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必應(yīng)如何使用人工智能

發(fā)布時間：2023-03-12 10:16:02 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 126 問大家

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本文目錄:

1、人工智能可以應(yīng)用在哪些方面
2、當(dāng)今使用的人工智能有哪些應(yīng)用？
3、人工智能政策制定者如何能更好地利用人工智能為教育提供機(jī)遇?
4、人工智能如何入門？

必應(yīng)如何使用人工智能

一、人工智能可以應(yīng)用在哪些方面

智能機(jī)器人：智能機(jī)器人是一種具有感知能力、思維能力和行為能力的新一代機(jī)器人。這種機(jī)器人能夠主動適應(yīng)外界環(huán)境變化，并能夠通過學(xué)習(xí)豐富自己的知識，提高自己的工作能力。目前，已研制出了肢體和行為功能靈活，能根據(jù)思維機(jī)構(gòu)的命令完成許多復(fù)雜操作，能回答各種復(fù)雜問題的機(jī)器人。
智能網(wǎng)絡(luò) ：智能網(wǎng)絡(luò)方面的兩個重要研究內(nèi)容分別是智能搜索引擎和智能網(wǎng)格。智能搜索引擎是一種能夠?yàn)橛脩籼峁┫嚓P(guān)度排序、角色登記、興趣識別、內(nèi)容的語義理解、智能化信息過濾和推送等人性化服務(wù)的搜索引擎。智能網(wǎng)格是一種與物理結(jié)構(gòu)和物理分布無關(guān)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，它能夠?qū)崿F(xiàn)各種資源的充分共享，能夠?yàn)椴煌脩籼峁﹤€性化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)?？梢孕蜗蟮匕阎悄芫W(wǎng)格比喻為一個超級大腦，其中的各種計算資源、存儲資源、通信資源、軟件資源、信息資源、知識資源等都像大腦的神經(jīng)元細(xì)胞一樣能夠相互作用、傳導(dǎo)和傳遞，實(shí)現(xiàn)資源的共享、融合和新生。
智能檢索：智能檢索是指利用人工智能的方法從大量信息中盡快找到所需要的信息或知識。隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展和信息手段的快速提升，在各種數(shù)據(jù)庫，尤其是因特網(wǎng)上存放著大量的、甚至是海量的信息或知識。面對這種信息海洋，如果還用傳統(tǒng)的人工方式進(jìn)行檢索，已經(jīng)很不現(xiàn)實(shí)。因此，迫切需要相應(yīng)的智能檢索技術(shù)和智能檢索系統(tǒng)來幫助人們快速、準(zhǔn)確、有效地完成檢索工作。
智能游戲：游戲是一種娛樂活動。游戲技術(shù)與計算機(jī)技術(shù)結(jié)合產(chǎn)生了“計算機(jī)游戲”或“視頻游戲”，與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合產(chǎn)生了“網(wǎng)絡(luò)游戲”，與人工智能技術(shù)結(jié)合產(chǎn)生了智能游戲。
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二、當(dāng)今使用的人工智能有哪些應(yīng)用？

隨著該領(lǐng)域的不斷發(fā)展，人工智能的應(yīng)用多種多樣。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它研究機(jī)器如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出智能決策。應(yīng)用程序多種多樣，涵蓋廣泛的活動和服務(wù)領(lǐng)域。在這里，我們將看看人工智能的一些例子以及它對我們?nèi)粘Ｉ畹挠绊憽?/p>

自動駕駛汽車是我們都熟悉的最明顯的人工智能應(yīng)用，汽車的計算機(jī)系統(tǒng)處理來自傳感器的信息并決定如何導(dǎo)航以避免碰撞。自治系統(tǒng)使用的算法在運(yùn)行時學(xué)習(xí)，使用深度學(xué)習(xí)方法，例如強(qiáng)化學(xué)習(xí)，其中包括訓(xùn)練計算機(jī)，當(dāng)它的行為提高性能時給予獎勵，而當(dāng)它們沒有提高性能時給予負(fù)面反饋。這有可能挽救大量生命，并在擁擠的城市中實(shí)現(xiàn)更高效的交通模式，從而減少擁堵。

在金融領(lǐng)域，人工智能用于欺詐檢測等任務(wù)——使用統(tǒng)計技術(shù)分析交易數(shù)據(jù)——和預(yù)測性維護(hù)——識別大型歷史數(shù)據(jù)集中的模式，幫助預(yù)測特定組件何時可能出現(xiàn)故障。

電子郵件垃圾郵件過濾是另一個使用人工智能的例子。該軟件沒有編寫特定規(guī)則來確定垃圾郵件的構(gòu)成，而是使用聚類等統(tǒng)計技術(shù)來分析傳入的電子郵件消息并識別那些最有可能是垃圾郵件的郵件。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也用于此應(yīng)用；這些系統(tǒng)通過示例學(xué)習(xí)，使用一組標(biāo)記輸入示例的訓(xùn)練，以便系統(tǒng)無需操作員的任何明確指導(dǎo)即可識別未來的類似輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用于語音識別應(yīng)用程序，在這些應(yīng)用程序中，它們接受了數(shù)百萬人工標(biāo)記的語音記錄的訓(xùn)練。根據(jù)大規(guī)模比較，這些模型在訓(xùn)練后已被證明能夠勝過人類。

截至 2016 年，人工智能研究的兩個主要領(lǐng)域是推理和感知。在推理任務(wù)中，人工智能系統(tǒng)被賦予一個要回答的問題或一個要解決的問題，它會根據(jù)其事實(shí)、規(guī)則、關(guān)系和邏輯（即一階謂詞邏輯）的知識庫，以答案和行動做出響應(yīng)。

相比之下，感知任務(wù)不需要代理采取行動，而是專注于識別圖像中的事物，這可以通過多種技術(shù)完成，包括使用動作捕捉技術(shù)。這已應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像診斷，其中從 *** X 線照片中提取的深度學(xué)習(xí)特征可以比放射科專家更好地區(qū)分良性和惡性腫瘤。深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在將圖像分類為圖像數(shù)據(jù)庫中的特定對象方面也表現(xiàn)出色，例如確定圖像中是否有汽車。

盡管大多數(shù)人工智能研究都集中在特定應(yīng)用上，但通用系統(tǒng)也引起了科學(xué)家們的興趣。這包括賦予計算機(jī)常識——在面對新任務(wù)和情況時利用過去的經(jīng)驗(yàn)和事實(shí)的能力。能夠做到這一點(diǎn)將通過提高現(xiàn)有技術(shù)的適應(yīng)性來改進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)。

自 1990 年代以來，人工智能已被用于機(jī)器人控制，需要決定機(jī)器人應(yīng)如何移動每個關(guān)節(jié)；這些方法基于復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算，根據(jù)機(jī)器人結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，這些計算可能會變得非常昂貴。這些限制導(dǎo)致機(jī)器人和計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究人員從控制理論中借鑒思想，并采用人工勢場的概念，這使得機(jī)器人能夠知道它前進(jìn)的方向。

機(jī)器人技術(shù)的應(yīng)用包括制造、裝配、重型設(shè)備操作（例如推土機(jī)和挖掘機(jī)）、軍事、炸彈處理、運(yùn)輸（例如自動化無人機(jī)）、自動化假肢等醫(yī)療程序以及在瓦礫下尋找幸存者等災(zāi)難.

許多研究人員也在探索人工智能與計算機(jī)視覺和神經(jīng)科學(xué)等其他領(lǐng)域的融合會產(chǎn)生哪些新技術(shù)和新技術(shù)。例如，人工智能已被用于理解生物過程。其中一項(xiàng)研究是關(guān)于了解中性粒細(xì)胞如何在遇到細(xì)菌時獲得失活狀態(tài)，以防止免疫系統(tǒng)過度活躍。該研究開發(fā)了一種基于代理的模型，該模型模擬了中性粒細(xì)胞生物學(xué)中的這些現(xiàn)象，可以進(jìn)一步發(fā)展為更有效的醫(yī)學(xué)療法。

2014 年，研究人員通過模擬大鼠大腦中的每一個神經(jīng)元（神經(jīng)細(xì)胞）和突觸（神經(jīng)元之間的連接），展示了對大腦進(jìn)行逆向工程的首次部分成功嘗試。

2018 年，F(xiàn)acebook 研究人員團(tuán)隊創(chuàng)建了一個名為“Bob”的基于 AI 的聊天機(jī)器人，其目標(biāo)是研究人類如何與之交互并探索在人與機(jī)器之間創(chuàng)建對話。Bob 有兩組對話：一組用于使用機(jī)器學(xué)習(xí)的自動響應(yīng)（稱為 Alice），第二組用于在處理計算機(jī)難以解決的問題時模擬人類行為（稱為圖靈測試）。正如預(yù)期的那樣，在許多情況下，用戶詢問他們是在與人交談還是在與 AI 交談，但未通過圖靈測試。其目的不僅是研究用戶在對話方面的交互行為，而且還要監(jiān)控用戶在會話結(jié)束后如何進(jìn)行交互，無論他們是否成功結(jié)束。

三、人工智能政策制定者如何能更好地利用人工智能為教育提供機(jī)遇?

1、首先加強(qiáng)教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的研究。

2、其次使用和傳播過程中引發(fā)的倫理和透明度。

3、最后向?qū)W生提供個體化建議、個人數(shù)據(jù)的集中、責(zé)任歸屬、對工作的影響、數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)饋送算法的所有權(quán)方面引發(fā)了許多倫理問題。

四、人工智能如何入門？

人工智能的入門學(xué)習(xí)需要具備以下知識結(jié)構(gòu)：

第一：編程語言。編程語言是學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)內(nèi)容之一，掌握了編程語言才能完成一系列具體的實(shí)驗(yàn)。推薦學(xué)習(xí)Python語言，一方面原因是Python語言簡單易學(xué)，實(shí)驗(yàn)環(huán)境也易于搭建，另一方面原因是Python語言有豐富的庫支持。目前Python語言在人工智能領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和計算機(jī)視覺等方向。

第二：算法設(shè)計基礎(chǔ)。目前人工智能的研究內(nèi)容集中在六個大的方向上，分別是自然語言處理、知識表示、自動推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺和機(jī)器人學(xué)，這些內(nèi)容都有一個重要的基礎(chǔ)就是算法設(shè)計，可以說算法設(shè)計是研究人工智能的關(guān)鍵所在。學(xué)習(xí)算法設(shè)計可以從基礎(chǔ)算法開始，包括遞歸、概率分析和隨機(jī)算法、堆排序、快速排序、線性時間排序、二叉樹搜索、圖算法等內(nèi)容。

第三：人工智能基礎(chǔ)。人工智能基礎(chǔ)內(nèi)容的學(xué)習(xí)是打開人工智能大門的鑰匙，人工智能基礎(chǔ)內(nèi)容包括人工智能發(fā)展史、智能體、問題求解、推理與規(guī)劃、不確定知識與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、感知與行動等幾個大的組成部分。

在完成以上內(nèi)容的學(xué)習(xí)之后，最好能參加一個人工智能的項(xiàng)目組（課題組），在具體的實(shí)踐中完成進(jìn)一步的學(xué)習(xí)過程。

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