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1，什么是人工智能
智能和智力本来是指人类在认识和实践活动中，由脑的活动所表现出来的特定功能。而人工智能是使电子计算机模拟人的某些智能行为。人工智能领域分成两个子领域：认知模拟（CS）与人工智能(AI)，从而要处理两个相互独立而又相互关联的问题：
(1)人在"信息加工"中是否真的像数字计算机那样遵循形式化原则?
(2)人类行为，无论是如何生成的，能否描述为一种可由数字机实现的形式化系统?
对于人工智能是否具有思维的属性--电脑究竟能否思维的问题，主要存在两种不同观点。一种观点认为，既然电脑是人脑的模拟，人工智能是人类智能的模拟，电脑当然能够思维，否则人类就不会发明它了。另一种观点认为，人工智能只是对人类智能的部分功能模拟，电脑不具备人脑思维的全部功能，二者本质上是不同的，不能因为电脑有某种思维的功能，就说电脑可以思维。
我们认为：
(1)就人工智能的本质来看，它是认识主体创造的，是主体的目的和需求的产物，因此属于认识客体。但就人工智能在认识活动中的作用形式而言，它是人脑的延伸物，属于主体的认识手段或认识工具，是主体认识能力的表现。人工智能的客体地位是绝对的，主体作用是相对的。再高级的电脑也是人脑设计制造的，不可能代替人脑而成为独立的认识主体。
(2)电脑不但不具有人的意识、不能认识(思维)，而且连最原始的生物的刺激感应能力也不具备。这是因为，电脑从其物质发展水平说，还达不到生物运动这一物质发展的高级形态。通常人们所说的"机器思维"，只不过是说，人类借助电脑来模拟和复制人脑的某些功能而已。把人这一认识主体的"模本"--大脑的属性，归之于电脑这一模拟物体是不妥当的。
(3)人工智能只能模拟人的某些自然属性，难以模拟人的社会属性。人的思维能力，不仅是人脑的生理机能，更是长期社会实践的产物。随着科学技术的发展，未来人们可能会通过生物工程制造出人造大脑和"生物计算机"，从这个意义上说，机器是可以模拟人的自然属性的。但从总体上看，因为电脑不是生活在社会之中，没有人那样长期的社会实践，不具备人的社会属性，因而也就不可能具有真正意义上的思维o
3，人工智能能否等同或取代人类智能？
作为机器思维的人工智能与作为人类思维的人类智能，两者之间具有本质区别：
(1)二者的物质载体不同。人类智能的物质载体是人的大脑，人工智能的物质载体则是电脑这一人脑的模拟物。
(2)二者的活动规律不同。人脑的活动，是按照高等生物的高级神经活动规律进行的；电脑则是按照机械的、物理的和电子的活动规律进行的。二者的差别不是程度上的差别，而是本质上的差别。
(3)人类认识世界和改造世界的活动是有目的、能动的，在与外部环境的物质、能量和信息交换过程中，能够根据环境的变化不断调整自身，具有适应性。而人工智能是无意识、无目的的，没有主观能动性和适应性，只能按照人为它制定的程序运行，机械地模拟人的智力活动，却毫不理解这一活动，更不会提出新问题、研究新问题、解决新问题。因此，工BM的"深蓝"计算机虽然依靠许多专家事先编制的程序以及每秒上亿次的运算能力战胜过国际象棋大师卡斯帕罗夫(这一次的胜利与其说是电脑的胜利，不如说是众多程序设计员集体智慧的胜利)，但后者还是凭借丰富的经验和随机应变的技巧最终战胜了"深蓝"。
(4)人类智能或人类的认识能力，只是人类意识的一个因素。人是社会的人，人的认识的产生和形成不只是人的认识能力所致，还包括情感、情绪、意志、性格等因素的综合作用。人工智能则是对人的认识能力的一部分--逻辑、理性的模拟，不具备其他因素。
可以说，人类智能的局限性正是人工智能的优越性所在，人工智能的局限性正是人类智能的优越性，"人在质的思考方面胜过机器，而机器则在量的方面胜过人"。二者是互补互动的。人类发明计算机的动因，正是基于对人脑的一些局限性的认识，以及在科学研究与生产实践中，解决用人力很难解决的问题的迫切需要。人工智能的产生和发展为人类智能提供了新的时间和空间尺度，给人类提供了一个新的创造领域。随着技术的进步，计算机应用的深度和广度不断发展，许多原本是人类思维独占的领域，也开始应用人工智能，如专家系统、模式识别、定理证明、问题求解、自然语言理解等等。但是，如果由此以为电脑的应用不存在一个技术性的界限，认为人工智能可以代替人的思维，则是没有根据的。
关于心脑计算机关系问题的争论也许最早的可见波斯特关于人心比机器优越的猜想。1921年，波斯特推断：“数学家远远不只比机器更灵巧，能更快地做到机器最终可以做到的事情。我们看到，机器永远不可能提出完备的逻辑，因为机器一旦造成，我们总能证明一个它不能证明的定理。”(据说20年代波斯特在哥伦比亚大学作了关于PM的不完全性的讲座)不久，经过斟酌之后波斯特又修正了这个“看似草率”的推论：“‘人不是机器’这个结论不能成立。我们所能说的只是，人无法制造一台能进行人的所有思维的机器。要说明这一点，我们可以想象制造一台能够证明其自身心理运作的人机复合体。”事隔十几年，1936年图灵在《伦敦数学会通报》上发表了一篇重要文章《论可计算数》，其中指出，“我们将假定需要计数的心的状态数是有穷的。这是因为，如果我们承认心的状态有无穷多，它们中的某些状态就会由于‘任意接近’而被混淆”。图灵的这段话当时曾被看作“人类心智活动不可能超越任何机械程序”的一个论证。1950年图灵又在《心》（Mind）杂志上发表了一篇题为《计算机与心智》的文章，开篇写道：“我准备考虑一个问题：机器能思维吗？”，并提出了著名的“图灵检验”的概念。文章隐含着“人心等价于一台计算机”的论断，这一论断对40年代后期刚刚兴起的人工智能方案无疑是一强有力的声援，也自然引起了一场大争论。在这场争论中反对派中的一些哲学家和逻辑学家更热衷于以哥德尔定理为依据反对图灵的论断。
人们确实很难抵御一种强烈的诱惑：从哥德尔的不完全性定理出发证明“人心胜过计算机”这一论断。1961年美国哲学家鲁卡斯（JohnLucas)在36卷《哲学》 (Philosophy）杂志上以极其激烈的言辞首先撰文《心、机器、哥德尔》，试图用哥德尔定理证明“人心超过计算机”的结论:“依我看，哥德尔定理证明了机械论是错误的，也就是说，心不能解释成机器。”因为，“无论我们造出多么复杂的机器，只要它是机器，就将对应于一个形式系统，接着就能找到一个在该系统内不可证的公式而使之受到哥德尔构造不可判定命题那种程序的打击，机器不能把这个公式作为定理推导出来，但是人心却能看出它是真的。因此这台机器不是心的一个恰当模型。人们总想制造心的一种机械模型，即从本质上是‘死’的模型，而心是‘活’的，它总能比任何形式的、僵死的系统干得好”。这就是著名的鲁卡斯论证.
随后，另一位美国哲学家怀特利（C.H.Whitely）在接下来的37卷《哲学》杂志上发表了虽简短但强有力的批驳文章《心、机器、哥德尔,回应鲁卡斯》，遂引起许多人卷入并长达几十年的争论(例如伯纳塞拉夫(Benacerruf),普特南(Putnam),奇哈若(Chihara),吉利斯(D.Gillies)等人)。
1979年获得普利策文学大奖的美国畅销书《哥德尔、艾舍、巴赫,一条永恒的金带》将艾舍尔义蕴深刻的绘画、巴赫脍炙人口的乐章及哥德尔定理以一种独特的方式连接起来，以极大的视觉冲击效果极具戏剧性地谱写了一曲心脑计算机的“隐喻赋格曲”，从多个视角试图阐明如何用哥德尔定理否证人工智能方案的观点.
1989年,英国数学家、物理学家罗杰·彭罗斯 （Roger Penrose）在那本风靡全球 的《皇帝新脑,计算机、心智和物理定律》中,首先对鲁卡斯论证作了扩展,并以大量笔墨试图从哥德尔定理出发直接论证“人心超过计算机”的结论，被称为“对哥德尔定理令人吃惊的强应用。”因此在1990年的《行为和大脑科学》杂志第13卷上，借评价该书的机会重又引发了许多人介入的一场争论。彭罗斯的一个强硬论证是：根据哥德尔定理可以“像在数学中所做的那样，严格证明”数学真理的概念不可能包容于形式主义的框架之中，数学真理是某种超越纯粹形式主义的东西，人类判断数学真理的过程是超越任何算法的。这是因为，意识是我们赖以理解数学真理的关键，这种意识使我们能够借直觉的洞察力“看出”（see）某些在数学形式系统中不能证明的数学命题的真理性，而这种意识是不能被形式化的，它必定是非算法的。因此计算机绝不可能超越人类心智，计算机不过是强人工智能专家所钟爱的一副“皇帝新脑”而已。
ai是什么意思
BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。
虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。
未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。
对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。
对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。
业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。
ai的意思是人工智能。
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。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
拓展知识：
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”
而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具。
关于“人工智能”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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