人工智能与经济应用的区别(自动化和人工智能的区别)
大家好,今天小编来为大家解答人工智能与经济应用的区别这个问题,自动化和人工智能的区别很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!
一、人工智能的应用的五大基本特征
1、是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。
2、是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理,这里讲的“媒体”不是新闻媒体,而是界面或者环境。
3、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。
4、是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能,它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。
5、是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统,比如智能工厂、智能无人机系统等。国际普遍认为人工智能有三类“弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能”。弱人工智能就是利用现有智能化技术,来改善我们经济社会发展所需要的一些技术条件和发展功能。
人工智能(ArtificialIntelligence),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。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。
二、大数据与计算智能区别
计算智能与大数据的区别在于以下几个方面:
4、价值不同。其中,目的不同是指,大数据是为了发掘信息价值,而计算智能主要是通过互联网管理资源,提供相应的服务。
大数据是为了发掘信息价值,而计算智能主要是通过互联网管理资源,提供相应的服务。
大数据的对象是数据,计算智能的对象是互联网资源以及应用等。
大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长;计算智能的出现在于用户服务需求的增长,以及企业处理业务的能力的提高。
大数据的价值在于发掘数据的有效信息,计算智能则可以大量节约使用成本。
计算智能是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。狭义计算智能指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。广义计算智能指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
大数据,或称海量数据,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
必须强调的是,虚拟化突破了时间、空间的界限,是计算智能最为显著的特点,虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知,物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的,正是通过虚拟平台对相应终端操作完成数据备份、迁移和扩展等。
计算智能具有高效的运算能力,在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高,最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。
计算机包含了许多应用、程序软件等,不同的应用对应的数据资源库不同,所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署,而计算智能平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。
目前市场上大多数IT资源、软、硬件都支持虚拟化,比如存储网络、操作系统和开发软、硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理,可见计算智能的兼容性非常强,不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品,还能够外设获得更高性能计算。
三、AI与工业互联网的区别
1、AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等
2、人工智能可以定義為模仿人類與人類思維相關的認知功能的機器或計算機,如學習和解決問題。人工智能是計算機科學的一個分支,它感知其環境並採取行動,最大限度地提高其成功機會。此外,人工智能能夠從過去的經驗中學習,做出合理的決策,並快速回應。因此,人工智能研究人員的科學目標是通過構建具有象徵意義的推理或推理的計算機程式來理解智慧。
3、工业互联网(IndustrialInternet)是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态,通过对人、机、物、系统等的全面连接,构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系,为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径,是第四次工业革命的重要基石。
4、工业互联网包含了网络、平台、数据、安全四大体系,它既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施,也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式,同时也是一种新业态、新产业,将重塑企业形态、供应链和产业链。
四、人工智能三大动力的含义
1、人工智能有三大核心驱动力,大数据、算法和超级计算。将大量的数据输入计算机里,让计算机进行快速的匹配,通过大数据来提高语音识别率。于是复杂的智能问题被转换成了简单的统计问题,处理统计数据正是计算机的强项。
2、传统的对象识别模式是由研究人员事先将对象抽象成一个模型,再用算法把模型表达出来并输入计算机。这种人工抽象的方法具有非常大的局限性,识别率也很低。
五、自动化和人工智能的区别
自动化属于基础学科,人工智能技术是其中一个分支。
自动化通俗的白话定义是最高级的机械化和电气化,即是机器、设备和仪器能全部自动地按规定的要求和既定的程序进行生产,人只需要确定控制的要求和程序,不用直接操作。
人工智能即是对人的意识、思维的信息过程的模拟,即按照人的思维进行自动操作。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
从学科方向上而言,包含三大类,分别是:
1、工业过程控制方向:以自动控制、计算机技术为支撑,针对实际工业生产过程实现自动控制,由信号检测与变换、过程控制、计算机控制系统、智能控制和现场总路线控制技术等组成方向主干课。
2.、电气工程方向:使学生能够从事电力系统自动化、工厂企业、楼宇系统的供电和电气控制、监控等领域的设计开发、维护和管理工作。由电气控制技术、运动控制、PLC应用技术、供电技术、电力系统继电保护等组成方向主干课。
3.、嵌入系统方向:注重对嵌入式系统设计与软件设计能力的培养,理论结合实践,通过课堂教学、实验等多种形式的学习,培养嵌入式系统方向的专业人才;由嵌入式系统设计、嵌入式实时操作系统、DSP技术、先进显示技术、控制电机等组成方向主干课。
从自动基础学科涉及的专业影响而言:
从深度来看--以工业生产为例,小到一个普通的设备电机,大到企业的整个加工、制造系统乃至企业的整个生产过程都属于自动化。
从广度来看--涉及第二产业工业自动化、第一产业农业自动化、第三产业服务自动化(如办公自动化、楼宇自动化、商务自动化、交通自动化等等),涉及的系统可有人造系统(如机器系统、交通系统、电力系统、军事系统)和自然系统(如生命系统、生态系统),涉及的过程有生产过程、管理过程、决策过程等等。
“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。
人工智能(ArtificialIntelligence),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。人工智能企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。
也有一种说法,将人工智能归结到计算机技术,认为人工智能是计算机技术的一种衍生方向。
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