AI技术的发展 ai技术的发展

1、关于人工智能的发展【AI技术的发展 ai技术的发展】 同意楼主的观点。但国内的人工智能程度还远远不够。个人认为国内高校应该更注重统计学教育，提高非统计学专业学生的重视度，毕竟统计学是一切数据分析的基础我国研究AI的人还不够多,范围还不够广。主要还停留在机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能应与更多的技术结合，在更广的范围使用。还缺乏突破性的进展。所谓人工智能是一类技术的统称，真实存在且应用广泛，该类技术中最具代表性的即是智能机器人技术。目前发展程度最高的机器人在外观方面具备：高仿皮肤、复杂表情、流畅动作；在功能方面具备：自由人机对话、基本学习能力；在发展方面日本最为领先，已拥有的功能机器人包括：女性t台走秀机器人、小提琴机器人（在北京车展展出）、以及智能程度最高的阿莫西（在年长沙车展展出）。国内培养人工智能人才的高等院校以哈尔滨工业大学为代表。最先进机器人阿莫西智商已能达到8岁小孩。看你把 artificial intelligence 定义在什么领域. 俺幻想的 AI 跟霹雳游侠那车差不多. 最少也得有自动学习功能. 不然感觉就是编好的程序机器永远按程序的步骤去执行..
2、怎样看待AI技术的发展从长远来看，是能促进人类进步的哈我们现在是处于弱人工智能阶段有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如SIMON BLACKBURN在其哲学入门教材 THINK 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。BLACKBURN 认为这是一个主观认定的问题。需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。发展的影响： ()人工智能对社会影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
3、大概了解一下AI 智能机器人的发展历程？世纪工业大革命的机器大制造开始，可认为是最原始的机器人开始出现了，年代计算机技术出现，前者可视其为AI躯体发展，后者可视为是AI的“大脑”，二者结合，智能机器人出现了，摩尔定律表明了AI的进化换代速度有多快！AI的低成本高效率让人望尘莫及，由于AI相比于人占有无可比拟的优势，许多岗位自然而然的被人工智能取代，甚至有些领域的人工岗位已经消失。随着“深度学习、人脑模拟、量子计算机、脑波联机、纳米技术、生物基因技术等”不断研发和多学科交叉结合，任何一次技术上的突破，都可能导致AI世界发生巨大改变，比如人造生物与芯片结合的怪物，比如出现“自主思维自我意识”的AI，比如能读懂人“脑电波”AI……，但由此产生的连锁反应会给人类带来什么结果就很难把控了！这是极其简单的说了下AI的过去和可能的未来！仅供参考！ ai智能机器人，引领电销与客服的革命时代。星空互语ai智能机器人③和阿里巴巴、科大讯飞进行了技术合作，采用前沿的深度学习技术，先进的语言识别（asr）、口语理解（slu）、对话管理（dm）、自然语言生成（nlg）、文本生成语音（tts）五种对话系统技术模板的协同运作。研发出代替人工拨的智能语音交互系统② 。1、智能外呼智能外呼系统⑤无需要人工拨。客户资料一键批量导入，根据需设置参数，智能机器就可以自动完成海量外呼任务。2、智慧沟通真人语音交互，智能识别客户的意向，精准的回答客户的提问。3、智能转接智能转接人工，人机协作无间，提高客户转化率。4、智能分析显示客户沟通路径，精准判断客户意图。5、支持断支持通话随时断，提升客户感受度，增强交互流流畅感。6、自动记录通话内容全部录音记录，并精准转化成文字，方便查看精准识别。作为行业的领导者,星空互语智能机器人通过人工智能颠覆了现有的传统客服电销市场，人机融合智能，效率更高；管理零负担，不离职，永无情绪，不需要培训也无需额外的管理成本，固定优秀员工话术，通过话术设计，客探话术实现，智能crm管理。星空互语ai机器人帮你彻底解决各行业客户电销中遇到的诸多根本性问题,帮助使用者更轻松的倍增业绩,为企业更快创造更多价值。
4、AI未来的的关键发展方向是什么？理解视频中的动态行为是AI未来的关键发展方向。这对于AI用其软件理解世界至关重要，也有助于AI在医疗、娱乐和教育等领域的广泛应用。理解图像还要理解动作行为解释视频的AI系统，包括自动驾驶汽车中的系统，常常依赖于识别静态框架中的对象，而非对行为进行解释。谷歌最近发布了一种能识别视频中对象的工具，并纳为云平台的一部分，该平台包含用于处理图像、音频和文本的AI工具。但对AI来说，能理解猫为何会骑着Roomba扫地机器人在厨房与鸭子追逐嬉戏，才是彰显其能力之处。因此，科学家面临的下一个挑战可能是教会机器不仅理解视频包含了什么内容，还要理解镜头中发生了什么。这可能带来一些实际的好处，比如带来强大的搜索、注释和挖掘视频片段的新方法，也可以让机器人或自动驾驶汽车更好地理解周围的世界如何运转。各出奇招用视频训练计算机目前，科学家使用一些视频数据集来训练机器，以使其更好地理解真实世界中的行为，麻省理工学院（MIT）和IBM目前正携手进行相关研究。去年9月，IBM与MIT宣布组建“IBM—MIT脑启发多媒体机器理解实验室”，双方将合作开发具有高级视听能力的AI 。前不久，MIT和IBM发布了一个庞大的视频剪辑数据集，这个名为“时间数据集时刻”的视频数据集囊括了从钓鱼到霹雳舞在内的许多动作的3秒钟片段。该项目负责人、MIT首席研究科学家奥德·奥利瓦说，世界上许多事情瞬息万变。如果你想明白为什么有些事情会发生，运动会给你提供很多信息。之所以把视频长度定成3秒，是因为大部分时候，人类需要3秒时间，去观察并理解一个动作意图，比如，风吹树动，或者一个物体从桌上掉落下来等。无独有偶，谷歌去年也发布了一套由M；脸谱正在开发名为“场景“操作”和“对象”集的注释数据集。普林斯顿大学助理教授奥尔加·鲁萨克维斯基专门从事计算机视觉工作。他表示，此前科学家认为，很难开发出有用的视频数据集，因为它们需要比静止图像更多的存储和计算能力。他说：“我很高兴能使用这些新的数据集，3秒的时长很棒——它提供了时间上下文，同时对存储和计算的要也比较低。” 还有其他机构在研究更具创造性的方法。位于多伦多和柏林的创业“二十亿神经（Twenty Billion Neurons）”创造了一个定制数据集。该联合创始人罗兰梅·尼塞维奇称，他们还使用了专门处理时间视觉信息的神经网络，“用其他数据集训练的AI可以告诉你，视频中显示的是足球比赛还是派对；用我们的定制数据集训练的神经网络可以告诉你，是否有人刚刚进入房间。转移学习人工智能的未来按照IBM的解释，人类能够观看一段简短的视频并轻松地描绘出视频内容，甚至能预测后续事件的发生，而这样的能力对机器来说依然是可望而不可及的。因此，IBM和MIT要做的就是，解决机器在认知和预测上的技术难题，在这一基础上开发出一套认知系统。IBM的丹尼·古特弗罗因德说，有效识别行为要机器学习某个行动，并将获得的知识应用于正在进行同样行动的情境中，这一领域的进步，即转移学习，对于AI的未来非常重要；而且，这项技术在实际中大有用途，“你可以用它来帮助改善对老年人和残疾人的护理，比如告诉护理人员是否有老人跌倒，或者他们是否已经吃过药等等。” MIT和IBM也表示，一旦机器能够看懂视频，具备视觉能力的高级计算机认知系统将能用于各种行业，不仅仅是医疗，还有教育、娱乐等领域，包括对复杂的机器进行保养和维修等。
5、人工智能的发展历史 AI(Artificial Intelligence，人工智能)。“人工智能”一词最初是在年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。起步： : Alan Turing的文章 “Computing Machinery and Intelligence.”提出图灵测试 Mind, ol. : Newell, Shaw 和Simon 开发了IPL –Information Processing Language –第一个AI语言，能够处理概念 : CIA 资助GAT项目（Geetown Automatic Translation ） : Newell, Shaw和Simon的 “The Logic Theorist” –用IPL开发，证明命题逻辑的命题 : Newell和Simon的四个预测 –十年内，计算机将成为世界象棋冠军 –十年内，计算机将发现或证明有意义的数学定理 –十年内，计算机将能谱写优美的乐曲 –十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论 : Frank Rosenblatt提出感知器模型（Perceptron Model) : MIT AI Lab正式成立（Minsky和McCarthy）知识工程时期 : 日本政府宣布日本五代机（firstgenerationputer）计划（即智能计算机） : John Hopfield 掀起神经网络的研究 : MCC （Microelectronics and Computer Technology Corporation）成立（Bobby Inman 任主任） : Doug Lenat在Bobby Ray Inman的劝说下在MCC开始Cyc的研究 : Thinking Machines Inc 研制联结机器 (Connection Machine) : LISP机器市场开始暗淡 : 芯片使得PC机速度可以与LISP机器媲美分布智能和机器学习 : 日本政府宣布五代机计划失败。随后启动RWC计划（Real World Computing Project） : Shoham提出AOP,AgentOriented Programming : apnik提出SM :中科院计算所多主体系统MAPE : DARPA启动HPKB计划军事上的“Grand Challenge”问题分析和解 : IBM 深蓝II (Deep Blue)击败Garry Kasparov :中科院计算所多主体环境MAGE,知识发现系统MSMiner

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