1樓：屠龍阿九
人工智慧的很多進步都是新的統計模型，其中絕大多數來自於一項稱作「人工神經網路」（artificial neural networks）的技術，簡稱ann。這種技術十分粗略地模擬了人腦的結構。值得注意的是，人工神經網路和神經網路是不同的。
很多人為了方便起見而把 「人工神經網路」中的人工二字省略掉，這是不準確的，因為使用「人工」這個詞正是為了與計算神經生物學中的神經網路相區別。以下便是真實的神經元和神經突觸。
我們的ann中有稱作「神經元」的計算單元。這些人工神經元通過「突觸」連線，這裡的「突觸」指的是權重值。這意味著，給定一個數字，一個神經元將執行某種 計算（例如一個sigmoid函式），然後計算結果會被乘上一個權重。
如果你的神經網路只有一層，那麼加權後的結果就是該神經網路的輸出值。或者，你也可 以配置多層神經元，這就是深度學習的基礎概念。
它們起源何處？
人工神經網路不是一個新概念。事實上，它們過去的名字不叫神經網路，它們最早的狀態和我們今天所看到的也完全不一樣。20世紀60年代，我們把它稱之為感知 機（perceptron），是由mcculloch-pitts神經元組成。
我們甚至還有了偏差感知機。最後，人們開始創造多層感知機，也就是我們今天 通常聽到的人工神經網路。
如果神經網路開始於20世紀60年代，那為什麼它們直到今天才流行起來？這是個很長的故事，簡單來說，有一些原因阻礙了ann的發展。比如，我們過去的計算 能力不夠，沒有足夠多的資料去訓練這些模型。
使用神經網路會很不舒服，因為它們的表現似乎很隨意。但上面所說的每一個因素都在變化。如今，我們的計算機變得更快更強大，並且由於網際網路的發展，我們可使用的資料多種多樣。
它們是如何工作的？
上面我提到了執行計算的神經元和神經突觸。你可能會問：「它們如何學習要執行何種計算？
」從本質上說，答案就是我們需要問它們大量的問題，並提供給它們答案。這叫做有監督學習。藉助於足夠多的「問題－答案」案例，儲存在每個神經元和神經突觸中的計算和權值就能慢慢進行調整。
通常，這是通過一個叫做反向傳播（backpropagation）的過程實現的。
2樓：
人工+智慧=模仿人的方式做人的事情，就像您好機器人以後一樣
3樓：動作
影片講述21世紀中期，人類的科學技術已經達到了相當高的水平，一個小機器人為了尋找養母，為了縮短機器人和人類差距而奮鬥的故事。
人工智慧是什麼意思？
4樓：合夥人金林
釋義：人工智慧是研究、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。
人工智慧的實際應用：
包括機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，智慧搜尋，定理證明，博弈，自動程式設計，智慧控制，機器人學，語言和影象理解，遺傳程式設計等。
人工智慧的研究範疇：
自然語言處理，知識表現，智慧搜尋，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合排程問題，感知問題，模式識別，邏輯程式設計軟計算，人工生命，神經網路，複雜系統，遺傳演算法等。
擴充套件資料
人工智慧在不同行業的案例：
1、金融：銀行用人工智慧系統組織運作，金融投資和管理財產。金融機構已長久用人工神經網路系統去發覺變化或規範外的要求，銀行使用協助顧客服務系統；幫助核對賬目，發行信用卡和恢復密碼等。
2、醫院和醫藥：醫學臨床可用人工智慧系統組織病床計劃；並提供醫學資訊。人工神經網路用來做臨床診斷決策支援系統。
3、顧客服務：人工智慧是自動上線的好助手，可減少操作，使用的主要是自然語言加工系統。呼叫中心的回答機器也用類似技術，如語言識別軟體可使計算機的顧客較好操作。
4、重工業：在工業中已普遍應用機器人。它們常做對人是危險的工作。
5樓：尚學堂人工智慧學院
人工智慧到底是什麼，許多朋友都有自己理解，但是卻不能完全的解讀出人工智慧，其實人工智慧就是計算機學科的一個分支，在二十世紀七十年代以來，它都屬於世界尖端技術（空間技術、能源技術、人工智慧）的一種，而到二十一世紀的時候它依然還是屬於世界三大尖端技術的一種，不過在二十一世紀的世界三大尖端技術則是基因工程、奈米科學、人工智慧。為什麼人工智慧可以連續連個世紀位於世界三大尖端技術，其實這都是因為在最近的幾十年來，人工智慧擁有了迅速的發展，並在很多的學科領域中被廣泛使用，還有了很好的效果，而隨著它的發展，已經可以成為一個獨立的分支，不管是理論或者是實踐都已經自成了一個系統。
另外，人工智慧是一門知識的科學.以知識為物件,研究知識的獲取、表示和使用，並且這種研究通常都是比較困難的，還有人工智慧還是一門高收入的行業， 而這一點從我們日常生活中及可以看出來，比如：智慧手機、智慧電視、智慧冰箱現在是不是更受歡迎，而 原先的一些老款產品是不是都已經被淘汰了。
其實，人工智慧主要就是通過研究來讓計算機擁有人的思維還有智慧，主要的有計算機實現智慧的原理、製造類似於人腦智慧的計算機，如此才可讓計算機擁有更好的實用。
人工智慧涉及的學科非常多，其中就有電腦科學、心理學、哲學還有語言學等等，甚至還會涉及到自然學科和社會學科的大部分學科，從這一點來看它已經超過計算機學科很多，至於人工智慧和思維科學之間則是實踐與理論的關係，而人工智慧則是思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。
6樓：柒星
抹茶狂魔是我啊
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擅長：暫未定製
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人工智慧是對人的意識、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。
「人工智慧」一詞最初是在1956 年dartmouth學會上提出的。
從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴充套件。
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。
7樓：西線大資料培訓
人工智慧的很多進步都是新的統計模型，其中絕大多數來自於一項稱作「人工神經網路」（artificial neural networks）的技術，簡稱ann。這種技術十分粗略地模擬了人腦的結構。值得注意的是，人工神經網路和神經網路是不同的。
很多人為了方便起見而把 「人工神經網路」中的人工二字省略掉，這是不準確的，因為使用「人工」這個詞正是為了與計算神經生物學中的神經網路相區別。以下便是真實的神經元和神經突觸。
我們的ann中有稱作「神經元」的計算單元。這些人工神經元通過「突觸」連線，這裡的「突觸」指的是權重值。這意味著，給定一個數字，一個神經元將執行某種 計算（例如一個sigmoid函式），然後計算結果會被乘上一個權重。
如果你的神經網路只有一層，那麼加權後的結果就是該神經網路的輸出值。或者，你也可 以配置多層神經元，這就是深度學習的基礎概念。
它們起源何處？
人工神經網路不是一個新概念。事實上，它們過去的名字不叫神經網路，它們最早的狀態和我們今天所看到的也完全不一樣。20世紀60年代，我們把它稱之為感知 機（perceptron），是由mcculloch-pitts神經元組成。
我們甚至還有了偏差感知機。最後，人們開始創造多層感知機，也就是我們今天 通常聽到的人工神經網路。
如果神經網路開始於20世紀60年代，那為什麼它們直到今天才流行起來？這是個很長的故事，簡單來說，有一些原因阻礙了ann的發展。比如，我們過去的計算 能力不夠，沒有足夠多的資料去訓練這些模型。
使用神經網路會很不舒服，因為它們的表現似乎很隨意。但上面所說的每一個因素都在變化。如今，我們的計算機變得更快更強大，並且由於網際網路的發展，我們可使用的資料多種多樣。
它們是如何工作的？
上面我提到了執行計算的神經元和神經突觸。你可能會問：「它們如何學習要執行何種計算？
」從本質上說，答案就是我們需要問它們大量的問題，並提供給它們答案。這叫做有監督學習。藉助於足夠多的「問題－答案」案例，儲存在每個神經元和神經突觸中的計算和權值就能慢慢進行調整。
通常，這是通過一個叫做反向傳播（backpropagation）的過程實現的。
什麼是人工智慧，人工智慧的定義是什麼？
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...
什麼是人工智慧？
機器學習和知識獲取。知識處理系統。自然語言理解。計算機視覺。智慧機器人。自動程式設計等方面。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠...
請問人工智慧測評準確嗎？什麼是人工智慧測試？
測評準確與否，不在於人工智慧，而在於測評的引數。人工智慧只是把測評的引數用最短時間呈現出現而已。如果對人類的某一指標的測評，通過 大資料 技術來統計分析，應該有一定的可靠度。如某人患某大病的概率可以通過全世界同類病人的家族環境 如血型 遺傳 dna等 社會環境 如汙染 壓力 人際 等資料歸納出來的相...