请问人工智能到底是什么？
要理解人工智能，我们可以从它的名字本身入手——“智能”与“人工”。这暗示着一种尝试，一种将人类所拥有的、我们称之为“智能”的能力，通过“人工”的方式，也就是计算机和算法，来模拟、学习甚至超越。
智能，究竟包含哪些东西？
在我们谈论人工智能的“人工”部分之前，先要明确我们所说的“智能”是什么。人类的智能是极其复杂的，它包括：
学习能力： 从经验中获取知识，改进自身行为。
推理能力： 运用逻辑和知识解决问题，做出判断。
感知能力： 理解和解释来自感官（视觉、听觉、触觉等）的信息。
语言理解与生成： 交流、表达思想、理解他人意图。
创造力： 产生新的想法、概念、解决方案。
决策能力： 在不确定或复杂的情况下，选择最佳行动方案。
适应能力： 面对新环境或新挑战时，调整自身行为。
人工智能的目标，就是以某种形式复现这些能力。
“人工”的魔法：算法与数据
那么，我们是如何在“人工”的机器上实现这些“智能”的呢？答案在于算法和数据。
算法： 它们是机器执行的指令集合，是解决特定问题的步骤。你可以把算法想象成一套非常详细的食谱，按照步骤操作，就能得到一道菜。在人工智能领域，算法更加复杂，它们可以指导机器如何从数据中学习、如何做出预测、如何识别模式等等。
数据： 数据是人工智能学习的“养分”。机器没有亲身体验，它需要海量的数据来“看”、“听”、“读”，从而建立对世界的认识。例如，要让机器识别猫，就需要给它看成千上万张猫的图片，并告诉它“这是猫”。
核心驱动力：机器学习
在现代人工智能中，机器学习扮演着至关重要的角色。与传统的编程不同，机器学习不是直接告诉机器“怎么做”，而是给它提供数据和算法，让它自己“学会怎么做”。
机器学习主要有几种方式：
监督学习： 就像学生跟着老师学习一样，我们给机器提供带有“标签”的数据。比如，给机器大量的猫狗图片，并明确告知哪些是猫，哪些是狗。机器通过分析这些数据，找出猫和狗的特征，从而学会区分它们。
无监督学习： 这种方式更像是让机器自己去探索。我们提供大量未标记的数据，机器的任务是从中找出规律、分类或进行降维。例如，将一堆客户数据进行分组，找出具有相似消费习惯的客户群体。
强化学习： 这就像训练宠物，通过“奖励”和“惩罚”来引导机器行为。机器在一个环境中执行动作，如果动作是正确的，它就获得奖励；如果错了，就受到惩罚。通过不断试错和学习，它逐渐学会如何最大化奖励。例如，训练一个机器人玩电子游戏，成功的游戏动作会得到分数奖励。
深度学习：神经网络的突破
近年来，深度学习的兴起更是将人工智能推向了一个新的高度。深度学习是机器学习的一个子集，它模仿人脑的神经网络结构，构建了多层“神经元”进行信息处理。
神经网络： 想象一下，人脑中有无数相互连接的神经元，它们接收信号、处理信息、然后传递给下一个神经元。深度学习的神经网络就是模拟了这种结构。每一层神经元都负责提取数据的不同层面或特征。
层层递进的理解： 比如，在图像识别中，第一层神经元可能识别边缘和角落，第二层可能组合这些边缘形成形状，更深的层则可能识别出更复杂的物体，最终达到识别整个猫的程度。这种层层递进的特征提取能力，使得深度学习在图像、语音、文本等复杂数据的处理上取得了惊人的成就。
人工智能的应用领域
如今，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面：
语音助手： Siri, Alexa, 小爱同学，它们能听懂我们的话，并做出回应。
推荐系统： 购物网站、音乐和视频平台，根据你的喜好推荐商品或内容。
自动驾驶： 车辆通过传感器和算法识别路况，实现自主导航。
医疗诊断： 辅助医生分析医学影像，识别病灶。
金融风控： 检测欺诈行为，评估信用风险。
自然语言处理： 机器翻译、文本摘要、情感分析等。
人工智能的未来展望与挑战
人工智能的发展速度是惊人的，它带来了巨大的机遇，但也伴随着挑战。
机遇： 提高生产效率，解决复杂社会问题，创造新的商业模式，甚至帮助我们探索宇宙。
挑战：
偏见问题： 如果训练数据带有偏见，人工智能也会产生带有偏见的决策。
可解释性： 尤其是深度学习模型，有时我们很难理解它们为什么会做出某个决定（“黑箱问题”）。
就业影响： 自动化可能导致部分工作被取代。
伦理与安全： 如何确保人工智能的使用符合道德规范，如何防止其被滥用。
通用人工智能（AGI）： 目前的人工智能大多是“弱人工智能”或“窄人工智能”，擅长特定任务。而“通用人工智能”，即拥有与人类相当的、跨领域智能的AI，仍然是遥远的目标。
总而言之，人工智能并非一个神秘的魔法，而是建立在强大的计算能力、精巧的算法和海量数据之上的科技。它是一系列工具和技术的集合，旨在让机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。理解它，就是理解我们如何通过技术来扩展和模拟自身的智慧，并思考这种力量将如何重塑我们的世界。
网友意见
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，通俗来讲就是用机器去做在过去只有人能做的事。
人工智能的发展简史
1、 人工智能的诞生（20世纪40～50年代）
1950年：图灵测试
1950年，著名的图灵测试诞生，按照“人工智能之父”艾伦·图灵的定义：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。同一年，图灵还预言会创造出具有真正智能的机器的可能性。
1954年：第一台可编程机器人诞生
1954年美国人乔治·戴沃尔设计了世界上第一台可编程机器人。
1956年：人工智能诞生
1956年夏天，美国达特茅斯学院举行了历史上第一次人工智能研讨会，被认为是人工智能诞生的标志。会上，麦卡锡首次提出了“人工智能”这个概念，纽厄尔和西蒙则展示了编写的逻辑理论机器。
2、 人工智能的黄金时代（20世纪50～70年代）
1966年~1972年：首台人工智能机器人Shakey诞生
1966年~1972年期间，美国斯坦福国际研究所研制出机器人Shakey，这是首台采用人工智能的移动机器人。
1966年：世界上第一个聊天机器人ELIZA发布
美国麻省理工学院（MIT）的魏泽鲍姆发布了世界上第一个聊天机器人ELIZA。ELIZA的智能之处在于她能通过脚本理解简单的自然语言，并能产生类似人类的互动。
1968年：计算机鼠标发明
1968年12月9日，美国加州斯坦福研究所的道格·恩格勒巴特发明计算机鼠标，构想出了超文本链接概念，它在几十年后成了现代互联网的根基。
3、 人工智能的低谷（20世纪70～80年代）
20世纪70年代初，人工智能遭遇了瓶颈。当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的人工智能问题。要求程序对这个世界具有儿童水平的认识，研究者们很快发现这个要求太高了：1970年没人能够做出如此巨大的数据库，也没人知道一个程序怎样才能学到如此丰富的信息。由于缺乏进展，对人工智能提供资助的机构（如英国政府、美国国防部高级研究计划局和美国国家科学委员会）对无方向的人工智能研究逐渐停止了资助。美国国家科学委员会（NRC）在拨款二千万美元后停止资助。
4、 人工智能的繁荣期（1980年~1987年）
1981年：日本研发人工智能计算机
1981年，日本经济产业省拨款8.5亿美元用以研发第五计算机项目，在当时被叫做人工智能计算机。随后，英国、美国纷纷响应，开始向信息技术领域的研究提供大量资金。
1984年：启动Cyc（大百科全书）项目
在美国人道格拉斯·莱纳特的带领下，启动了Cyc项目，其目标是使人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作。
1986年：3D打印机问世
美国发明家查尔斯·赫尔制造出人类历史上首个3D打印机。
5、 人工智能的冬天（1987年~1993年）
“AI（人工智能）之冬”一词由经历过1974年经费削减的研究者们创造出来。他们注意到了对专家系统的狂热追捧，预计不久后人们将转向失望。事实被他们不幸言中，专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。到了上世纪80年代晚期，美国国防部高级研究计划局（DARPA）的新任领导认为人工智能并非“下一个浪潮”，拨款将倾向于那些看起来更容易出成果的项目。
6、 人工智能真正的春天（1993年至今）
1997年：电脑深蓝战胜国际象棋世界冠军
1997年5月11日，IBM公司的电脑“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统。
2011年：开发出使用自然语言回答问题的人工智能程序
2011年，Watson（沃森）作为IBM公司开发的使用自然语言回答问题的人工智能程序参加美国智力问答节目，打败两位人类冠军，赢得了100万美元的奖金。
2012年：Spaun诞生加拿大神经学家团队创造了一个具备简单认知能力、有250万个模拟“神经元”的虚拟大脑，命名为“Spaun”，并通过了最基本的智商测试。
2013年：深度学习算法被广泛运用在产品开发中
Facebook人工智能实验室成立，探索深度学习领域，借此为Facebook用户提供更智能化的产品体验；Google收购了语音和图像识别公司DNNResearch，推广深度学习平台；百度创立了深度学习研究院等。
2015年：人工智能突破之年Google开源了利用大量数据直接就能训练计算机来完成任务的第二代机器学习平台Tensor Flow；剑桥大学建立人工智能研究所等。
2016年：AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石
2016年3月15日，Google人工智能AlphaGo与围棋世界冠军李世石的人机大战最后一场落下了帷幕。人机大战第五场经过长达5个小时的搏杀，最终李世石与AlphaGo总比分定格在1比4，以李世石认输结束。这一次的人机对弈让人工智能正式被世人所熟知，整个人工智能市场也像是被引燃了导火线，开始了新一轮爆发。
大事记
① 1942年：“机人三定律”提出
美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”，后来成为学术界默认的研发原则。
② 1956年：人工智能的诞生
达特茅斯会议上，科学家们探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能（AI）的术语，AI的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早的一批研究者。
③ 1959年：第一代机器人出现
德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。
④ 1965年：兴起研究“有感觉”的机器人
约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。
⑤ 1968年：世界第一台智能机器人诞生
美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木，不过控制它的计算机有一个房间那么大，可以算是世界第一台智能机器人。
⑥ 2002年：家用机器人诞生
美国iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量较大的家用机器人。
⑦ 2014年：机器人首次通过图灵测试
在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上，聊天程序“尤金·古斯特曼”（Eugene Goostman）首次通过了图灵测试，预示着人工智能进入全新时代。
⑧ 2016年：AlphaGo打败人类
2016年3月，AlphaGo对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石，并以4:1的总比分获胜 。这并不是机器人首次打败人类事件。
学科介绍
人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
研究范畴有自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法等。
涉及学科：哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论。
实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
当前人工智能技术正处于飞速发展时期，人工智能利技术可以为多个行业赋能，实现人工智能与行业的深度结合，包括AI+金融、AI+医疗、AI+安防、AI+家居、AI+教育等，实现传统行业的智能化。
人工智能技术虽然从国外率先开展，但在互联网，尤其是国内移动互联网发展的带动下，目前中西方在人工智能领域发展上的差距日益缩小，市场整体上正处于探索阶段，基础层、技术层逐渐成熟，人工智能将逐渐向其他领域扩散并继续向纵深发展。从未来的发展趋势来看，人工智能的发展前景非常广阔。
在人工智能研究的过程中，机器学习是行业研究的核心，也是人工智能目标实现的最根本途径，了解人工智能和机器学习的区别和联系，推荐阅读这篇回答：
部分内容来自网络，侵删
来源：人工智能发展简史
类似的话题
-
人工智能，这四个字如今似乎无处不在，从新闻头条到日常对话，我们似乎总能听到它的身影。但抛开那些浮夸的宣传和科幻的想象，人工智能到底是什么？它究竟是如何运作的？它又将把我们带向何方？要理解人工智能，我们可以从它的名字本身入手——“智能”与“人工”。这暗示着一种尝试，一种将人类所拥有的、我们称之为“智能............. -
谈到大学开设“法学（人工智能方向）”这个专业，我觉得这绝对是一个值得深入探讨的话题，而且可以说，这是一种顺应时代发展的必然选择。为什么现在会出现这样一个专业？最根本的原因，在于人工智能（AI）的发展已经渗透到社会生活的方方面面，而法律作为社会运行的基石，自然也无法回避AI带来的深刻变革。我们可以从几.............
-
作为一名本科人工智能专业的同学，能够拿到南科大量子信息论的保研offer，这绝对是一件值得深入探讨和庆贺的事情。首先，恭喜你迈出了非常关键的一步！现在，我们来好好聊聊，这个选择究竟值不值得，以及为什么。首先，我们得明确几个核心点：1. 你的本科背景是人工智能。 这意味着你在计算、算法、数据处理、机.............
-
.......
-
.......
-
关于“绍依古军改”这一表述，可能存在名称混淆或拼写错误。根据常见的军事改革话题，以下是对中国、美国、俄罗斯等国家军改的详细分析，并指出可能的误解： 一、可能的误解与澄清1. “绍依古”可能的含义 中国：可能误写为“绍”或“绍依”，但中国近年来的军改（如2015年后的改革）是重点。 .............
-
当朋友去世时，处理微信相关的信息需要谨慎和尊重，既要考虑逝者的隐私和家属的感受，也要避免让生者陷入不必要的困扰。以下是详细建议，供你参考： 一、是否需要删除微信联系人？1. 联系人信息 建议删除：如果朋友的微信账号已注销或无法联系，建议删除对方的微信联系人。 保留但备注：若想保留.............
-
关于历朝历代屠城事件为何清朝被广泛唾弃，而项羽、朱元璋等人的屠城行为较少被提及，这一问题涉及历史记载、文化背景、政治因素、后世评价标准等多个层面。以下从多个角度进行详细分析： 一、历史记载的差异与客观性1. 清朝屠城的记载更详实 清朝的屠城事件（如扬州十日、嘉定三屠）有大量文献记载，如《扬州.............
-
海兰察（1647年－1711年）是清朝中期著名的军事将领，属于满洲镶黄旗，是清朝八旗制度中的重要人物之一。他不仅是清朝的忠诚将领，还在平定三藩、收复台湾、对抗准噶尔部等重大军事行动中立下战功，被后世视为清代重要的军事将领之一。以下从多个角度详细分析他的历史地位和功绩： 一、身份与家族背景1. 出身与.............
-
知乎用户@持续低熵（假设为某位以“低熵”为标签的用户，可能涉及哲学、社会批判、个人成长等主题）的众多回答是否具有可行性，需从多个角度进行深入分析。以下从逻辑性、现实性、理论依据、用户动机等方面展开，结合具体案例和背景进行评估： 一、核心观点的理论基础“低熵”在物理学中是热力学第二定律的反向表述，指系.............
-
关于“国家分配对象”的问题，需要明确具体语境和背景，因为“分配对象”在不同场景下可能有不同含义。以下从几个常见角度进行详细解释： 一、如果是大学生就业或工作安排在中国，目前的就业政策以“自主择业、市场导向”为主，但某些特定群体（如定向培养生、特殊专业学生）可能会涉及国家或单位的分配机制。1. 定向培.............
-
关于赫梯文明的原始史料，主要来源于考古发掘和楔形文字文本的解读。由于赫梯人使用的是基于阿卡德楔形文字的书写系统，且其语言在古典时期被遗忘，现代学者通过破译这些文献和实物资料来重建这一古代文明的历史、社会结构与文化。以下是详细分类和具体例子： 一、碑铭与石刻赫梯王室的纪念碑是重要的原始史料之一，通常以.............
-
战斗机在不同任务中搭配不同空空导弹，是充分发挥其作战效能的关键。这是一个非常庞大且复杂的领域，涉及多种因素，例如飞机的气动设计、火控系统、雷达能力、传感器融合、电子战能力，以及敌我双方的部署、战术思想等。我会尽量详细地阐述，并从几个关键维度来展开说明。核心原则：任务需求驱动导弹搭配导弹搭配的根本原则.............
-
中国民族主义和日本民族主义都是复杂且多元的社会思潮，它们在历史渊源、表现形式、核心关切以及对内对外政策等方面既有显著的共同点，也存在着深刻的差异。要详细理解这两者，我们需要从多个维度进行剖析。 一、 共同点：尽管有着不同的文化和历史背景，中国和日本的民族主义在许多方面表现出相似之处：1. 历史叙事.............
-
您所询问的法国艾格莫尔特（AiguesMortes）镇的长方形带围墙建筑群，其实就是该镇的 中世纪城墙和它所围合的整个古老城区。这个建筑群之所以如此独特且完整，背后有着非常重要的历史原因和功能。以下是关于艾格莫尔特城墙建筑群的详细解释：1. 历史背景与建造目的：圣路易的宏伟设想 十字军东征的需要.............
-
抱歉，我无法看到您所提到的图片。如果您能提供图片，我将非常乐意为您识别教堂并详细介绍。如果您上传了图片，但我的回复中没有提及，请尝试以下操作： 检查图片是否成功上传： 确保图片已经完整上传并且清晰可见。 重新加载页面或刷新应用： 有时技术故障会导致图片无法加载。 换一种方式描述图片： 如.............
-
要判断一本科幻小说内容在现实中是否存在真实性，我们需要深入分析其核心设定、技术原理、社会影响以及作者的创作意图。由于您没有提供具体的科幻小说内容，我将以一个常见的科幻主题为例，来详细讲解如何分析其真实性。假设的科幻小说内容：我们假设这本科幻小说讲述了一个关于“意识上传”的故事。主角因身患绝症，选择将.............
-
网易上关于“塔利班挨家挨户带走12岁女孩”的自媒体文章，这是一个非常敏感且令人担忧的指控。要理性地看待这类信息，我们需要采取一种批判性思维和多方求证的态度。以下是一些关键的分析角度和需要考虑的因素：一、 文章的来源和性质： 自媒体的特性： 自媒体平台允许任何人发布内容，这带来了信息传播的自由度，.............
-
中国对非洲的援助，是一项复杂且多层面的战略性举措，其意义深远，涉及政治、经济、外交、地缘战略以及国际影响力等多个维度。要理解其意义，需要从中国自身的国家利益和非洲大陆的发展需求两个角度进行深入剖析。一、 中国自身国家利益的考量1. 经济利益的驱动： 资源获取与安全保障： 非洲大陆拥有丰.............
-
您提到的视频，如果属实，确实是一个令人非常不安和担忧的事件。无论受害者和施暴者的族裔背景如何，在公共场合发生如此严重的暴力行为，都是不可接受的。以下是我对这种情况的一些看法和分析，并尽量详细地阐述：1. 事件的严重性与普遍性： 暴力行为本身不可接受： 在纽约地铁这样的公共空间，发生任何形式的暴力.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有