一、各种人工智能名称
1、由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。
2、Algorithms算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习;分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。
3、Artificialintelligence人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。
4、Artificialneuralnetwork人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。
5、Autonomiccomputing自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。
6、Chatbots聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。
7、Classification分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。
8、Clusteranalysis聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。
9、Clustering聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。
10、Cognitivecomputing认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。
11、Convolutionalneuralnetwork卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。
12、Datamining数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。
13、Datascience数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。
14、Decisiontree决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。
15、Deeplearning深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。
16、Fluent流畅：一种可以随时间变化的状况。
17、GameAI：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。
18、Geneticalgorithm遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。
19、Heuristicsearchtechniques启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。
20、Knowledgeengineering知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。
21、Logicprogramming逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算;LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。
22、Machineintelligence机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。
23、Machinelearning机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。
24、Machineperception机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。
25、Naturallanguageprocessing自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。
26、Recurrentneuralnetwork递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。
27、Supervisedlearning监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师;比无监督学习更常见。
28、Swarmbehavior群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。
29、Unsupervisedlearning无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。最常见的无监督学习方法是聚类分析。
30、TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在2015年11月开源的机器学习框架，来源于Google内部的深度学习框架DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。
31、鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIYProjects。AIY全称是ArtificialIntelligenceYourself，顾名思义就是利用AI来进行的DIY功能套件。借助AIY项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为AIYProjects推出了两款硬件产品--AIYVoiceKit和AIYVisionKit。
二、三个人工智能之父
人工智能之父有四个人，他们分别是艾伦·麦席森·图灵、约翰.麦卡锡、马文·明斯基、西摩尔·帕普特，具体贡献：
图灵奠定了人工智能的逻辑，并且提出了图灵测试，计算机在5分钟之内回答的问题中，超过百分之三十被认为是人类做出的解答，让人工智能初步得到人们的认可。
将批处理方式改进成了能够同时允许多人使用的分时方式。
发明了能够模拟人类活动的机器人，也是最早的能够模拟人类的机器人。
将儿童和人工智能以非常有趣的方式结合在了一起，从这里开始，科技与教育开始融合，对后来的教育影响非常大。
三、ai人物风格描述词
ai绘画全身描述词可以这么写活力四射，细致入微，容貌姣好，仪态万方，沉稳干练，玉树临风，笑靥如花，神采奕奕，朝气蓬勃，英姿飒爽，风华绝代，乐天派，活力满满，活泼开朗，外向大方，内外兼修，精神抖擞，幽默诙谐，怦然心动，轻盈灵动
四、研究人工智能对人类社会影响的职业
1、?随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，我们正面临着许多复杂而深远的问题。人工智能已经深入到我们生活的方方面面，从自动驾驶汽车到语音助手，无处不体现出它的影响力。在这个不断变化的环境中，人工智能伦理学家成为了一种重要的职业。
2、人工智能伦理学家是一群专注于研究人工智能发展对人类社会、文化和道德等方面影响的专家。他们的任务是探索和解决与人工智能相关的伦理问题，确保人工智能技术的发展与人类价值和道德原则相一致。
3、人工智能伦理学家致力于研究人工智能对社会的影响。人工智能的应用正在改变我们的社会结构和劳动力市场。例如，自动化可能导致大规模的工作岗位消失，进而对社会经济产生重大影响。人工智能伦理学家需要研究这些变化的社会后果，并提出政策建议和解决方案，以确保社会的公平性和可持续性。
4、人工智能伦理学家还关注人工智能对文化的影响。人工智能系统在学习和决策过程中需要大量的数据，这些数据往往反映了我们社会的偏见和刻板印象。这可能导致人工智能系统中的偏见和歧视问题。人工智能伦理学家的责任是研究和识别这些问题，并提出改善算法公正性和包容性的方法。
5、人工智能伦理学家还探讨人工智能对道德和伦理价值观的挑战。人工智能系统通常是根据事先定义的目标函数进行训练和优化的，但这种目标函数可能与人类的道德和伦理原则不一致。例如，在自动驾驶汽车中，系统可能面临在遇到危险时保护乘客还是保护行人的道德冲突。人工智能伦理学家需要研究这些伦理问题，并为决策制定提供准则和指导。
6、人工智能伦理学家的工作不仅仅是研究和提出解决方案，他们需要参与伦理政策制定、法规制定和技术规范制定，以确保人工智能的发展符合道德原则和利益。
7、在这个快速变化和充满挑战的人工智能时代，人工智能伦理学家的角色至关重要。他们不仅仅是技术专家，还是社会变革的引导者和守护者。通过研究人工智能发展对人类社会、文化和道德等方面的影响，人工智能伦理学家可以为我们构建一个更加人性化、公正和可持续的未来提供指导和保障。
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