AI已經可以幹很多事了,但為什麼說現階段AI還處於弱人工智慧階段

2021-07-28 22:54:59 字數 5761 閱讀 1823

1樓:

ai沒有想象的那麼智慧,現在能幹的事就是一些資料庫儲存的東西,根本沒有延伸的思維能力,什麼時候可以自己想問題或者跳出一般人的思維給出對應的方法那才能叫做真正的智慧。

2樓:夢幻人生

簡單來講,目前al都是人工開發並控制著,所以說現階段al處於弱人工智慧階段。

3樓:匿名使用者

al,目前的技術水平,和人腦相比,只是實現了極少數功能。

4樓:冬眠的松鼠

因為的確很弱,比設想的要差很多。也可能是還在研發與待開放的階段

5樓:匿名使用者

ai可能不適合低功耗裝置

實際上,絕大多數的物聯網裝置通常都是低功耗小資料量的,倘若惡意攻擊者已將惡意軟體植入到這一層次,可以說,人工智慧基本上也就不頂用了。原因在於,人工智慧需要大量記憶體、計算能力及大資料才可以發揮作用,資料必須傳送到雲端進行處理才能受到ai的響應,而物聯網裝置通常不具備這幾個條件

6樓:匿名使用者

現在達到電影終結者系列,那個人工智慧沒,本來就是初級的哈哈,

7樓:星痕時光無垠

因為目前al還是人控制並使用的。所以說現在都還處於弱人工智慧階段

8樓:匿名使用者

ai能生孩子嗎?ai能幫忙學習嗎?

答案都是“no”所以你的問題太弱智了

9樓:誰都沒時光機器

ai的突破首先得解決一個關鍵性的問題,也就是安全性。 為什麼現在人工智慧已經相對成熟了,但還是沒有推廣和進行復雜的功能呢? 你可以從各類影視作品中借鑑,因為無法保證,在面對他人入侵的時候,人工智慧能否做到不傷害人類,否則未來你的智慧化ai家居,你的家用機器人,這一切都會成為殺死你的手段。

10樓:迷蹤貓兒

因為在科學家的設想裡,ai能達到的水平是可以和人類無破綻對話的,也就是可以通過著名的圖靈測試。而在2023年計算機首次通過了圖靈測試,但除此之外的絕大部分普通人接觸到的所謂人工智慧都還是機器預設程式的偽ai。不過可怕或者說可驚喜的另一個事實是人類在20年內會在ai技術方面取得**級的突破,到那時候,很多倫理的道德的挑戰會降臨在人類頭上,前所未有的困局會出現。

那時候才會是到達強人工智慧時代。

11樓:

可能是因為現在人們還不是很熟悉ai把

現在人工智慧發展到什麼程度了?

12樓:江西新華電腦學院

人工智慧的發展現狀處於成長期,由於相關人才的數量比較少,人工智慧的人才市場處於空缺,出現了供不應求的狀況。加之國家釋出相關政策促進人工智慧的發展;一些省份也比較重視人工智慧的發展

13樓:匿名使用者

現在的人工智慧最新發展是可以進行學習、判斷,但由於人工智慧只能在某一特定學科裡面學習,無法做到全面智慧化。所以,在可知的將來,人工智慧只能為人類服務,暫時威脅不了人類。

人工智慧可以分為哪三個級別

14樓:zanier科技

1、弱人工智慧

可以代替人力處理某一領域的工作。目前全球的人工智慧水平大部分處於這一階段。就像超越人類圍棋水平的阿爾法狗,雖然已經超越了人類在圍棋界的最高水平,不過在其他領域還是差的很遠,所以只是弱人工智慧。

2、強人工智慧

擁有和人類一樣的智慧水平,可以代替一般人完成生活中的大部分工作。這也是所有人工智慧企業目前想要實現的目標。走到這一步之後,機器人大量替代人類工作,進入生活就成為的現實。

3、超人工智慧

人工智慧的發展速度是很快的。當人工智慧發展到強人工智慧階段的時候,人工智慧就會像人類一樣可以通過各種採集器、網路進行學習。每天它自身會進行多次升級迭代。

而那個時候,人工智慧的智慧水平會完全超越人類。

擴充套件資料:

模式識別

採用模式識別引擎,分支有2d識別引擎 ,3d識別引擎,駐波識別引擎以及多維識別引擎。

2d識別引擎已推出指紋識別,人像識別 ,文字識別,影象識別 ,車牌識別;駐波識別引擎已推出語音識別。

自動工程

自動駕駛(oso系統)。

印鈔工廠(流水線)。

獵鷹系統(yod繪圖)。

知識工程

專家系統。

智慧搜尋引擎。

計算機視覺和影象處理。

機器翻譯和自然語言理解。

資料探勘和知識發現。

15樓:王long艾

人工智慧只分為三類,還不到分級別的程度目前只分類,既以智慧高低,分強ai與弱ai。弱ai就是你現在看見的。

16樓:江西新華電腦學院

弱人工智慧,強人工智慧,超人工智慧

17樓:尚學堂人工智慧學院

1、弱人工bai智慧

可以代替人力處理某一領du域的工作。目zhi前全球的人工智慧水平大dao部分處於這一階段。就像超越人類圍棋水平的阿爾法狗,雖然已經超越了人類在圍棋界的最高水平,不過在其他領域還是差的很遠,所以只是弱人工智慧。

2、強人工智慧

擁有和人類一樣的智慧水平,可以代替一般人完成生活中的大部分工作。這也是所有人工智慧企業目前想要實現的目標。走到這一步之後,機器人大量替代人類工作,進入生活就成為的現實。

3、超人工智慧

人工智慧的發展速度是很快的。當人工智慧發展到強人工智慧階段的時候,人工智慧就會像人類一樣可以通過各種採集器、網路進行學習。每天它自身會進行多次升級迭代。

而那個時候,人工智慧的智慧水平會完全超越人類。

怎樣看待ai技術的發展

18樓:love十點讀書

從長遠來看,是能促進人類進步的哈

我們現在是處於

弱人工智慧階段

有的哲學家認為如果弱人工智慧是可實現的,那麼強人工智慧也是可實現的。比如simon blackburn在其哲學入門教材 think

裡說道,一個人的看起來是“智慧”的行動並不能真正說明這個人就真的是智慧的。我永遠不可能知道另一個人是否真的像我一樣是智慧的,還是說她/他僅僅是看起來是智慧的。基於這個論點,既然弱人工智慧認為可以令機器看起來像是智慧的,那就不能完全否定這機器是真的有智慧的。

blackburn

認為這是一個主觀認定的問題。需要要指出的是,弱人工智慧並非和強人工智慧完全對立,也就是說,即使強人工智慧是可能的,弱人工智慧仍然是有意義的。至少,今日的計算機能做的事,像算術運算等,在百多年前是被認為很需要智慧的。

發展的影響:

(1)人工智慧對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科,ai帶來的幫助不言而喻。更重要的是,ai反過來有助於人類最終認識自身智慧的形成。

(2)人工智慧對經濟的影響。專家系統更深入各行各業,帶來巨大的巨集觀效益。ai也促進了計算機工業網路工業的發展。

但同時,也帶來了勞務就業問題。由於ai在科技和工程中的應用,能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動,會造成社會結構的劇烈變化。(3)人工智慧對社會

影響。ai也為人類文化生活提供了新的模式。現有的遊戲將逐步發展為更高智慧的互動式文化娛樂手段,今天,遊戲中的人工智慧應用已經深入到各大遊戲製造商的開發中。

伴隨著人工智慧和智慧機器人的發展,不得不討論是人工智慧本身就是超前研究,需要用未來的眼光開展現代的科研,因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題,需要針對可能產生的衝突及早預防,而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。

什麼叫弱人工智慧

19樓:懂啦

一分鐘瞭解弱人工智慧

20樓:用柴油的

人工智慧的一個比較流行的定義,也是該領域較早的定義,是由約翰·麥卡錫(john mccarthy|)在2023年的達特矛斯會議(dartmouth conference)上提出的:人工智慧就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現出的智慧行為一樣。但是這個定義似乎忽略了強人工智慧的可能性(見下)。

另一個定義指人工智慧是人造機器所表現出來的智慧性。總體來講,目前對人工智慧的定義大多可劃分為四類,即機器“像人一樣思考”、“像人一樣行動”、“理性地思考”和“理性地行動”。這裡“行動”應廣義地理解為採取行動,或制定行動的決策,而不是肢體動作。

強人工智慧

強人工智慧觀點認為有可能製造出真正能推理(reasoning)和解決問題(problem_solving)的智慧機器,並且,這樣的機器能將被認為是有知覺的,有自我意識的。強人工智慧可以有兩類:[1] 類人的人工智慧,即機器的思考和推理就像人的思維一樣。

非類人的人工智慧,即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識,使用和人完全不一樣的推理方式。

弱人工智慧觀點認為不可能製造出能真正地推理(reasoning)和解決問題(problem_solving)的智慧機器,這些機器只不過看起來像是智慧的,但是並不真正擁有智慧,也不會有自主意識。 主流科研集中在弱人工智慧上,並且一般認為這一研究領域已經取得可觀的成就。強人工智慧的研究則處於停滯不前的狀態下。

21樓:

弱人工智慧是指抄不能製造出真正地推襲理(baireasoning)和解決問題(problem_solving)的智慧機du器,這些機器只zhi不過看起來像是智慧的,dao但是並不真正擁有智慧,也不會有自主意識。強人工智慧將會擁有自我思考能力,而超人工智慧會產生超越人類智慧的智慧。

22樓:安徽新華電腦專修學院

弱人工智慧比如現在工廠裡面的機器人,給個固定程式,給你一直執行下去;強人工智慧比如說類人的高階產品,具有自我學習能力,能夠思考和推理,那麼強人工智慧就可以在你旁邊跟你學習了

23樓:重慶仁愛專科

擁有特定的思維模式但是不具備自我思維,智慧,就是弱人工智慧

24樓:匿名使用者

弱人工智慧觀點認為不可能製造出能真正地推理和解決問題的智慧機器,這些機器只不過看起來像是智慧的,但是並不真正擁有智慧,也不會有自主意識。

強人工智慧和弱人工智慧該如何定義?

25樓:科普中國

強人工智慧就是我們經常在

科幻電影動畫**裡所想象出的那種人工智慧。而弱人工智慧對於人工智慧的定義就寬泛多了。基本上能夠幫我們解決某些特定領域問題的,都可以算作是弱人工智慧。

按照定義,強人工智慧就是能夠執行“通用任務”(generalized mission)的人工智慧:它能夠進行通常意義上的學習、推理、認知,解決並非特定領域的問題。按照普羅大眾的想象,它就是真正的人工智慧

超能查派。我們想象中的人工智慧是這樣的。

對於強人工智慧的判定,最著名的莫過於以電腦科學奠基人圖靈為名的“圖靈測試”。圖靈測試的問題很簡單:讓一個人面對兩個物件對話,其中一個物件是人工智慧,一個物件是人類;如果這個人不能成功的分辨出誰是機器,那麼就說明這個人工智慧通過了“圖靈測試”。

上世紀七八十年代強人工智慧的研究者發現他們要解決的通用的認知和推理過程是無法跨越的障礙。於是很多科學家和工程師們轉向了更加實用的,工程化的弱人工智慧研究。他們在這些領域取得了豐碩的成果:

人工神經網路、支援向量機、甚至最簡單的線性迴歸理論在足夠大的資料量和計算量支撐下,都可以獲得非常出色的結果——比方說識別人臉,或者識別字跡。於是這些弱人工智慧也迅速的應用到了我們的網路和生活的方方面面,從買東西,出門,網上訂餐,我們都用到這些人工智慧。

人工智慧終會與我們朝夕相處。

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