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什么是人工智能

Answer

人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一门令人兴奋的科学,旨在使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。

最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照明确的程序(即算法)进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序,就能编写程序让计算机执行。

然而,有些任务无法明确编程,如根据照片判断人的年龄。我们能做是因为见过很多不同年龄的人,但无法明确大脑完成此任务的具体步骤,所以这类任务是 AI 感兴趣的。

对于三年级的孩子,可以用能理解的语言解释:AI 就是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。

AI 分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 得到巨大发展,只能做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等;AGI 则能做任何人类可以做的事。

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References

人工智能简介和历史

译者:Miranda,原文见https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/1-Intro/README.md[heading1][课前测试](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticap[content]人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,它研究我们如何使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。最初,查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。现代计算机虽然比19世纪提出的原始计算机模型要先进得多,但仍然遵循着相同的受控计算理念。因此,如果我们知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序,就有可能编写出程序,使计算机按照我们的想法去做这些事。✅“根据照片判断一个人的年龄”是一件无法明确编程的任务,因为我们并不知道当我们在做这件事时,是如何经过某些清晰的步骤,从而在脑海中得到一个数字的。然而,对于有些任务,我们并不能知道明确的解法。例如从一个人的照片中来判断他/她的年龄。我们之所以能做这件事,是因为我们见过了很多不同年龄的人,但我们无法明确自己的大脑具体是通过哪些步骤来完成这项任务的,所以也无法编写明确的程序让计算机来完成。这种类型的任务正是人工智能(简称AI)感兴趣的。✅想一想,如果人工智能得以实现,哪些任务可以被交给计算机完成?考虑金融、医学和艺术领域,这些领域如今是如何从人工智能中受益的?

三年级的孩子上一节60分钟的关于AI的课

设计思路:要和三年级的孩子对话,要用学生能理解的语言,旨在激发学生的兴趣,引起学生的好奇心即可。在课堂上,先和学生互动,先听听他们口中的AI,再引出我们的概念。内容:大家好,今天我们要来聊聊一个非常酷的话题——人工智能,简称AI。你们可能在电视上、电脑游戏里或者是电影中见过AI。那么,人工智能到底是什么呢?简单地说,就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术。

学习笔记:AI for everyone吴恩达

AI分为ANI和AGI,ANI得到巨大发展但是AGI还没有取得巨大进展。ANI,artificial narrow intelligence弱人工智能。这种人工智能只可做一件事,如智能音箱,网站搜索,自动驾驶,工厂与农场的应用等。AGI,artificial general intelligence,做任何人类可以做的事[heading5]机器学习[content]监督学习,从A到B,从输入到输出。为什么近期监督学习会快速发展,因为现有的数据快速增长,神经网络规模发展以及算力快速发展。[heading5]什么是数据?[content]数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。如何获取数据,一,手动标注,二,观察行为,三,网络下载。使用数据的方法,如果开始搜集数据,可以马上将数据展示或者喂给某个AI团队,因为大多数AI团队可以反馈给IT团队,说明那种类型数据需要收集,以及应该继续构建那种类型的IT基础框架。数据不一定多就有用,可以尝试聘用AI团队要协助梳理数据。有时数据中会出现,不正确,缺少的数据,这就需要有效处理数据。数据同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中,人们理解图片,视频,文本很简单,但是这种非结构化数据机器处理起来更难一些。

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人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下: 起源于二十世纪中叶,最初符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因方法局限性和成本问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源变便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,“人工智能”一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程包括早期阶段(1950s 1960s)的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期(1970s 1980s)的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期(1990s 2000s)的机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等);深度学习时期(2010s 至今)的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉 语言模型、多模态融合)、自监督学习(自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等)、小样本学习(元学习、一次学习、提示学习等)、可解释 AI(模型可解释性、因果推理、符号推理等)、机器人学(强化学习、运动规划、人机交互等)、量子 AI(量子机器学习、量子神经网络等)、AI 芯片和硬件加速。
2025-03-10
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源更便宜,数据更多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,而现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这正是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。
2025-03-10
可以帮我输出一张图,解释人工智能的工作原理?
以下是关于人工智能工作原理的解释: 在音频生成方面,以谷歌的 V2A 系统为例: 首先,将视频输入编码为压缩表示。 然后,基于扩散模型从随机噪声中迭代改进音频,这一过程由视觉输入和自然语言提示引导,以生成与提示紧密配合的同步逼真音频。 最后,对音频输出进行解码,转化为音频波形,并与视频数据相结合。 在生成式人工智能的整体领域中: 监督学习用于标记事物,一直占据较大比例。 生成式 AI 由监督学习技术搭建,2010 2020 年是大规模监督学习的十年,为现代人工智能奠定了基础。 以生成文本为例,大语言模型通过使用监督学习不断预测下一个词语来生成新的文本内容,这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 此外,大语言模型在写作、修改文本、翻译等方面有应用,但也存在编造故事产生错误信息的问题,需要鉴别信息准确性。人工智能作为一种通用技术,有大量的运用空间,如基于网络界面应用和基于软件程序应用等。
2025-03-10
人工智能是什么?
人工智能是一门令人兴奋的科学,旨在使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。然而,对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务,我们无法明确其具体步骤,所以难以编写程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 简单来说,对于三年级的孩子,可以理解为人工智能是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。 从法律法规的角度看,为有效监管人工智能并支持所提出框架的清晰性,需要对“人工智能”有共同的理解。目前没有被广泛认可的通用定义,人工智能的“适应性”使其系统结果的意图或逻辑难以解释,其系统是经过训练的,能推断出人类不易察觉的数据模式和联系,还能发展出人类程序员未直接设想的新推理能力;“自主性”使其结果的责任难以分配,有些系统能在没有人类明确意图或持续控制的情况下做出决策。
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