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智算是什么

Answer

智算即智慧计算,是在人工智能时代中涉及的一个重要概念。

智慧是在知识的基础上进一步发展的层次,它不仅仅是大量知识的积累,更重要的是对知识的深刻理解和创新性应用。智慧体现在对复杂问题的洞察力、决策的先见之明以及在不确定环境下的应变能力,是知识和经验的综合,是通过长期的学习、思考和实践形成的。

在知识表示方面,智慧象征着元知识,例如关于如何以及何时使用知识的一些概念。知识表示的问题是找到有效的方法,以数据的形式在计算机中表示知识,使其能够自动化使用。这可以看作是一个连续谱,左侧有几种简单的知识表示方式,如算法,但不够灵活;右侧如自然语言等方式,功能强大但不利于自动化推理。

情感计算也是人工智能领域的一部分,情感对人类有生存、沟通、决策、动机和维系等功能。情感计算的目标是使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感,最终赋予计算机类似于人的情感能力。

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References

知识表示和专家系统

智慧(Wisdom)是我们理解世界的更高一个层次,它象征着元知识(meta-knowledge),例如关于如何以及何时使用知识的一些概念。因此,知识表示的问题是找到某种有效的方法,以数据的形式在计算机中表示知识,使其能够自动化使用。这可以看作是一个连续谱:在左侧,有几种非常简单的知识表示可以被计算机有效利用。最简单的是算法,即用计算机程序来表示知识。然而,这并不是表示知识的最佳方式,因为它并不灵活。我们头脑中的知识往往是非算法性的。右边是自然语言等知识表示方式。它的功能最强大,但不能用于自动化推理。✅想一想,你是如何在头脑中呈现知识并将其转化为笔记的。是否有一种特定的格式对你来说非常有效,有助于记忆?

小七姐:AI 时代的知识管理体系构建

在探讨信息、知识、智慧的本质之前,我们首先需要明白这三者之间既有区别又有联系。它们共同构成了人类理解世界、做出决策的基础框架。现代社会的快速发展,尤其是在人工智能时代,使得对这三者的理解和应用变得尤为重要。智慧:知识的超越和创新智慧是在知识的基础上进一步发展的层次,它不仅仅是大量知识的积累,更重要的是对知识的深刻理解和创新性应用。智慧体现在对复杂问题的洞察力、决策的先见之明以及在不确定环境下的应变能力。智慧是知识和经验的综合,是通过长期的学习、思考和实践形成的。

情感计算

如果机器不能很好地模拟情感,那么人们可能永远也不会觉得机器具有智能。——人工智能之父马文·明斯基情感是保障人类形成社会习性、支撑高级思维的心理要素。如果人类不具有情感,那么维持生存的将只有原始冲动和生存欲望。情感对人类有很重要的意义,主要表现在:生存功能。人类会为了适应环境而做出有利于生存或发展的生理反应,如遇危险时的紧张害怕,受到威胁时的愤怒亢奋,获得食物时的喜悦兴奋。这种生理反应,有助于保障人类的进化。沟通功能。同样的文字语言使用不同的情感来表达,其内涵是完全不同的。相比于语音或文字,增加表情、肢体动作等多种情感表达方式,能够更加充分的表达人类的意图。决策功能。大脑通过快(“系统一”)和慢(“系统二”)两种方式进行决策。而“系统一”主要依赖于情感、经验等迅速做出判断。动机功能。情感能够激发和维持个体的行为。维系功能。情感是人类社会化过程中阶层、族群、家庭等维系的纽带。情感计算就是为了使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感。最终目标是赋予计算机类似于人的情感能力。

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作为新手,如何才能掌握好AI?做到什么程度算是学会了AI?
对于新手来说,要掌握好 AI 可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 如果希望在掌握基础后继续精进,最好体系化地了解编程以及 AI,至少熟悉以下 Python 相关内容: 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 2. 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们在 Python 中是如何工作的。 3. 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理: 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 至于做到什么程度算是学会了 AI,这没有一个绝对的标准。但一般来说,当您能够熟练运用所学的 AI 知识和技能解决实际问题,能够理解和解释常见的 AI 应用和模型的工作原理,并且能够在特定领域进行创新和改进,就可以认为在一定程度上掌握了 AI。
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