我们周围的人工智能 我们周围的人工智能示例

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本篇文章给大家谈谈我们周围的人工智能,以及我们周围的人工智能示例对应的知识点,文章可能有点长,但是希望大家可以阅读完,增长自己的知识,最重要的是希望对各位有所帮助,可以解决了您的问题,不要忘了收藏本站喔。

本文目录

  1. 如今,人人都在说,大数据、人工智能、云计算,它们之间是什么关系?
  2. 自动化和人工智能的区别
  3. 人工智能,云端,终端。三者有什么关系?
  4. 我们应当如何应对人工智能时代的到来?

如今,人人都在说,大数据、人工智能、云计算,它们之间是什么关系?

大数据和机器学习是我的主要研究方向,同时也在带相关方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。

要想了解大数据、云计算和人工智能之间的关系,首先要搞清楚他们各自的概念以及应用场景。

大数据的核心是数据的价值化,整个大数据技术体系紧紧围绕数据展开。大数据的产业链包括数据的采集、存储、安全、分析和应用,其中大数据分析是大数据价值化的重要手段。大数据的主要数据来源有三个渠道,分别是传统信息系统、Web系统和物联网系统,其中物联网系统是大数据的主要数据来源,所以说大数据是互联网和物联网发展的必然结果。

云计算的核心是服务,云计算通过互联网为不同用户提供针对性的计算资源服务,包括IaaS、PaaS和SaaS。云计算的特点有三个,其一是为用户提供廉价的计算资源;其二是云计算的服务是动态可扩展的;其三是云计算能够根据用户的不同需求提供针对性的服务。另外,云计算不仅为用户节省了硬件建设的成本,同时也降低了系统的运维成本,在安全控制方面也有系统的解决方案,云计算正逐渐成为整个互联网的支撑性服务。

人工智能的核心是合理的决策和行动,主要的研究方向包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学,目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习的应用比较普遍。

大数据的基础是物联网和云计算,可以说大数据是物联网和云计算发展的必然结果,从计算体系上来看,大数据与云计算都是以分布式存储和分布式计算为基础,只不过大数据关注数据,而云计算关注于服务。

大数据是人工智能的基础,人工智能的决策依赖于大数据的分析,所以从层次结构上来看,物联网是第一层,负责感知和操控环境;云计算位于第二层,负责为大数据和人工智能提供服务支撑;大数据位于第三层,完成数据的整理和分析;人工智能位于第四层,完成最终的智能决策。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!

自动化和人工智能的区别

自动化属于基础学科,人工智能技术是其中一个分支。

自动化通俗的白话定义是最高级的机械化和电气化,即是机器、设备和仪器能全部自动地按规定的要求和既定的程序进行生产,人只需要确定控制的要求和程序,不用直接操作。

人工智能即是对人的意识、思维的信息过程的模拟,即按照人的思维进行自动操作。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

拓展资料:

自动化属于一门基础性学科,

从学科方向上而言,包含三大类,分别是:

1、工业过程控制方向:以自动控制、计算机技术为支撑,针对实际工业生产过程实现自动控制,由信号检测与变换、过程控制、计算机控制系统、智能控制和现场总路线控制技术等组成方向主干课。

2.、电气工程方向:使学生能够从事电力系统自动化、工厂企业、楼宇系统的供电和电气控制、监控等领域的设计开发、维护和管理工作。由电气控制技术、运动控制、PLC应用技术、供电技术、电力系统继电保护等组成方向主干课。

3.、嵌入系统方向:注重对嵌入式系统设计与软件设计能力的培养,理论结合实践,通过课堂教学、实验等多种形式的学习,培养嵌入式系统方向的专业人才;由嵌入式系统设计、嵌入式实时操作系统、DSP技术、先进显示技术、控制电机等组成方向主干课。

从自动基础学科涉及的专业影响而言:

从深度来看--以工业生产为例,小到一个普通的设备电机,大到企业的整个加工、制造系统乃至企业的整个生产过程都属于自动化。

从广度来看--涉及第二产业工业自动化、第一产业农业自动化、第三产业服务自动化(如办公自动化、楼宇自动化、商务自动化、交通自动化等等),涉及的系统可有人造系统(如机器系统、交通系统、电力系统、军事系统)和自然系统(如生命系统、生态系统),涉及的过程有生产过程、管理过程、决策过程等等。

“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。

人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

也有一种说法,将人工智能归结到计算机技术,认为人工智能是计算机技术的一种衍生方向。

人工智能,云端,终端。三者有什么关系?

感谢邀请。

简单谈下个人的想法:

人工智能应该是分为云端和终端。云端就像是人的大脑,指挥着智能硬件的行动;而终端就是云端大脑指令的执行者。

智能终端生活中实在是太常见了,就像你问题说的一样,无人驾驶的汽车、智能手机等智能终端仅能解决一部分问题,但是还有很多场景问题是无法解决的。

为什么无法解决呢?

计算能力不够!这也就是为什么需要有云端。

因为如果要制造运算能力达到人类智力的机器人,需要一个体积相当于人脑100万倍的机器人大脑。这样大的机器人大脑与身体根本无法匹配,只能放在云端。

就像我们(保利威视)做视频云服务针对的是视频的托管服务,也需要通过云端强大的计算能力,以及稳定的网络来保障了用户观看视频的体验。

如果说未来真的能制造出体积小、而计算能力又超级牛逼的人工大脑,那么人工智能就真的不需要云端。但是以目前的计算能力是达不到的,所以才需要有云端。

但是云端和终端的连接也需要稳定的网络来实现,所以个人认为:

人工智能=云端+网络+终端。

我们应当如何应对人工智能时代的到来?

首先,在这里,每个人都先给自己做个检讨:

1、海外劳工是否比我更便宜?

2、计算机是否比我更快?

如果你两个都回答:是。

那么你麻烦大了。今天光是糊口,都须具备海外知识工作者无法以低薪提供、计算机无法更快完成的工作能力。

更不用说,你还是拥有伟大的志向。

OK,唯一的解决办法:

从现在开始,你必须培养“高感性”和“高体会”的工作能力。

高感性——指的是观察趋势和机会,以创造优美或感动人心的作品,编织引人入胜的故事,以及结合看似不相干的概念,转化为新事物的能力。

高体会——则是体察他人情感,熟悉人与人之间微妙互动,懂得为自己与他人寻找喜乐,以及在繁琐俗务间发掘意义与目的的能力。

未来,最重要的是关怀、照护、鼓舞他人的能力,所谓的“关怀职种”——包括咨商、看护、第一线医疗服务——目前正是急需人才。

这个世界原本属于一群高喊知识就是力量、重视理性分析的特定族群——会写程序的计算机工程师、专搞诉状的律师和玩弄数字的MBA。但现在,世界将属于具有高感性能力的另一族群——有创造力、具同理心、能观察趋势,以及为事物赋予意义的人。未来社会最需要的不是分析而是综合——综观大趋势、跨越藩篱、结合独立元素成为新好产品的能力。

我们正从一个讲求逻辑与计算器效能的信息时代,转化为一个重视创新、同理心,与整合力的感性时代。

不错,人工智能虽然日益逼近,但是高感性人群却可以长存,而且他们将驾驭人工智能,成为下一个时代的统治者!

关于我们周围的人工智能,我们周围的人工智能示例的介绍到此结束,希望对大家有所帮助。

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