各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享人工智能应用的三个层次，以及传统人工智能的三大核心研究内容的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

一、人工智能的四大关键原则

这四项原则是：合理利用；可解释；保护隐私；安全且可靠。

解释原则要求AI系统为所有输出提供相应证据和理由，但不要求证据是正确的、信息丰富的或可理解的，只要表明AI系统能够提供解释即可。解释原则不强加任何的质量评价指标。

有意义原则要求AI系统提供单个用户可理解的解释。也就说，只要一个用户可以理解AI系统所提供的解释即符合该原则，不要求解释为所有用户所理解。有意义原则允许基于不同用户群体或个人的定制化和动态解释。不同用户群体对AI系统的解释需求不同，如系统开发者与系统使用者需求不同，律师和陪审团需求不同。此外，每个人知识、经验、心理等方面存在差异导致其对AI解释的理解不同。

3.解释准确性原则（ExplanationAccuracy）

解释准确性原则要求相应解释正确反映AI系统产生输出的过程，不要求AI系统做出的判断准确。与有意义原则类似，解释准确性原则也允许用户差异性。有的用户（如专家）需要解释产生输出的算法细节，有的用户可能仅需要关键问题的解释。对算法细节要求的差异性恰恰反映了解释准确性原则与有意义原则的不同，详细解释可以加强准确性但却牺牲了部分用户的理解性。基于不同的用户群体定制化解释准确性测量指标。AI系统可以提供多类型、多层次的解释，因此解释准确性测量指标不是通用或绝对的。

4.知识局限性原则（KnowledgeLimits）

知识局限性原则要求AI系统仅可以在其所设定的条件下运行，以保证系统输出。知识局限性原则要求AI系统能识别出未经设计或批准以及响应错误的情况。知识局限性原则可以防止错误、危险、不公正的决策和输出，从而增加AI系统的可信度。AI系统有两类知识局限性，一是所需判断不属于AI系统本身设定，如鸟分类AI系统无法分类苹果，二是所需判断超越内部置信度阈值，如鸟分类AI系统无法对模糊图像上的鸟类进行归类。

二、人工智能系统可以主要分为哪些子系统

1、人工智能操作系统应具有通用操作系统所具备的所有功能，并且包括语音识别、机器视觉、执行器系统、和认知行为系统。具体的来说应包含（但不限于）以下子系统：

2、文件系统、进程管理、进程间通讯、内存管理、网络通讯、安全机制、驱动程序、用户界面、语音识别系统、机器视觉系统、执行器系统、认知系统等子系统。

3、文件系统：当系统意外宕机时，健壮的日志文件系统能使之快速恢复。

4、进程管理：可创建和销毁进程、设置进程的优先级策略。

5、进程间通讯可提供管道、共享内存、信号量、消息队列、信号等进程间通讯机制。

6、内存管理：可管理虚拟内存和提供进程空间保护。

7、网络通讯能提供各类网络协议栈接口、提供套接字接口。

8、安全机制能提供网络、文件、进程等各个层次方面的安全机制，防止被恶意入侵和误操作。

9、用户界面能提供图形界面接口、命令行接口、系统调用API接口。

10、语音识别系统能提供语音识别功能，用户可通过语音指令控制机器人。

11、机器视觉系统能提供视觉识别功能，通过机器视觉可执行SLAM、导航等任务。

12、执行器系统能提供手臂抓取、步态算法、机器人底盘运动算法等；认知系统能提供机器的推理、认知功能。

三、人工智能研究的核心目标

1、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。

2、人工智能的一个很重要的方向是数据挖掘技术，这种技术的原理是用计算机进行数据分析，然后进行人性化的推荐和预测。比如，我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的，微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容，这些都是计算机分析而得出的。

3、人工智能的另外一大重要方向是自然语言处理技术，包括机器翻译、语音识别等等。其中语音识别是最核心、普及程度最高的一种自然语言处理技术。

四、人工智能专业对英语的要求

人工智能的开发和应用需要掌握英语的基本知识，包括英语词汇、语法和阅读能力。但并不一定需要参加英语四六级考试。四六级证书主要是证明英语能力的一种方式，可以在一定程度上证明个人英语水平。但是，对于人工智能的学习，更重要的是英语的实际运用能力。建议学习英语的同时，注重实际能力的提高，例如听、说、读、写英语，参加英语口语和阅读练习等。

五、传统人工智能的三大核心研究内容

算力不是瓶颈，因为现在有云计算，但是有成本的考虑因素在里面，算力的成本在整个AI模型中占到了10-20%，区块链在这块也是可以贡献一些力量的，所以有些区块链项目做的就是AI的算力共享网络和市场。

算法在AI行业里现在大部分算法是开源的，你想拿到什么样的资源其实都可以拿到，基本没有算法写不出来这个说法。深度学习、多层次神经网络算法目前都已经比较成熟了。算法的核心问题是没有一个公开的市场，因为模型又需要一定的隐私权的保护，同时又要吸引大家都来用，目前来说市场是比较小的，所以也有一些区块链公司做的就是帮助模型的发布，发一个token，来激励大家用这个模型。

算力算法都不是问题之后，数据就成为了核心问题，你没有数据的话，AI模型是不可能落地的，这就跟原尖叫项目机器人外骨骼例子是一样的，因为没人穿，而它的数据可能需要10000组数据之后才可以展开商业应用，找不到10000个老人或者病人，也拿不到现成的数据，所以那个AI模型就不能成熟落地。

关于人工智能应用的三个层次到此分享完毕，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望能帮助到您。

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