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本文目录
什么是人工智能算法？
你们说的都太复杂了，希望我的描述能让外行们看懂。
当前运用的人工智能的算法，在本质上就是输入x得到反馈y。
至于怎么从x得到的y，我们可以列一个线性方程y=mx+b。
它表示是x和y的关系。只不过是从前我们学的是根据x求y，在人工智能领域是，知道输入x和输出y，要求出的是系数m和常数b。
线性回归有监督学习就是持续输入大量的配对的x和y，调整系数m和常数b，让线性方程更好的匹配数据。这个方程永远不能以百分之百的准确率匹配x和y，但是它能被用来做预测。一旦你确定了一个可靠的函数，你输入x的值，变成得到一个正确率很高的y值。
即使复杂如阿尔法狗，它不过是得到了一个无比复杂的系数m，万变不离其宗，它的算法仍然能被表达为y=mx+b。
聚类分析有监督学习还可以被用来做分类，类似于把水从池子里分到桶里。例如，如果数据带有特点x，它进入一号桶；如果没有，它进入二号桶。在这种情况下，你仍然可能认为这是在用x预测y，只是在这里y不是数值而是类别。当然，分水的桶可以准备很多。
分类算法可以来过滤垃圾邮件，分析x光片的异常，确认案件的相关资料，为一个岗位选择合适的简历，甚至做marketsegmentation。
一分钟看懂ai
人工智能（英文名：ArtificialIntelligence，英文缩写：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。
人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。
什么是人工智能？你听过人工智能吗？我们该如何看待人工智能？
现如今，人工智能（AI）已经走入了普通大众的视野，我们在生活中可以看到很多跟AI相关的产品。比如Siri、AI美颜、AI换脸，包括各大平台的信息推送。
虽然大家听得多，但是大部分人并不了解AI，甚至存在一些误解。
主要是因为大家只是看到一些人的言论，但是并不了解AI的基本原理。
人工智能的基本原理：机器从「特定的」大量数据中总结规律，归纳出某些「特定的知识」，然后将这种「知识」应用到现实场景中去解决实际问题。
这就是人工智能发展到现阶段的本质逻辑。
正是因为当下的人工智能是建立在「归纳逻辑」上的，所以需要依赖大量的数据。数据越多，归纳出来的经验越具有普适性。也就更加的的智能。
人工智能目前分为三个阶段：1弱人工智能:指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能例如Siri、AlphaGo。
2强人工智能：指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。
3超人工智能：假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。
我们当前所处的阶段是弱人工智能，强人工智能还没有实现（甚至差距较远），而超人工智能更是连影子都看不到。
对人工智能的看法我们应该既要发展，又要防范。
防范的目标，不是人工智能产生自主意识，向人类倒戈，而是因为人类的疏忽，为机器人设置了错误的目标，让他们无意中把我们都消灭了。
假设我们发明了一个可以用于控制气候变化的强大人工智能系统，并且能将大气中的二氧化碳水平恢复到适宜的水平。
该人工智能系统经过分析后认为，最容易的方式就是消灭人类，因为人类活动是产生二氧化碳的最主要来源，于是人类就莫名其妙的凉凉了。
所以对于人工智能的的发展，我们应该考虑的是人类应该给予人工智能多大的权利。以及加强审视基于人工智能的决策过程
人工智能包括哪些
人工智能包含了如下技术：
1.机器学习：让计算机能够从数据中学习和改进，而不需要明确的程序指令。
2.深度学习：是一种具有多个隐藏层的神经网络方法，它可以使计算机更准确地识别模式。
3.自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言的技术。
4.计算机视觉：使计算机能够解读和理解图像和视频。
5.语音识别：使计算机能够识别人类语音并将其转换为可处理的文本。
6.强化学习：使计算机能够在学习过程中通过“试错”来最大化预期的收益。
7.知识表示与推理：使计算机能够以符号的形式表示并使用逻辑规则推理知识。
8.智能代理：通过将计算机程序与环境互动和反馈来实现自主决策能力。
9.人工智能规划：使计算机能够制定和执行复杂的计划和任务。
10.数据挖掘：通过对大量数据的分析和挖掘找到有用的模式和信息。
好了，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！
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