大家好，关于人工智能应用单一来源公告很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于人工智能和编程的联系与区别的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！

一、人工智能不适合应用到哪个学科

1、人工智能是时代发展的产物，是人类利用科技手段制造的机器人，具有单一的自动化流程，是人类意识的产物。虽然从程序上看好似有思维方式，但它的思维是建立于人类意识基础上的数据编程“思维”，不能应急处理突发事件，只能被动完成人类已编程好的数据秩序完成作业，是物质的一种特殊事物，简单地说没有意识形态。

2、社会科学是哲学的延伸，它主要靠意识思维及逻辑推理来分析社会的发展趋势以及发展过程中的各种矛盾问题处理，依靠思维提动社会进步；所以人工智能不适合社会学科类的科学。

二、人工智能在垃圾回收的前景

1、垃圾分类是最近比较热火的现象，但这并非是一时兴起，而是未来比不可少的一项利国利民的政策，因为垃圾分类是每个人也是国家必须要做的事情，而在垃圾分类实施的过程中，智能垃圾分类回收是十分必要的存在，因为垃圾分类和现代科学技术结合是社会发展必然的结果，只有顺应时代的发展，才能更好推进垃圾分类工作的进行。

2、尤其是随着垃圾分类“数治”时代的到来，我国也一直在强调要将人工智能和大数据等技术应用到垃圾分类过程中，这样才能更好地统筹垃圾分类中的各个环节的人事物，也便于更好的监管分类过程。

3、智能回收其实既符合了国家对垃圾分类智能化的需求。

三、人工智能和编程的联系与区别

1、首先来了解编程和人工智能是什么？

2、编程：模拟计算机思考方式，用计算机可以理解的语言（编程语言）给出指令，从而完成程序设计。本质是用计算机解决复杂问题。

3、人工智能：训练机器类人类思考，类人类行为，理性的思考、理性的行动。人工智能将不再是单一完成指令，而是主动思考，学习，成为类人类甚至超越人类的智慧体。人工智能的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学，是一门综合学科。

4、编程是人类模拟计算机思考方式给出指令，完成程序设计，而人工智能是反过来训练计算机模拟人类的思考方式思考学习，快速、深度的思考学习，自我完善。

5、目前，计算机在逻辑、计算方面水平远超人类，而在动物无需思考就能得出答案的方面（视觉、动态、直觉等）表现反而不如孩童。

6、让计算机模拟人脑，乐观估计还需要至少10-20年的时间。

7、在这个过程中，人工智能所需要掌握的知识不仅仅是编程。

8、但是，在教会计算机思考之前，首先要理解计算机如何思考的，用计算机可以听懂的语言沟通，因此编程是人工智能的基础。

四、人工智能是怎么实现的，什么是编程

1、编程：模拟计算机思考方式，用计算机可以理解的语言（编程语言）给出指令，从而完成程序设计。本质是用计算机解决复杂问题。

2、人工智能：训练机器类人类思考，类人类行为，理性的思考、理性的行动。人工智能将不再是单一完成指令，而是主动思考，学习，成为类人类甚至超越人类的智慧体。人工智能的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学，是一门综合学科。

3、编程是人类模拟计算机思考方式给出指令，完成程序设计，而人工智能是反过来训练计算机模拟人类的思考方式思考学习，快速、深度的思考学习，自我完善。

4、目前，计算机在逻辑、计算方面水平远超人类，而在动物无需思考就能得出答案的方面（视觉、动态、直觉等）表现反而不如孩童。

5、让计算机模拟人脑，乐观估计还需要至少10-20年的时间。

6、在这个过程中，人工智能所需要掌握的知识不仅仅是编程。

7、但是，在教会计算机思考之前，首先要理解计算机如何思考的，用计算机可以听懂的语言沟通，因此编程是人工智能的基础

五、人工智能的第三次发展浪潮始于人工神经网络

1、自1956年开始，人工智能经历了三起三落，出现了几次浪潮，现在人工智能已经是处于第三次浪潮了。

2、第一次浪潮（1956-1976年，20年），最核心的是逻辑主义

3、逻辑主义主要是用机器证明的办法去证明和推理一些知识，比如用机器证明一个数学定理。要想证明这些问题，需要把原来的条件和定义从形式化变成逻辑表达，然后用逻辑的方法去证明最后的结论是对的还是错的，也叫做逻辑证明。

4、早期的计算机人工智能实际上都是沿着这条路在走。当时很多专家系统，比如医学专家系统，用语言文字输入一些症状，在机器里面变换成逻辑表达，用符号演算的办法推理出大概得了什么病。所以当时的主要研究都集中在逻辑抽象、逻辑运算和逻辑表达等方面。

5、在第一次浪潮中，数学定理证明实际上是实现效果最好的，当时有很多数学家用定理思路证明了数学定理。为了更好地完成定理证明工作，当时出了很多和逻辑证明相关的逻辑程序语言，比如很有名的Prolog。

6、虽然当时的成果已经能够解开拼图或实现简单的游戏，却几乎无法解决任何实用的问题。

7、第二次浪潮（1976—2006年，30年），联结主义盛行

8、在第一次浪潮期间，逻辑主义和以人工神经网络为代表的联结主义相比，逻辑主义是完全占上风的，联结主义那时候不太吃香。然而逻辑主义最后无法解决实用的问题，达不到人们对它的期望，引起了大家的反思，这时候人工神经网络（也就是联结主义）就慢慢占了上风。

9、在70年代末，整个神经元联结网络、模型都有突飞猛进的进步，最重要的是BP前馈神经网络。1986年BP前馈神经网络刚出来的时候解决了不少问题，后来大家往更大的领域应用，实现了比较大的成果。在很多模式识别的领域、手写文字的识别、字符识别、简单的人脸识别也开始用起来，这个领域一下子就热起来，一时之间，人们感觉人工智能大有可为。随后十几年人们发现神经网络可以解决一些单一问题，解决复杂问题却有些力不从心。训练学习的时候，数据量太大，有很多结果到一定程度就不再往上升了。

10、这时期所进行的研究，是以灌输“专家知识”作为规则，来协助解决特定问题的“专家系统”为主。虽然有一些实际的商业应用案例，应用范畴却很有限，第二次热潮也就慢慢趋于消退。

11、第三次浪潮（2006—现在），基于互联网大数据的深度学习的突破

12、如果按照技术分类来讲，第二次和第三次浪潮都是神经网络技术的发展，不同的是，第三次浪潮是多层神经网络的成功，也就

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