人工智能与算法不仅重构

❶ 名词解释——人工智能

人工智能是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

(1)人工智能与算法不仅重构扩展阅读：

AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。人工智能当前仍然是该领域的长远目标。当前强人工智能已经有初步成果，甚至在一些影像识别、语言分析、棋类游戏等等单方面的能力达到了超越人类的水平。

而且人工智能的通用性代表着，能解决上述的问题的是一样的AI程序，无须重新开发算法就可以直接使用现有的AI完成任务，与人类的处理能力相同，但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。

当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。

❷ 人工智能未来的发展前景怎么样

我觉得人工智能的发展随着科技的进步可能会有质的飞跃，也可能停滞不前，这其实和当今社会的发展有着很大的关系。，

❸ 为什么说算法是人工智能的核心

算法是人工智能的核心原因如下：

简而言之，因为算法就是人工智能的规则，人工智能依据数据得出来的指向结果都是通过算法的运行计算出来的。所以算法作为是人工智能的核心，其下的数据、应用等只是依附于算法。因此，在人工智能产业链金字塔结构中，塔尖是算法。

人工智能的涵盖范畴：

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，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

❹ 人工智能的发展前景如何

当前人工智能技术正处于飞速发展时期，人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现，比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。未来人工智能的就业和发展前景都非常值得期待。

2016年，国际着名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析，结果显示，21世纪，人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点，全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。

国内人工智能行业的发展现状

人工智能是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。从20世纪50年代发展至今，人工智能已经形成全新的生产力，对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。

经历了技术驱动和数据驱动的阶段，人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深陷解决各行业中不同场景的问题。这样的行业实践应用也反过来继续优化人工智能核心算法，形成了向前发展的态势。现在，人工智能主要在制造、住宅、金融、零售、交通、安全、医疗、物流、教育等行业广泛使用。

随着工业制造4.0时代的推进，传统制造业对人工智能的需求开始爆发，众多提供智能工业解决方案的企业应势而生，例如智航无人机、祈飞科技等。而在智能家居方面则主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。

人工智能在金融领域的应用也比较广泛，主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。

在我国，人工智能在零售领域的应用更是广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实时监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。

智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目，预计2017-2021 年国内智能安防产品市场空间将从 166 亿元增长至 2094 亿元。在医疗方面，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。

我国人工智能相关人才缺口超过500万

随着智能技术在制造、金融等领域的深入应用，“机器换人”对劳动力的解放让部分传统劳动密集型产业对用人的需求下降。同时，随着产业智能化升级的推进，各行业中与信息、智能相关岗位对毕业生的需求可能进一步扩大。

从现在的大发展趋势来看，人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构，很多产业领域的生产运营模式也发生了很大的变化。这个过程促进人才结构的调整。有些职位被智能体取代，有些职位被升级，同时增加一些新职位。这些新增加的工作岗位往往有很大的价值空间，如果能及时把握这些新的工作岗位，很有可能掌握新时代的奖金。

在智能化的时代，普通人依然有把握很多发展机会的能力，但是要把握这些机会，除了提高自己的行业认知度外，还可以找到自己发展的力量。在智能化时代，普通人的发展能力可以用三种方法来寻找。一个是追逐热点本身就有一定的风险，而在热点领域发展本身也面临着更大的竞争。

大数据时代与人工智能相关的技术越来越受到关注。市场对人工智能产品的呼声越来越高，很多科技公司开始在人工智能领域实施战略部署。另外，由于相关人才数量少、培训时间长，人工智能人才今后也会有一定的差距。

这是一个属于人工智能的时代，世界各国都在加紧人工智能发展布局，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业人才倍受关注。数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，而国家提出的人工智能三步走的发展战略，更是将人工智能上升到国家战略层面。

智能化是未来的重要趋势之一

随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

随着智能逐步进入生产环境，未来的职场人在工作过程中频繁地进行大量智能和交流与合作。这对职场人提出了新的要求。将来有必要掌握有关人工智能的技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术是必然的趋势，相关技能的教育市场也将迎来巨大的发展机会。

为了人工智能的发展，展示了人工智能的效率和服从。在未来，当人工智能的发展进入全新的领域时，很多人会暂时休息。对全世界的经济和社会来说，影响很大。

在人工智能研究过程中，机器学习是行业研究的核心，也是实现人工智能目标的最根本途径。是现在人工智能发展的主要瓶颈。关于机械学习的研究是业界研究的重点，无论是融资金额还是公司数量都明显超过了其他研究内容。人工智能属于全球科研发展的尖端技术，在发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关。对各行业、各领域的发展有一定影响。在人工智能发展过程中，必须认真、深入地研究其未来的发展方向。

❺ 人工智能算法

编程与推理没有关系，编程的智能建立在“是非”之上，以中断判断为基础。推箱子有很多种判断，比如2*2*2……结果会特别多，而编程只是控制其中某一步，这样每一步都有2种情况，相乘后，软件就会有很多种通过方法，太多了。比如棋类软件，我们只要控制某些局部，这些局部组成了“人工智能”，而局部本身是“非智能”的，这么说明白？
即使是人脑的智能，本质上还是电信号的中断处理，处理的速度“即人的聪明”，与人脑中数据库的优化与数据量有关，也就是人脑的智能，其实是机械电子搜索匹配过程……

❻ 为什么人工智能的研究都是基于算法，而不是基于“硬件”

算法和硬件不是不兼容的概念。

说到硬件，它应该是软件。但是在硬件和软件之间并没有明确的界限。

专业的硬件可以做事情，一般的硬件也能做到。以图形卡为例:明显的区别是显式计算机使场景更慢，而不是更少。

如果你做一个不准确的近似值，你的理论就有问题。没有理论可以告诉我们，当面对如此众多的神经元的复杂系统时，整个系统的行为是多么的不正常。这有点像复杂系统中的蝴蝶效应。

❼ 人工智能红利厚积薄发,智能引领下一场革命

人工智能
过去的一年，对中国互联网行业来说是一个重要的分水岭。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布第39次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年12月，中国网民规模达7.31亿，相当于欧洲人口总量，互联网普及率达到53.2%，网民增长速度持续下降至个位区间。中国互联网行业整体向规范化、价值化发展，同时，移动互联网推动消费模式共享化、设备智能化和场景多元化，与此同时，移动网民覆盖率也已超过90%，网民红利已经消失殆尽。
智能+，技术红利正在厚积薄发。
网民红利已经消失殆尽。但幸运的是，在人口红利消散的同时，技术红利正在重新席卷而来，以智能化为核心的新一波信息革命正在席卷全球。人类社会正在步入以云计算、大数据、移动互联网、物联网、人工智能为代表的第二次信息革命时代，在以云计算、大数据为驱动的数字经济2.0时代，下一个引爆点聚焦在了“智能+”这一领域。
2016年，一场AlphaGo围棋对战引发了人们对于人工智能的高度关注，在媒体的接踵报道之后，人们才意识到，我们已经站在了智能时代的边缘。这从巨头们对智能领域的紧锣密鼓的布局中也可以窥见一斑。Facebook CEO马克·扎克伯格在2016年3月划定了以人工智能为核心的“十年路线图”；谷歌CEO Sundar Pichai在2016年4月第一次明确提出，将人工智能优先作为公司大战略；微软 CEO萨提亚·纳德拉也在10月提出，人工智能将会成为微软的下一件大事。2016年李彦宏开始将人工智能推向前台宣告这就是网络的未来，2017年更加加剧化了这一进程，随着人工智能成为网络的核心，网络内部对于承担人工智能战略话语权的争夺战也是愈演愈烈。
因此，智能+正在成为下一个发展的焦点。它不仅会颠覆式的改变社会生产方式，重组生产要素，重构社会经济形态，也会对社会生活产生颠覆式的影响。具体到各个行业，广告、教育、工业、农业等等等...传统的广告创作、售卖方式也将会被重构，从创意的产生、内容的形成到最终的展示，智能都会赋予它全新的魅力。但随之而来，也会有隐患和危险。所以，智能的时代是一个充满想象力的时代，也是一个难以触摸的时代，是一个让人既无限企盼进入而又充满未知恐惧的时代。
旧时代逐渐远去，摆在我们未来的，是基于智能带来的全新的世界。面对智能新世界，我们有欣喜，有不舍，而更多的，则是疑惑。它会对未来的数字行业产生哪些影响，又如何在新一波的技术浪潮之下脱颖而出？
人工智能是指通过智能来代替人的行为。
智能代替人的行为背后，其实是算法进行控制的。那人工智能与机器到底有什么区别？你在一楼想用机器去把二楼的灯关掉，那机器会从一楼爬到二楼，戳到开关进行关闭，这是物理世界的行为；而人工智能是你通过一个页面点击关闭，信息将通过网络传至云端，由云端对数据进行计算，通过一系列的算法转化为关闭信号，传递至点灯的网络，从而完成关闭工作，这是比特世界的行为。其实，不论是人工智能还是机器，都是用来代替人的行为。
在这个过程中，人工智能除了算法之外，还需要云计算，这样才可以让信息在云端完成算法的运营与匹配。云计算的快速发展，才可以是使得信息被算法处理的更快，而算法处理的更快，就会让人工智能的反应更加灵敏与迅速。而迅速与灵敏所带来的，将会是更新的技术出现。
当然，让人工智能更加智能的，必不可少的就是数据。数据之于人工智能，就像书本之于人类的大脑。人工智能的学习来自于大量的数据，通过这些数据学习，对现实的可能性有了更多的认知。比如说还是电灯的例子，数据在云端更新，学会了每隔3秒开关一次。那么你不用做任何的设备更换，就可以通过控制，让灯泡开始一闪一闪亮晶晶了。
人工智能的三大基石
从现阶段来看，在人工智能领域，网络称得上是国内顶尖水平，但是距离欧美谷歌、微软等巨头存在一定的差距，更加重要的是李彦宏迫切需要加速人工智能的布局，以便产品化和市场化，这才是终极目标。
就像阿里云计算总负责人王坚博士的着作写到那样，大体意思是：云计算并非是一种技术，而是一种资源，未来会像水、电、煤一样成为最为普通的社会需求，大家不会因为水电煤的存在而欢呼雀跃，而会因为电视、冰箱、空调等智能家电的推出而无比欣喜。
所以，或许未来人工智能就如同水电煤一样，成为智能家庭、航空航天、制造业、服务业等领域最为基础的工具或者资源，让整个社会变得更加智能化，进而取代体力劳动力，甚至是脑力劳动者，扮演着越来越重要的角色。
总而言之，人工智能发展的三大基石：大数据、云计算和算法。而这三个方面任何一方有一个突破，人工智能时代就会向前推进一步。这是一个未来可见的现在，你若天马行空的无限假想勾勒未来、并努力让天马行空变成天马行步，或许能够从人工智能红利中脱颖而出，在技术浪潮中抓住机遇，但也有可能跌入万劫不复之地，谁也说不准，这大概就是人工智能的魅力所在。

❽ 人工智能是什么 什么是人工智能算法

《博弈圣经》人工智能的定义；人们把理性看成智能、把智能看成（0、1、2、）三维数码、把三维数码看成逻辑，人工智能，也就是理性的三维数码逻辑（+-×÷）精确的运算。

博弈圣经着作人的理论学说；人工智能是什么，人们必须知道什么是思考、什么是思想、什么是智慧？才能对人工智能有一点粗略的认知。

博弈圣经着作人的理论学说；感觉、思维、意识，形成的观念，它会自我构成一致性的思考；它会通过文化的传播方式，以唯心主义的自信、以及对唯物主义认识的思考、在第三空地里产生思想；《博弈圣经》智慧的定义；智慧就是文化进程中独创的执行力。（智能，是理性的三维数码逻辑（+-×÷）的精确运算。

博弈圣经着作人的理论学说；人工智能是数字化三维支点测量，博弈取胜的人工智能，选择一次，都要经过4加、2减、2乘、1除的运算；运算就是对三维支点的运算、三维支点的测量、三维支点的寻找；人工智能是对“天平两端与支点”，也类似于“杠杆两端与支点”对三维空间上的数字、开启数字逻辑的精密运算，测量其支点上，有关效应、常数、一个小目标，精准的给出，使自己提前知道未来取胜的结果。（提前知道一组组数字代码中，给定的“地天代码”数字，就是赢的博文尺度，同时“人天代码”会精准的显示赢了多少。）

博弈圣经着作人的理论学说；国正论的非绝对对立性，相当于“天平两端与支点”类似于“杠杆两端与支点”量化成四两拨千斤“粒湍体博文代码”；⑧1000-4668091=3047.6000（+-×÷）的精确运算，建立的人工智能，他使计算机开始模仿博弈取胜的智慧；
三维支点感知、
三维支点思考、
三维支点意念、
它在三维支点上，进行的数码逻辑运算给出了三个结果；
支点常数加1，结果小于1为神学，（人天代码加地码4000斤+1（-5000斤）=-1000斤）；
支点常数加1，结果大于1为科学，（人天代码加地码4000斤+1（5000斤）=+9000斤）；
天人代码能够被地码整除（30000斤÷5000斤），天人代码又能被地人代码减、下余一个小数为支点常数（效应、一个小目标）它的结果一定要小于1为博学，（30000斤-26000斤=4000斤）。
博弈取胜的人工智能，“粒湍体博文代码”，是人类认识未知世界，分别计算，神学、科学、博学，使用的数码逻辑法则；
支点常数加1，结果小于1为神学，
支点常数加1，结果大于1为科学，
1除1减，支点常数小于1为博学。
它让每一个人的手指上充满人工智能，点击计算机键盘，体验神学、科学、博学，观赏人与自然博弈的神通，“一人、一指、一键，赢天下”。

❾ 人工智能算法解决新挑战，智能算法是什么是如何运行的

由于人工智能缺乏可解释性，人们越来越关注人工智能主体的接受和信任问题。多年来，对可解释性的重视在计算机视觉、自然语言处理和序列建模等领域取得了巨大的进展。随着时间的推移，这些类型的编码指令变得比任何人想象的都更加全面和复杂。人工智能算法已经进入了这一领域。人工智能算法是机器学习的一个子领域，它引导计算机学习如何独立工作。因此，为了优化程序并更快地完成工作，小工具将继续学习。

人工智能算法也每天都在使用。尽管关于美国联邦政府如何保护个人数据信息的问题尚不清楚，但对特定方面和通信的计算机软件监控已经在防止国内外的重大恐怖行为。这只是人类使用人工智能不断发展和扩大的一种经验。人类对人工智能的使用拓宽了我们的视野，使事情变得更简单、更安全，并使子孙后代更幸福。

❿ 关于人工智能

“人工智能”（Artificial Intelligence）简称AI。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。

人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何把计算机用得更聪明；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。

人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域。

人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器博弈软件等。但是，人工智能不等于软件，除了软件以外，还有硬件及其他自动化和通信设备。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器智能。有人把人工智能分成两大类：一类是符号智能，一类是计算智能。符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能。
传统人工智能主要运用知识进行问题求解。从实用观点看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的表示方法、知识的运用和知识获取。

人工智能从1956年提出以来取得了很大的进展和成功。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设，认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。这样，可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统，如人的神经系统、计算机的构造系统等。80年代Newell 等又致力于SOAR系统的研究。SOAR系统是以知识块(Chunking)理论为基础，利用基于规则的记忆，获取搜索控制知识和操作符，实现通用问题求解。Minsky从心理学的研究出发，认为人们在他们日常的认识活动中，使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识。该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中。因此，在70年代他提出了框架知识表示方法。到80年代，Minsky认为人的智能，根本不存在统一的理论。1985年，他发表了一本着名的书《Society of Mind(思维社会)》。书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会。以McCarthy和Nilsson等为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人，认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。

近年来神经生理学和脑科学的研究成果表明，脑的感知部分，包括视觉、听觉、运动等脑皮层区不仅具有输入/输出通道的功能，而且具有直接参与思维的功能。智能不仅是运用知识，通过推理解决问题，智能也处于感知通道。

1990年史忠植提出了人类思维的层次模型，表明人类思维有感知思维、形象思维、抽象思维，并构成层次关系。感知思维是简单的思维形态，它通过人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官产生表象，形成初级的思维。感知思维中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法进行概括，并用形象材料来思维，可以高度并行处理。抽象思维以物理符号系统为理论基础，用语言表述抽象的概念。由于注意的作用，使其处理基本上是串行的.