何谓人工智能,何谓人工智能+教师
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于何谓人工智能的问题,于是小编就整理了2个相关介绍何谓人工智能的解答,让我们一起看看吧。
人工智能基本概念和基本原理?
弱人工智能是擅长于单个方面的。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能,但是它只会下象棋,你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据,它就不知道怎么回答你了
强人工智能是人类级别的。是指在各方面都能和人类比肩的,人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多,我们现在还做不到。教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力,能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手
超人工智能是牛津哲学家, 思想家把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多,包括科学创新、通识和社交技能”可以是各方面都比人类强一点,也可以是各方面都比人类强万亿倍的。
人类智能和人工智能是完全不同的概念?
形式和功能
神经网络是运行在计算机上的软件,人工智能的“神经元”没有物理实体。它们以位数和字符串的形式编码在硬盘或硅芯片上,它们的物理结构和真正的神经元一点也不像。相反,在人脑中形式和功能是同时存在的。
大小
人类大脑大约有1000亿个神经元,目前的神经网络通常有几百个左右。
连接
在神经网络中,每一层通常与上一层和下一层完全连接。但人脑并没有所谓的层,相反,它依赖于许多预定义的结构。并不是人类大脑的所有区域都是同样连接的,区域是专门用于特定目的的。
能量消耗
人脑在能量消耗方面,比现存的任何人工智能都更为节能。人脑大约耗费20瓦能量,这与现在标准笔记本电脑耗费的差不多。但有了这些能量,大脑处理的神经元数量多一百万倍。
体系
在神经网络中,这些层是整齐有序的一个接一个地处理。而另一方面,人脑会进行很多并行处理,没有任何特定的顺序。
激活状态
在人脑中,神经元要么是激活状态,要么非激活状态。在神经网络中,激活是由连续值模拟的。因此人造神经元可以平稳地从上到下运行,这是人脑做不到的。
速度
人类的大脑比任何人工智能系统都要慢得多。一台标准计算机每秒执行大约100亿次操作。另一方面,人的神经元激活频率为每秒最多一千次。
学习方式
神经网络通过输出来学习。如果根据损失函数,这个输出是低性能的。然后,网络通过改变神经元的权重和它们之间的连接做出反应。没有人知道人类学习的细节,但肯定不是这样的。
结构
神经网络每次都是从零开始的。而人脑呢?很多结构已经连接到它的连接处,而且利用的模型,这在进化过程中被证明是有用的。
精度
人脑的干扰因素更多,而且不如计算机上运行的神经网络精确。这意味着大脑基本上不能运行与神经网络相同的学习机制,它可能使用完全不同的机制。
这些差异的结果是,如今的人工智能需要大量的训练,需要大量精心准备的数据。这与人脑的运行方式是很不一样的。
局限性
神经网络不会建立世界中模型,相反它们会学习对模式进行分类。这种模式识别只需要很小的变化就会失败。
一个著名的例子是,你给图片添加少量影响因素,这些因素小到肉眼无法识别。但人工智能系统可能会被骗,错认为物品A认为是物品B。
目前,神经网络也不善于从它们所学习的情况推广到另一种
到此,以上就是小编对于何谓人工智能的问题就介绍到这了,希望介绍关于何谓人工智能的2点解答对大家有用。