一、人工智能技术和人工智能的区别？

你应该知道，人工智能和人类智能，是有本质区别的

其实人工智能是依靠逻辑(人工编程)进行高速的运算和执行程序指令的能力，人类智能是思维与联想和创造的能力，二者有本质的区别。所以，人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。

可以理解为人工智能本质上是对人类智能的功能模拟，二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同。在智能活动中的地位和思维程序也不同，所以有本质的区别。人工智能没有人类智能所特有的创造性和社会性，只不过是人类智能的延伸，至多只是部分地超越人类智能，在整体上是不能最终代替和战胜人类智能的。

那么人工智能都是在模仿人类智能，人工智能是在不断进步的，但在总体上并未超过人类智能。在语言、思维和文化层级上，即在高阶认知层级上，目前人工智能都远逊于人类智能，事实上，人工智能和人类智能这两种智能方式是截然不同的。机器学习也只是对人类认知能力的一种模仿，不能作过高的评价，人们不必惊慌，更不能人为地制造恐慌。

最终人类智能是自主智能系统，除了理性智能之外，人类还具有难以评定的感性思维。通俗来说，人类会通过情绪爆发出不同层级的不同方向的能量，人类对事物的研究，看法，判定从来都不是以理性为唯一。人工智能在现阶段还只处于理性智能，它们能处理大部分数学逻辑能判断的事物。

我们人类会按照需要对各种情况进行判断，包括按人类道德去思考和判断事物，而人工智能只会按照最优化处理逻辑去思考做事。人类是现实思维，有主观能动性，机器是固定思维，无法开发出自主情绪，即使现在有一些机器能表达情感，那只不过是人类写入的场景与应对系统，并不是真正的主动情绪。

从人类智能和人工智能的起源方面看，二者有本质的不同，人类是在自然界长期演化发展的特定阶段产生的，人类的产生并不单纯是生物进化的结果，劳动在这个进化过程中起着极为重要的作用。

具有模拟人类思维的人工智能，只是人类在现代科学技术条件下的重大发展，它是按人类智能的思维方式由人创造和发展而来的，是人类运用数学、逻辑学、电子学、软件设计等知识设计出来的为人类服务的工具。虽然它能部分代替了人脑的功能，而且越来越成为人脑在功能上不可缺少的辅助手段，但它仍属于人工自然的范畴。

    人工智能是形式化的方法，是严格遵循一定规则的“思维”。人工智能在逻辑思维、信息存储量、执行速度等方面一般来说要强于人类智能，但人类智能的思维方式是多样化的，不仅有科学思维的逻辑方法，而且还有人工智能所不及的非逻辑方法，人类在形象思维、直觉思维、创造性思维等方面都有其独到之处。

科学家通过机器实现智能的方法，跟人脑实现智能的方法、途径是不一样的，但是二者的目标是一样的，科学家会用机器擅长的方法去做，这是目前实现弱人工智能技术上的一条路径，不管科学家使用什么样的方法，计算机科学或者仿生学，都是使用和人脑不一样的方法实现相同的效果。

二、人工智能技术的分类算法应用？

人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。

SVM算法，粒子群算法，免疫算法，种类太多了，各种算法还有改进版，比如说遗传神经网络。从某本书上介绍，各种算法性能、效力等各不同，应依据具体问题选择算法。

三、人工智能的功能分类？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为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。

一、 认知AI （cognitive AI）

认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。

现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。

二、机器学习AI （Machine Learning AI）

机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。

三、深度学习(Deep Learning)

如果机器学习是前沿的，那么深度学习则是尖端的。这是一种你会把它送去参加智力问答的AI。它将大数据和无监督算法的分析相结合。它的应用通常围绕着庞大的未标记数据集，这些数据集需要结构化成互联的群集。深度学习的这种灵感完全来自于我们大脑中的神经网络，因此可恰当地称其为人工神经网络。

深度学习是许多现代语音和图像识别方法的基础，并且与以往提供的非学习方法相比，随着时间的推移具有更高的准确度。

希望在未来，深度学习AI可以自主回答客户的咨询，并通过聊天或电子邮件完成订单。 或者它们可以基于其巨大的数据池在建议新产品和规格上帮助营销。或者也许有一天他们可以成为工作场所里的全方位助理，完全模糊机器人和人类之间的界限。

四、人工智能可以分为五大类别是？

1、弱人工智能

弱人工智能的英文是Artific ial Narrow Intelligence，简称为ANI，弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。

2、强人工智能

强人工智能的英文是Artific ial General Intelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。

3、超人工智能

超人工智能的英文是Artific 我: mip.680.com ial General Intelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。

五、人工智能的分类及性质？

人工智能分为三种类型，分别是弱人工智能、强人工智能、超人工智能。其特点如下：

1、弱人工智能。弱人工智能的英文是Artificial Narrow Intelligence，简称为ANI， 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。

2、强人工智能。强人工智能的英文是Artificial General Intelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。

3、超人工智能。超人工智能的英文是Artificial Superintelligence，简称ASI，科学家把超人工智能定义为在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词总是出现在人们的口中。所以对于超人工智能的发展还是需要我们好好把控的。

六、人工智能两个分支是什么？

1、分支一：计算机视觉

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。

2、分支二：语音识别

语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。

3、分支三：文本挖掘/分类

这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。

4、分支四：机器翻译

机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。

5、分支五：机器人

机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。

机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。

七、人工智能分类有交叉领域吗？

人工智能是一门综合性的交叉学领域和边缘领域。

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。人工智能运用极大地促进了机器人的发展。

八、AI芯片按功能分类可分为什么芯片？

AI芯片按功能分类可以分为Training(训练)和Inference(推理)两种：

Training环节通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，运算量巨大，需要庞大的计算规模，对于处理器的计算能力、精度、可扩展性等性能要求很高。目前在训练环节主要使用NVIDIA的GPU集群来完成，Google自主研发的ASIC芯片TPU2.0也支持训练环节的深度网络加速。

Inference环节指利用训练好的模型，使用新的数据去“推理”出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然Inference的计算量相比Training少很多，但仍然涉及大量的矩阵运算。在推理环节，GPU、FPGA和ASIC都有很多应用价值。