本文摘要：1.什么是人工智能？

1.什么是人工智能？　　是对让计算机展现智慧的方法的研究。计算机在取得正确方向后可以高效工作，在这里，准确的方向意味著最有可能实现目标的方向，用术语来说就是最大化效果预期。人工智能必须处置的任务还包括自学、推理小说、规划、感官、语言识别和机器人掌控等。　　少见误会　　它是一个特定技术。

例如在二十世纪八十年代到九十年代，人们常常不会看见新闻报道中人工智能与基于规则的专家系统被混为一谈。现在，人工智能常常不会与多层卷积神经网络误解。这类似于把物理和蒸汽机的概念混淆了。

人工智能探究如何在机器中建构智能意识，它不是在研究中产生的任何一个特定的技术。　　这是一个特定类别的技术方法。例如，常常有人用符号化或逻辑简化的方法将人工智能与其他方法互相较为，如神经网络和遗传编程。

人工智能不是一种方法，它是一个课题。所有这些方法都是在对人工智能展开研究的产物。　　这是一小群研究者的方向。这个误会与前几个错误有关。

一些作者用于计算出来智能指代几个特定的研究者群体，如研究神经网络，模糊不清逻辑和遗传算法的研究者。这是十分片面的，因为这种分类让人工智能的研究陷于孤立无援的境地，让研究成果无法获得普遍的辩论。　　人工智能只是算法。

严格说来远比是误会，人工智能的确包括算法（也可粗略定义为程序），它也包括计算机中其他的应用于。当然，人工智能系统必须处置的任务比起传统算法任务（比如排序、算数平方根）简单得多。　　2.人工智能将如何造福人类？　　文明的一切都是人类智慧的产物。

在未来，人工智能不会将不会拓展人类的智力，这就像起重机让我们需要高举几百吨的重物，飞机让我们迅速飞到地球的另一端，电话让我们在任何角落动态交流一样。如果人工智能被必要地设计，它可以建构更加多价值。　　少见误会　　人工智能没人性。在很多反乌托邦幻想中，人工智能不会被用来掌控大部分人类，无论是通过监控，机器人执法人员，法律裁决甚至掌控经济。

这都是未来有可能经常出现的情况，但首先它会被大多数人拒绝接受。人们往往忽略人工智能可以让人类认识更好的科学知识，避免人与人之间的语言隔阂，解决问题无意义和反复的艰巨任务。　　人工智能将导致不公平。毫无疑问，自动化程度的提高将使财富集中于到越来越少的人手里。

但是现在，如何用于人工智能的选择权在我们手里。例如，人工智能可以增进协作，让生产者与客户有更加多交流，它可以让个人和小的组织在全球化的经济环境下独立国家运作，挣脱对于特定大公司订单的倚赖。　　3.什么是机器学习？　　它是人工智能的一个分支，探寻如何让计算机通过经验自学提升性能。　　少见误会　　机器学习是一个新的领域，它早已替换了人工智能的地位。

这种误会是最近机器学习热潮产生的副作用，大量学生在之前没认识过人工智能的情况下自学了机器学习课程。机器学习仍然是人工智能的核心话题：阿兰图灵在二十世纪五十年代的论文中早已指出自学是通向人工智能最不切实际的途径。这一观点或许是准确的，人工智能最引人注目的早期成果，ArthurSamuel的象棋程序就是用于机器学习建构的。　　机器无法自学，它们不能做到程序员告诉他它的事情。

这似乎是错的，程序员需要告诉他机器如何自学。Samuel是一个杰出的象棋玩家，但他的程序迅速就通过自学多达了他。近年来，机器学习的很多应用于都必须大量数据来展开训练。

　　4.什么是神经网络？　　神经网络是不受生物神经元灵感建构的计算出来系统。神经网络由许多独立国家的单元构成，每个单元接管来自上一层单元的输出，并将输入发送到下个单元（单元不一定是分开的物理不存在；它们可以被指出是计算机程序的有所不同组成部分）。

单元的输入一般来说通过所取输出的权重和并通过某种非常简单的非线性转型，神经网络的关键特性是基于经验改动与单元之间的链接较为涉及权重。

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