人工智能与应用工程的区别 人工智能与软件工程的区别
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本篇文章给大家谈谈人工智能与应用工程的区别,以及人工智能与软件工程的区别对应的知识点,文章可能有点长,但是希望大家可以阅读完,增长自己的知识,最重要的是希望对各位有所帮助,可以解决了您的问题,不要忘了收藏本站喔。
一、计算机科学与计算机工程的区别是什么
计算机科学(computerscience)和计算机工程(computerengineering)的区别,一直以来没有太明确的标准。各高校开设的课程也不尽相同。两个专业内容一般也都互有涉及,但学习深度和侧重点不一样。不严格的简单的讲,有如下区别:
1、科学更注重理论研究(自动计算的性质、规律、运算等);工程更注重系统应用(计算机系统及其应用)。
2、科学有些偏软,侧重以计算机技术为基础解决问题,编程一般是重中之重,三门数学(高等数学、线性代数、离散数学)是基础之重;工程有些偏硬与网络、通讯更紧密些。
3、科学研究的课题大致是:可计算性、算法理论、数据结构和数据库、人工智能、人机交互界面等;工程研究的课题大致是:计算机体系结构、计算机系统、网络与分布式系统、信息系统与安全、控制与智能系统、仿真与科学计算等
二、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。
三、人工智能与软件工程的区别
1、在课程上,两个专业课程有较大差距。众所周知人工智能领域是Python的天下,因此人工智能专业以Python为中心,学习Python数据结构;软工班则学习JAVA数据结构。此外,人工智能专业会跟数科院的一起学习拓扑学,还有其他的一些人工智能领域的基础学科;而软件工程专业要学习如何使用系统化,规范化,可度量化的过程来开发软件,以及如何对软件产品做软件测试、进行软件体系结构设计。
2、简言之,人工智能专业以人工智能领域为导向来学习,目的精确;软件工程专业更广泛,可向多方向发展就业。软件工程教你如何系统规范地设计、分析、实现、测试一个产品,不关心具体做的是什么产品;人工智能教你怎么做出人工智能领域的相关产品。
四、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”。
五、人工智能的发展可能会造成哪些工程伦理方面的问题
1、一是失业和财富不平等问题。随着科学技术的发展,许多人类工作将被机器人取代,那么因此而失业人员的生活保障由谁负责?此外,人工智能学会自己做决定,这种决策能力将允许人工智能取代某些管理职位。人工智能取代人类劳动力将导致财富分配不均和贫富差距扩大。工人们拿到工资,公司支付工资,其余利润投入生产以创造更多利润。然而,机器人不需要报酬,这使得大公司能够通过人工智能获得更多利润,从而导致更大的财富不平等。在工程领域,人工智能可以创造新的就业机会,但由于数字很小,这并不能弥补失去的工作岗位数量。
2、二是安全性问题。安全性是人们评价一项技术的重要指标。安全问题也与道德问题密切相关。人工智能的安全性可以分为三个部分:错误和偏差、失控、滥用新技术。人类无法避免这些错误,人工智能也无法避免错误。人工智能具有自学的能力,人工智能可能会学习到错误的信息并造成安全威胁。例如,在自动驾驶汽车领域,由于背景算法的错误,人工智能可能导致严重的安全事故。至于缺乏控制,人工智能通过不断学习对复杂问题做出自己的判断。由于算法的复杂性,人们难以知道这些判断的依据。这些判断受到初始算法中人为偏见的影响。由于算法的设计缺乏透明度,人们无法有效地控制和监督后续过程,可能造成危害社会安全和稳定的后果。人工智能应用的有些领域是危险的,比如在军事工业中的应用带来了一系列威胁与挑战,在太空领域的应用可能对全球战略稳定和军事安全带来破坏性影响,对人类战争活动带来的影响更是不可忽视的。
3、三是隐私问题。人工智能的进步伴随着大数据的不断收集,而很多数据都与个人信息有关,未经允许收集这些信息会侵犯人们的隐私。人工智能在人脸识别中的应用对人们的隐私构成了极大的威胁。事实上,在人工智能进入我们的生活之前,人工智能已经收集了我们的隐私。每个用户在网站注册时都必须同意用户政策,这涉及隐私问题。由于大数据的发展,个人用户的隐私受到极大威胁。在享受人工智能带来的便利的同时,用户的隐私也受到了损害。
4、四是环境问题。在人工智能取代人类工作的过程中,会出现一些与环境有关的伦理挑战。首先,人工智能机器数量的快速增长将导致资源的大量消耗。第二,人工智能的替代非常快,过时的产品需要环保处理,而重金属污染问题很难处理。
5、五是控制和监督问题。人工智能需要监管,但目前没有普遍接受的行业标准。缺乏行业标准可能会导致产品本身的质量出现巨大差异。
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