人工智慧和機器人有什麼區別,人與人工智慧區別

2021-04-12 10:32:40 字數 4347 閱讀 5465

1樓:棢犮耜羽

現在bai2023年市面上的各種人工智du

人工智慧和機器人有什麼區別

2樓:四川新華

機器人 是靠自身動力能夠實現某項具體功能的機器,是機器裝置。如:洗衣機、掃地機器人等,它們之間的區別是智慧化程度不同而已。

人工智慧 是利用電腦科學技術研究、開發,用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的新的技術科學。其目是讓計算機的工作效果發揮的極致。

3樓:林中小竇

一個是系統,靠演算法實現,另外一個是實體,也依靠一些內建的程式進行設定好內容交流。

機器人不過是人工智慧的一個載體,人工智慧籠統來說分為強人工智慧與弱人工智慧之分,目前我們所見到的還是弱人工智慧,智慧專注於某一領域,比如51ai房地產人工智慧客服回答資料庫中的問題,當然隨著資料庫內容豐富,回答的準確率也會進一步提升。想特斯拉的無人駕駛也是屬於人工智慧的範疇,根據路況,速度等引數快速的做出決定。未來有一天強人工智慧會與我們看到科幻電影中的機器人一樣,用於判斷、情感、超強學習能力,但是不知道這種強人工智慧在有生之年能不能見到。

4樓:安徽新華電腦專修學院

(1)人工智慧是無意識的機械的、物理的過程。人的智慧主要是生理的和心理的過程。

(2)人工智慧沒有社會性。人類智慧具有社會性。

(3)人工智慧沒有人類意識特有的能動性和創造能力。人類思維則主動提出新的問題,進行發明創造。

5樓:長沙新華電腦學院

人工智慧是機器人的升級版

6樓:l帳號已登出

人工智慧是大腦,機器人是身體

7樓:琯徽

前者是系統,是靠編輯的,後者是實物,靠開發的

8樓:粉色的輻射大

隨著科技的進步,快速發展的人工智慧(ai)技術已經改變世界,ai能做到的事情越來越多,我們不僅重視ai技術發展,也展現出對人文情懷的關注,讓技術變得不再是那麼冷冰冰,充滿了溫暖和感動。我們的最終目的,是利用ai技術,突破人類各種限制,創造一個更好世界幫助人類更好地生活

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9樓:匿名使用者

人工智慧(artificial intelligence),英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是電腦科學的一個分支,它企圖瞭解智慧的實質,並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大,可以設想,未來人工智慧帶來的科技產品,將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。

人工智慧不是人的智慧,但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。

10樓:匿名使用者

機器人可能只是人工智慧的一種,並不是所有的機器人都能夠在真正意義上被稱之為人工智慧產品的。像田蜜智慧**機器人就能夠很好的代替企業電銷客服的工作,讓他們能夠更好的為企業帶來一些利益,減少企業所使用的成本。

人與人工智慧區別

11樓:簡單途中

人與人工智慧的區別:

1、人工智慧無法實現與人腦情感、意志、心態、情緒、經驗等方面的自然互動。本質上,人工智慧僅僅是物質世界範疇的概念,無法跨越到意識領域。

2、人腦的左右半球有著不同分工:左半腦擅長分析、邏輯、演繹、推理等理性抽象思維;右半腦擅長直覺、情感、藝術、靈感等感性形象思維。

迄今為止,人工智慧的所有智慧化表現僅僅在模仿人類左半腦的理性思維模式,而完全不具備右半腦的感性思維。「也就是說,目前的人工智慧技術還很難應對具有顯著人類主觀意識影響的社會文化和意識領域的各類問題,而人腦卻可以通過長期在複雜社會環境下的學習成長輕鬆應對這類問題。

3、機器不可能產生自己的情感。機器人系統能夠做到部分理解場景、環境及對話內容,並根據其結果做出相應的反應或者表情。但要機器人或人工智慧系統完全達到人類的水平,有自發的情感和創造性,那是很難實現的,或者說不可能實現。

12樓:雲南新華電腦學校

1、人工智慧無法實現與人腦情感、意志、心態、情緒、經驗等方面的

自然互動。本質上,人工智慧僅僅是物質世界範疇的概念,無法跨越到意識領域。

2、人腦的左右半球有著不同分工:左半腦擅長分析、邏輯、演繹、推理等理性抽象思維;右半腦擅長直覺、情感、藝術、靈感等感性形象思維。

迄今為止,人工智慧的所有智慧化表現僅僅在模仿人類左半腦的理性思維模式,而完全不具備右半腦的感性思維。「也就是說,目前的人工智慧技術還很難應對具有顯著人類主觀意識影響的社會文化和意識領域的各類問題,而人腦卻可以通過長期在複雜社會環境下的學習成長輕鬆應對這類問題。

3、機器不可能產生自己的情感。機器人系統能夠做到部分理解場景、環境及對話內容,並根據其結果做出相應的反應或者表情。但要機器人或人工智慧系統完全達到人類的水平,有自發的情感和創造性,那是很難實現的,或者說不可能實現。

13樓:劉子德

我在主題「用證明停機問題的方法證明人類方法無效性 」與張江先生進行了激烈的爭論。爭論已經到了說也說服不了誰的地步。然而,此時張江的一句話提醒了我,使我有了很大的收穫。

張江先生在他的一封回信中說道:「而且,你的口氣太大太大了,動不動就說自己的東西一定可以模擬人類智慧。這讓誰都無法接受。」這裡的口氣太大,可以理解為吹牛、說大話。

然而我並沒有想吹牛,沒有想說大話,而是真誠地認為我設計的系統可以模擬一切人類全部的智慧。那麼問題在**呢?

於是我想到了今天的這個主題「模擬人類智慧與人工智慧的區別」。

在一般人看來,人工智慧就是模擬人類的智慧,它們是沒有區別的。

但是在我看來它們完全不是一回事。人工智慧不可能實現對人類智慧完全模擬的目標。

什麼是人工智慧?研究人工智慧的人可能用各種方法為它定義,但是我對它的定義是,那些把有點像智慧的東西程式設計執行的,就是人工智慧。對於這個定義的證明,我們也後會做。

什麼是模擬人類智慧?模擬人類智慧是處處像人類智慧的系統。

前者是有點兒像,後者是處處像。兩者顯然是截然不同的系統,是截然不同的思路。

我原來並沒有意識到,模擬人類智慧與人工智慧在思路上的截然不同。因此也就沒有想到,人們總會在理解「模擬人類智慧」的時候,把它向人工智慧的方向上聯想。我也沒有想到人們受人工智慧思想的毒害如此之深,竟然到了「不敢想象模擬人類一切智慧活動是可能的」這樣一個觀點。

因此我以為,在受到張江先生提醒、啟發以後。首先要做的是,向人們申明,模擬人類智慧,目標定位於「模擬人類一切智慧」是一種不同於人工智慧的思路。

因此我們可以看出,人工智慧把目標定位於搞出個有點像智慧的東西。模擬人類智慧把目標定位於模擬人類一切智慧。使目標與思路的截然區別。而不是誰的口氣大一些,誰的口氣小一些的問題。

總不能因為你喜歡搞飛機模型,我喜歡研究宇宙飛船,就說我的口氣比你大吧。目標不同,努力方向就不同,實現的方法也就會不同。這裡與口氣,與吹牛,與說大話無關。

小結:這一帖裡,我首先是交待了模擬人類智慧與人工智慧是兩種不同的思路、不同的研究目標。確定自己的研究目標與口氣大小無關。而今與個人的愛好有關。

14樓:大大軒

人就是人,自己做人工智慧就是機器人做

15樓:新華電腦

人工智慧是相對於人的智慧而言的

人工智慧是思維模擬,並非人的思維本身,決不能把「機器思維」和人腦思維等同起來,認為它可以超過人腦思維是沒有根據的。

16樓:安徽新華電腦專修學院

前者是系統,是靠編輯的,後者是實物,靠開發的

17樓:叮噹貓2011摩羯

您說的現在這就相當於是碳基類和矽基類的的區別。

18樓:匿名使用者

有腦子和沒腦子的區別

19樓:weitherhu小語

in spring, the mother pig

人工智慧和機器人有什麼區別?

20樓:江西新華電腦學院

人工智慧(artificial intelligence),英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

21樓:粉色的輻射大

隨著科技的進步,快速發展的人工智慧(ai)技術已經改變世界,ai能做到的事情越來越多,我們不僅重視ai技術發展,也展現出對人文情懷的關注,讓技術變得不再是那麼冷冰冰,充滿了溫暖和感動。我們的最終目的,是利用ai技術,突破人類各種限制,創造一個更好世界幫助人類更好地生活

豪鋮獨創家用機器人現在實現了,自動掃地,手機投屏,

研究生人工智慧方向和智慧系統與機器人方向有何區別

這個也不是很清楚,反正應該有吧 人工智慧機器人方向與研究生數學專業的哪個專業相關性強?5 看你做什麼了,不過偏人工智慧的理論行更強些,現在的機器人大都與實際應用掛鉤,還與哪個學校哪個實驗室有關,建議先去多瞭解一下 數理邏輯,拓撲學,範疇論,計算數學,都可以哇。人工智慧和機器人有什麼區別?人工智慧 a...

人工智慧的到來機器人會取代人嗎,人工智慧的到來,機器人會取代人嗎?

會 如今,生產線是機器人應用最廣的領域,人類利用大量機器人代替勞動者的工作,目前機器人全球最大市場是中國,據分析這一勢頭還將會保持未來的十多年。機器人技術國家工程研究中心主任 中國工程院王院士認為,機器人是社會發展的必然需求。當前,勞動者的工資快速上升,勞動力短缺,有的地方直接提出用機器代替人類。不...

人工智慧教育機器人前景如何,機器人教育前景究竟怎麼樣

這個我不知道啊,哈哈。不過我孩子有個kommi智慧教育機器人,她天天抱著都快代替我了。查一下網上關於人工智慧或教育或機器人,每一個單獨都是熱門話題。但是人工智慧教育機器人嘛.就.你要想,教育是一件不簡單的事,教師已經很難去量化評價了,你怎麼去評價機器人是否教得好?這種技術估計要等個50年才能看到吧。...