各位网友好，小编关注的话题，就是关于人工智能智能的问题，为大家整理了1个问题人工智能智能的解答内容来自网络整理。

人工智能到底是什么

所谓的人工智能,可以辅助人类，帮助人类与人类结合,现在的人工智能离不开大数据和云服务,做三样缺一不可，听到大数据就是将所有的资料词汇都聚集在一起，然后给人工智能但数据库，也就是我们所说的cpu，他可以运算。想要完成一个真正的人工智能，需要很大的数据库和很大的运算能力。而我们的手机和电子设备是在承载不了这么大的数据，这就需要一个很大的服务器，然而通过云服务上传服务器到我们的手机，通过网络就可以完成一个简单的人工智能，所以说手机在厉害，没有后台是不行的。还有就是所谓的人工智能，它并不能代表人类，就好比给他一条指令，他只是在给我们命令的情况，下去做事，而他永远都不会理解，为什么要做这件事。我们人却不一样，我们可以有自己的判断，今天通过学习去理解这件事。这就是人与人工智能不一样的地方，不要忘记，人工智能也是我们人类造的。

你好，楼主。我是科技门户网站的，可以用我的个人观点来解释你这个问题。人工智能其实从通俗的意思来理解就是我们人类创造的更高级的生命体，在现阶段等于人的智能，但是未来确是超越人的一种智能，可以理解为女娲造人，我们人类本身扮演着上帝的角色。

就这么跟你说吧，人工智能这种生命体能够在秒甚至分钟的时间里掌握大量知识和技能，但是人类要想获取知识，学成一个技能都要花费几个月甚至几年到十几年的时间，单从学习时间来说人工智能就已经超越人类本身了。所以说人工智能是一种和人拥有一样的学习技能，但是又是一个完全超越人类的智慧生命体。

关于这个问题，中国科普博览邀请寒武纪CEO陈天石来回答：

人工智能的这个定义，第一这个人工智能其实是比较复杂的事情，但是从字面上来说的话，人工智能就是，用人工的方式去实现的这个智能。其实更确切的说，就是说人造的智能。

人工智能的目标其实就是说，人是一种有智能的生物，那么机器如果想拥有智能的话，应该从哪个方面去做，应该实现哪些功能。

大的来说话，人工智能现在可能可以把它分为感知智能和认知智能两块。感知就是对应了人，比如说我们去看，去听，和物理世界进行交流，说白了就是说从物理世界来获取信息的这个过程就叫做感知。还有一块是认知智能，那就是说我们人进行思考，进行推理、联想、判断这些，更复杂和高级的这个行为。人区别于其他一般的动物，最大的区别其实在于认知智能。那么感知智能，其实很多动物它都具备一定的能力，比如说有眼睛就能看，有耳朵就能听，等等。那么所以人工智能其实要做的事就是感知和认知两块，去逼近这种自然界的生物的能力。

同时，也逐渐发展出一些生物界的，比如说人或者其他生物不具备的智能能力，比如说做非常大，非常复杂的这种运算，其实现在大家会觉得，这个就是简单的算术，计算器就能做，但从另一个角度来看，这也是机器一种智能的方式，因为人算不了那么快，算加减乘除，当然机器可以算的非常非常快。

所以简而言之就是，感知和认知两件事情。当然还有一些其他的维度，比如说从计算的角度看，计算的能力也是一种智能，我们叫计算智能，等等。

试着从人工智能“工作流程”的角度解答一下您的问题。

人工智能(AI)正席卷全球，目前已有很多创新用例，几乎应用于所有行业。虽然说，要做出用智能机器人代替医生这种听起来就很科幻的东西，还有几十年的路要走，但现在人工智能也正为各行各业的专家们，提供着决策与解决问题方面的帮助。也会为我们消费者提供一些非常便利的功能，比如听歌识曲。

大多数人关注的是AI的一些成果性的东西，一些实际的用例。当然，还有霍金的“人工智能威胁论”。但对于我来说，我更喜欢透过外表去看这台“机器”是如何“运转”的，此处我们会谈到需要去理解的四个基本要素：分类、分级、机器学习和协同过滤。

分类涉及到创建特定于待解决问题领域的度量(如金融、网络)。分级包括确定数据与待解决问题的相关程度。机器学习涉及到异常检测、群集、深度学习和线性回归。协同过滤涉及到跨大数据集去寻找应用模型。

分类

AI需要大量与解决问题相关的数据，创建一个人工智能解决方案的第一步是创建一个我称之为“设计意图指标”，用于将问题进行分类。无论用户试图建立一个系统去帮助医生诊断癌症还是去帮助IT管理员诊断无线网络问题，都需要定义度量，使问题被分解成一个一个的小块。例如，在无线网络中，关键指标是用户连接时间、吞吐量、覆盖面积和漫游。在癌症诊断方面，关键指标则是白细胞计数、种族背景和X射线扫描。

分级

一旦用户的待解决问题有了一个明确的分类，下一步就是对每个分类进行分级，帮助用户走向可获得有意义结论的方向。例如，在训练人工智能系统时，用户首先必须对问题属于单纯性文本还是双关语进行分等，然后按时间、人、事或位置进行分等。在无线网络中，一旦用户知道问题的类别，就需要开始对导致问题出现的因素进行分等：关联规则、认证、动态主机配置协议(DHCP)或其他的无线、有线和设备因素。

机器学习

现在的问题是将其划分为元数据的特定领域块，用户需要将这些信息“喂给”神奇的、强大的计算机，让其进行吞食及学习，也就是机器学习。机器学习领域有很多算法和技术，使用神经网络的监督机器学习(即深度学习)现在已经成为最受欢迎的方法之一。神经网络的概念现于1949年，随着计算和存储能力的增强，神经网络已经开始被训练用以解决各种实际问题，从图像识别到自然语言处理再到网络性能预测。其他的应用包括异常特性发现、时间序列异常检测和事件关联根本原因分析。

协同过滤

大多数人在线上***网站看***或电商平台购物的时候，都会体验到协同性的过滤，并收到他们可能喜欢的电影或商品的推荐。除了推荐，协同过滤还被用来对大量数据进行排序，并在人工智能解决方案的制定上落下最后一笔。在这一过程中，所有的数据收集和分析都变成了有意义的见解和行动。无论是在游戏中，还是对医生、网络管理员，协同过滤都是能够提供高可信度答案的手段。它就像一个虚拟助手，能够帮助你解决各种复杂的问题。

人工智能仍然是一个新兴的领域，但它的影响是深远的，也会越发强烈，因为它会慢慢成为我们生活的一部分。选择一个人工智能解决方案，其实和选购汽车很相似，我们不仅要看车的外形，还要了解引擎盖下面那些真正能够代表车的性能的东西。这样，我们才能知道这辆车是否能达到我们的需求。

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