人工智能对社会的发展体现在?

赋能高科 2024-09-29 00:19 人工智能 207 次浏览

一、人工智能对社会的发展体现在?

也就是减轻人类劳动量而已,将一些重复率较大的工作程序化而已,用机器替代人力是减轻人类的体力消耗,可不是完全取代人类,更有且操作机器的还是人类自己,人工智能终究是个操作的程序而已,主动权还是人类自己本身,所以,人工智能对人类社会发展就是体现在减轻劳动量节省体力这点强,其他分意义均不大

二、人工智能的发展?

经历了从符号主义到连接主义的转变,从监督学习到无监督学习的进步,以及从单模态到多模态的拓展。

随着数据量的增加和计算能力的提升,人工智能的应用范围越来越广泛,包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来,人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展,为人类社会带来更多的便利和创新。

三、现在人工智能发展到什么程度了?

现在人工智能已经具备初步的学习能力,能够形成一些新的总结和判断。相信随着科技的发展,人工智能会进化出更强大的能力。

四、现在的人工智能发展到什么程度了?

现在的人工智能已经发展到了一个比较成熟的阶段,已经广泛应用于工业、商业、医疗等各个领域。以下是一些人工智能目前的发展状况:1. 自然语言处理方面,人工智能已经可以进行语音识别、语言翻译、情感分析等任务。

2. 计算机视觉方面,人工智能已经可以进行图像识别、目标检测、面部识别等任务,能够在图像识别、安防监控等领域有广泛应用。

3. 机器人技术方面,人工智能已经可以实现自主导航、智能控制、决策制定等任务,正在被广泛应用于工业制造、医疗护理等领域。

4. 自主驾驶方面,人工智能可以实现自动驾驶和辅助驾驶,但仍需进一步测试和调试。

5. 大数据分析方面,人工智能可以挖掘和分析大规模复杂的数据,发现数据背后的规律和规律,帮助企业做出更明智的决策。

综上所述,人工智能已经发展到了一个比较成熟的阶段,但仍需不断地完善与提高,才能更好地为人类服务。

五、人工智能发展的意义?

人工智能的发展对于人类社会有很多重要的意义,主要包括以下几个方面:

提高生产力和效率:人工智能可以帮助企业和组织自动化生产、增强效率,为人类社会带来更多的财富和资源。

改善生活质量:人工智能可以应用在医疗、教育、交通等领域,提高生活质量,促进人类发展。

推动科技进步:人工智能的发展需要大量的研究和创新,这将推动科技进步,带来更多的技术和应用。

解决社会问题:人工智能可以帮助人类解决许多社会问题,如环境保护、自然灾害预警、犯罪预防等。

拓展人类认知:人工智能可以帮助人类拓展认知范围,增强智慧和理解力,为人类未来的发展提供更多思路和创意。

六、农业人工智能的发展?

人机共融,是未来农业发展重要的一环。

技术上,随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术与农业技术的深度融合,农业机器人作为新一代智能化农业机械,将突破瓶颈并得到广泛应用。

同时,未来农牧机器人新技术研究包括深度学习、新材料、人机共融、触觉反馈等技术。

人机共融,可提高作业效率,人机共融技术减少了研发成本,由机器人预测人的意图配合完成工作。

如今农业也出现了大数据等技术,建立更加庞大的、宏观的、虚拟的、战略性的农业机器人系统,这也是农业大数据的本质内涵。

七、人工智能的发展历史?

人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨,他试图制造能够进行自动符号计算的机器,但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。

黄金时期(1956-1974)

这是人工智能的一个黄金时期,大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器(General Problem Solver),以及最早的聊天机器人ELIZA。

第一次寒冬(1974-1980)

到了这一时期,之前的断言并没有兑现,因此各种批评之声涌现出来,国家(美国)也不再投入更多经费,人工智能进入第一次寒冬。

兴盛期(1980-1989

这一时期的兴盛得益于专家系统的流行。联结主义的神经网络也有所发展,包括1982年John Hopfield提出了Hopfield网络,以及同时期发现的反向传播算法,但主流的方法还是基于符号主义的专家系统。

第二次寒冬(1989-1993)

之前成功的专家系统由于成本太高以及其它的原因,商业上很难获得成功,人工智能再次进入寒冬期。

发展期(1993-2006)

这一期间人工智能的主流是机器学习。统计学习理论的发展和SVM这些工具的流行,使得机器学习进入稳步发展的时期。

爆发期(2006-现在)

这一次人工智能的发展主要是由深度学习,也就是深度神经网络带动的。

八、人工智能的发展简史?

人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨,他试图制造能够进行自动符号计算的机器,但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。

黄金时期(1956-1974)

这是人工智能的一个黄金时期,大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器(General Problem Solver),以及最早的聊天机器人ELIZA。

第一次寒冬(1974-1980)

到了这一时期,之前的断言并没有兑现,因此各种批评之声涌现出来,国家(美国)也不再投入更多经费,人工智能进入第一次寒冬。

兴盛期(1980-1989

这一时期的兴盛得益于专家系统的流行。联结主义的神经网络也有所发展,包括1982年John Hopfield提出了Hopfield网络,以及同时期发现的反向传播算法,但主流的方法还是基于符号主义的专家系统。

第二次寒冬(1989-1993)

之前成功的专家系统由于成本太高以及其它的原因,商业上很难获得成功,人工智能再次进入寒冬期。

发展期(1993-2006)

这一期间人工智能的主流是机器学习。统计学习理论的发展和SVM这些工具的流行,使得机器学习进入稳步发展的时期。

爆发期(2006-现在)

这一次人工智能的发展主要是由深度学习,也就是深度神经网络带动的。

九、现在的人工智能发展到了什么样的程度?

目前人工智能尚处在行业发展的初期。

      人工智能虽然经过了60多年的发展,但是人工智能领域整体的进展还是比较缓慢的,在60多年的发展历史中,人工智能的研究也经历了多次起起伏伏,随着大数据技术的发展,人工智能迎来了前所未有的发展机遇。

    人工智能领域发展较为缓慢的原因有三点,其一是人工智能是一个典型的交叉学科,涉及到哲学、数学、计算机、神经学等诸多学科,所以内容比较多,其二是人工智能产品的研发难度较大,其三是人工智能产品落地难。

    虽然目前已经有不少智能体(Agent)参与到了生产环境中,但是这些智能体依然具备以下一些局限性:

第一:依赖于环境。目前大部分智能体都对应用场景有较为严格的限定,离开特定的场景就无法发挥作用,这是目前一个比较普遍的问题。虽然在特定场景下工作会降低智能体的通用性,但是在一些工业生产领域,营造特定的工作环境并不困难,比如汽车制造领域。

第二:依赖于人类决策。目前智能体的决策能力还是非常有限的,所以大部分决策需要人类给出,智能体的作用是辅助人类进行各种决策。比如目前在智能驾驶、智慧医疗等领域的智能体,往往都会进行比较全面的辅助作用。

第三:行为合理性需要加强。智能体的研发方向曾经有过较多的争论,比如像人一样思考还是合理的思考,像人一样行动还是合理的行动等问题。目前在人工智能领域更趋向于合理性,因为这样更容易判断,但是目前的智能体在合理性方面还需要不断加强。不少智能体在落地应用的过程中,发现一个比较严重的问题就是行为合理性问题。

十、人工智能的发展是科技发展的必然?

种种表现,都是先有了人类才有了人工智能,当然有理论说,人工智能若干年的发展,会逐渐自我更新,然后智商逐渐高于人类,从而达到威胁人类的目的,这乍一听好像挺有道理,但是实际上却有些问题、人工智能本身是一个程序,所谓的智商突然升高其实就是程序的自我改写,然后代替已有的程序,但现有的人工智能都不具备这一功能:下棋的程序它只会下棋,就算下棋到了极致境界,它也无法有自创喝茶的程序,预测天气的程序也只会预测天气,那么,这种学习也就不完全叫学习了。