其实从人工智能的的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解从人工智能开始，因此呢，今天小编就来为大家分享从人工智能的的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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从人工智能的利弊看科学技术在历史发展中的作用
1、人工智能能够快速分析处理大量的文献资料
研究历史最为重要的就是古物的研究，而古书又是占了大头。但是，研究古书却是一件令人非常头疼的事情，尤其是初学者，面对浩如烟海的古籍往往无从下手，而没有了古籍作为自己研究的第一手资料，那么所有的科学研究也无法着手。
而要是把这项繁琐的工作交给人工智能，通过大数据分析处理得出有用的结论，就能够为广大的历史工作中省去大量的时间成本，可以从事更多复杂的，更多有创新价值的研究，这样无疑会加速历史研究的发展。
2、人工智能是技术辅助手段，并不是要完全依靠人工智能。
历史作为一门重要的人文学科，很多人认为人工智能无法参与这项领域，但是我却不认为是这样的。人工智能技术终究其本质也是数据的分析处理，所以它只能够作为是研究历史的手段，而这种技术历史研究也在一直使用。就比如用统计学的方法来研究历史，研究历史的经济领域的发展，研究不同朝代的人口变迁，这些都是处理了大量的原始数据而得到的。
从人工智能看意识的本质
1、人工智能是相对于人类的意识和智力的。正是因为意识是物质运动的一种特殊形式，所以根据控制论理论，利用功能模拟的方法，可以用计算机模拟人脑的某些功能，将人类的一些智能活动机械化，这就是人工智能。
2、人工智能的本质是模拟人类思维的信息过程，实现人类智能的具体化。虽然人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超越人脑的功能，但人工智能不会成为人类的智能而不是人类的意识
从技术角度看 人工智能的挑战包括
人工智能的挑战第一包括情感性，机器人是没有情感的，情感需要人与人之间长时间的培养，人工智能很难做到这一点。
第二人工智能存在机器误差。有些应用是致命的比如自动驾驶，目前还没彻底解决。
第三个体差异性，虽然机器可以千人千面，但是必须基于已有事例，人可以有很多隐藏特性突然爆发，机器很难模拟
从人工智能本质及其发展谈谈如何
人工智能（ArtificalIntelligence,AI)：就是让机器像人一样的智能、会思考,是机器学习、深度学习在实践中的应用。人工智能更适合理解为一个产业，泛指生产更加智能的软件和硬件，人工智能实现的方法就是机器学习。
2、数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取出有效的、新颖的、有潜在作用的、可信的、并能最终被人理解模式(pattern)的非平凡的处理过程。数据挖掘利用了统计、机器学习、数据库等技术用于解决问题；数据挖掘不仅仅是统计分析，而是统计分析方法学的延伸和扩展，很多的挖掘算法来源于统计学。
关于从人工智能的到此分享完毕，希望能帮助到您。
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