各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享描述四个人工智能应用场景，以及人工智能怎么使用的相关问题知识，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、人工智能能给机器人赋予人格吗

1、之前，我看到一个很有趣的假设性问题：假设有两个小女孩同时掉进河里，一个是人工智能机器人主人的女儿，一个是陌生人，可是机器人的数据分析得出如果救这个陌生女孩，那么成功率会高一些，这个时候，机器人该救谁呢？

2、我知道，即使这个问题摆在人类面前，也是一个难题，可是我还是想知道，如果是我们人类设计出来的机器人，它会做什么选择，是根据理论数据来救陌生女孩，还是根据“熟悉度”来救主人的女儿呢？我不知道，也无从知道，但是这个问题引发我思考另外一个问题：人工智能能拥有独立人格吗？我一直觉得智能机器人是我们人类的工具，而且他们与人类最大的区别就在于情感（人格）。但我也知道人类对人工智能研究的最终目的就是让智能机器人无限接近于人类。

3、那它可以有吗？如果有，也许面对以上的情景，他可以有自己的思考，而不是一味地依靠命令或者所谓的数据。可是一旦机器人也有独立人格，那么我们人类存在的目的呢？我有时会对一些人型的机器人瑟瑟发抖，我不是抵制智能机器人的发展，我很提倡工业或者说制造业上使用的为人类减轻繁重工作的机器人，可是面对那些跟我有着相似的面孔，相似的身形的机器人，我感到恐慌。我会害怕未来站在我身边的会不会就是一个机器人，而且自己还浑然不知，况且当它还拥有人格以及强大的数据库，我觉得自己在它面前就是一个赤裸全身的人，那样的环境，难道不可怕吗？

4、所以，有时候，我会感叹人工智能发展如此迅速，可是也无法抑制住心里的那一丝恐慌。我期待人工智能技术的全面和完善，我期待专为工业自动化生产、自动化装备、数控机床、工业信息化、工业互联/物联网、工业机器人、智能生产等生产类型企业提供招聘服务的仕科招聘网上的90多万人工智能人才的“身手展示”，我期待一个智能又让人安心的未来。

二、人工智能怎么使用

要想“正确构建人工智能系统”，首先最关键的是要建立有关人工智能的基本词汇，即人们“使用与分析数据”的技术语言。至少，首席信息官应该确定出在描述人工智能系统或解决方案时使用的主要术语，包括正在开发的人工智能解决方案的目的或理由，以及其他关键术语，例如，从解决方案中使用与收集的数据类型。

无论项目范围或企业机构成熟度如何，在本地或整个系统中都可能存在信息语言障碍。解决这个障碍需要思维方式的转变以及对过程正确性的有意认知与干预。为了加强数据素养，首席信息官应该制定数据认知素养培养计划。

找到能自然而轻松的分析数据并达到流利程度的专业人士。流利的数据分析者应该善于描述情景化的使用案例与结果\适用于这些案例的分析技术\以及涉及的基础数据源、实体与关键属性。

找到熟练的数据转换人员。典型的数据转换人员通常是企业数据或信息架构师、数据科学家、信息管理员或相关项目经理。

确定存在沟通障碍妨碍数据与分析有效性的领域。尤其关注商业与信息技术的差距、数据分析差距以及熟练度差距。

积极倾听未采取明确行动的商业成果。在哪些商业领域应用改进的数据和分析能力？正在改进哪些运营决策？

确定出有专业数据转换需求的关键利益相关者。为了评估数据认知素养水平，要求关键利益相关者根据业务成果阐明数据作为战略资产的价值，包括增强业务、货币化以及风险缓解。

确定并维护单词和短语列表。参与数据和分析团队的工作，更好地表达这些短语。

三、人工智能焦点是什么

1、对于新一代青少年来说，无论未来身处哪一种行业，人工智能都将成为他们工作和生活中不可或缺的工具。人工智能不再是一个陌生的词汇，它将成为走向未来的必修课。

2、在刚刚过去的2021世界人工智能大会上，除了前沿的思想碰撞和越来越贴近产业、生活的落地应用，人工智能教育也成为产学研各界热议的焦点。

3、人工智能教育的意义何在，将培养学生哪些素养？具体如何开展，有哪些方法论？在此之上，针对不同区域、不同学校的实际学情和教学需求，人工智能又该如何做到差异化，实现因地制宜、因材施教，真正让AI教育掷地有声？

4、这些问题，在7月9日举行的“2021世界人工智能大会商汤科技AI教育分论坛”上，逐渐得到一一解答。

四、人工智能要学什么

人工智能领域需要学习的知识非常多，以下列举一些主要的方向和技能：

1.数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与统计等数学知识，这些知识是机器学习、深度学习等技术的基础。

2.编程语言：需要掌握至少一种编程语言，如Python、Java等，能够编写程序实现机器学习、自然语言处理等算法。

3.机器学习：机器学习被认为是人工智能的核心技术之一，需要熟悉各种常见的算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。

4.深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，需要掌握神经网络的原理、常见的网络结构等。

5.自然语言处理：自然语言处理是人工智能中的一个重要领域，需要了解自然语言处理的基本概念，如词法分析、句法分析、信息提取等技术。

6.计算机视觉：计算机视觉是指让计算机理解和分析图像和视频的技术，需要掌握图像识别、目标检测等算法。

7.数据处理：人工智能需要大量的数据作为支撑，需要掌握数据预处理、数据清洗、数据挖掘等技术。

总之，人工智能是一个涉及多个学科的综合性领域，需要学习的知识非常多，这需要不断的学习和实践。

五、人工智能的历史答案

1.1943年WarrenMcCulloch和WalterPitts利用三种资源：基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论，提出了人工神经元模型。

2.1949年DonaldHebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则，即赫布型学习。

3.1950年MarvinMinsky和DeanEdmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC，使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。

4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。

5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序，可以通过学习达到业余高手的水平，

1956年约翰.麦卡锡(johnMcCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会，标志着人工智能的诞生。

此后20年，人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。

1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序'逻辑理论家'，能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。

2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言，发明了分时技术、提出了'有常识的程序'。

后者被认为是第一个完整的人工智能系统。

3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题，这些有限域称为微观世界，比如积木世界。

这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、

4.1962年FrankRosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。

5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。

1.由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容，导致机器翻译迟迟没有进展。

2.微观世界能求解的问题，放大之后迟迟没有任何进展。

3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题，导致神经网络几乎销声匿迹。

四、第二次兴起(1980-1987)：专家系统的流行

1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL，引发了专家系统的研究。

2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转，该程序帮助为新计算机系统配置订单，到1986年为公司节省了4000万美元。

这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。

1.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。

2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。

3.1981年日本提出的'第五代计算机'，以研制运行Prolog语言的智能计算，始终无法实现。

4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。

关于本次描述四个人工智能应用场景和人工智能怎么使用的问题分享到这里就结束了，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！如果解决了您的问题，我们非常高兴。

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