各位老铁们好，相信很多人对人工智能动作识别和实际应用都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能动作识别和实际应用以及对于人工智能的利与弊你怎么看待的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

一、人工智能除了人机大战还有什么

1、除了人机大战，人工智能还有许多其他应用领域。例如，在医疗领域，人工智能可以用于辅助诊断和治疗决策，提高医疗效率和准确性。

2、在交通领域，人工智能可以用于智能交通管理和自动驾驶技术，提高交通安全和流畅性。

3、在金融领域，人工智能可以用于风险评估和欺诈检测，提高金融安全性。此外，人工智能还可以应用于智能家居、智能制造、自然语言处理、图像识别等众多领域，为人们的生活和工作带来便利和创新。

二、人工智能对社会生活的影响

1、人工智能习惯性被大家称为AI，目前已经在很多行业有了特定的应用场景，比如电商客服、教育智适应和医疗器械等方面，均可以替代部分人类工作来自动化完成任务。除了替代简单重复工作以外，人工智能还可以增强人类执行复杂任务的能力，比如会议速记员对语音识别功能的应用、司机对自动驾驶和泊车功能的应用、色差鉴定员对机器色谱识别的应用。

2、在日常生活中，智能音箱是离我们最近的人工智能使用案例。智能音箱替代了我们日常的重复性动作，比如每天的开关灯、开关窗帘、空调电视等电器控制，都可以通过和音箱的语音互动来完成。在单线程占用人类器官的场景中，比如查询天气、菜谱、时间、打电话等，智能音箱也可以很好的辅助我们完成，且不需要停下手头的其他事情。

3、人工智能还在很多细分领域和行业开始落地应用，比如：自动新闻撰写，机器可以根据规则自动生成新闻稿，不在需要人工编辑；送货机器人，可以取代物流行业里面的快递员，不仅增强了安全性还节省了大量人力物力；除草喷药机器人，在农林领域利用人工智能精准喷洒后，农药避开了农作物，非常规整的喷洒在杂草的周边，不浪费农药；在安防领域，利用计算机视觉技术和大数据分析犯罪嫌疑人生活轨迹及可能出现的场所。

三、对于人工智能的利与弊你怎么看待

1、首先，在生产领域，人的各种能力都已被效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替，劳动力将大大被解放。

2、其次，我们的环境问题将会被改善，较少的资源将会满足更大的需求。

3、第三，人工智能将会大大增强人类认识世界、适应世界的能力。

4、人工智能代替人类做各种事情，那人类失业率就无限增高，人类就无依靠可生存。

5、人工智能如果被坏人利用在犯罪上，那么人类将陷入恐慌。

6、如果我们不能很好地控制利用人工智能，反而被人工智能控制与利用，那么人类将走向灭亡。

四、人工智能的主要研究方法的区别

由于研究者的专业和研究领域的不同以及他们对智能本质的理解有异,因而形成了不同的人工智能学派,各自采用不同的研究方法。与符号主义、联结主义和行为主义相应的人工智能研究方法为功能模拟法、结构模拟法和行为模拟法。此外,还有综合这3种模拟方法的集成模拟法。

符号主义学派也可称为功能模拟学派。他们认为:智能活动的理论基础是物理符号系统,认知的基元是符号,认知过程是符号模式的操作处理过程。功能模拟法是人工智能最早和应用最广泛的研究方法。功能模拟法以符号处理为核心对人脑功能进行模拟。本方法根据人脑的心理模型,把问题或知识表示为某种逻辑结构,运用符号演算,实现表示、推理和学习等功能,从宏观上模拟人脑思维,实现人工智能功能。

功能模拟法已取得许多重要的研究成果,如定理证明、自动推理、专家系统、自动程序设计和机器博弈等。功能模拟法一般采用显示知识库和推理机来处理问题,因而它能够模拟人脑的逻辑思维,便于实现人脑的高级认知功能。

功能模拟法虽能模拟人脑的高级智能,但也存在不足之处。在用符号表示知识的念时,其有效性很大程度上取决于符号表示的正确性和准确性。当把这些知识概念转换成推理机构能够处理的符号时,将可能丢失一些重要信息。此外,功能模拟难于对含有噪声的信息、不确定性信息和不完全性信息进行处理。这些情况表明,单一使用符号主义的功能模拟法是不可能解决人工智能的所有问题的。

联结主义学派也可称为结构模拟学派。他们认为:思维的基元不是符号而是神经元,认知过程也不是符号处理过程。他们提出对人脑从结构上进行模拟,即根据人脑的生理结构和工作机理来模拟人脑的智能,属于非符号处理范畴。由于大脑的生理结构和工作机理还远未搞清,因而现在只能对人脑的局部进行模拟或进行近似模拟。

人脑是由极其大量的神经细胞构成的神经网络。结构模拟法通过人脑神经网络、神经元之间的连接以及在神经元间的并行处理,实现对人脑智能的模拟。与功能模拟法不同,结构模拟法是基于人脑的生理模型,通过数值计算从微观上模拟人脑,实现人工智能。本方法通过对神经网络的训练进行学习,获得知识并用于解决问题。结构模拟法已在模式识别和图像信息压缩领域获得成功应用。结构模拟法也有缺点,它不适合模拟人的逻辑思维过程,而且受大规模人工神经网络制造的制约,尚不能满足人脑完全模拟的要求。

行为主义学派也可称为行为模拟学派。他们认为:智能不取决于符号和神经元,而取决于感知和行动,提出智能行为的“感知——动作”模式。结构模拟法认为智能不需要知识、不需要表示、不需推理；人工智能可能可以像人类智能一样逐步进化;智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。

智能行为的“感知——动作”模式并不是一种新思想,它是模拟自动控制过程的有效方法,如自适应、自寻优、自学习、自组织等。现在,把这个方法用于模拟智能行为。行为主义的祖先应该是维纳和他的控制论，而布鲁克斯的六足行走机器虫只不过是一件行为模拟法(即控制进化方法)研究人工智能的代表作,为人工智能研究开辟了一条新的途径。

尽管行为主义受到广泛关注,但布鲁克师的机器虫模拟的只是低层智能行为,并不能导致高级智能控制行为，也不可能使智能机器从昆虫智能进化到人类智能。不过,行为主义学派的兴起表明了控制论和系统工程的思想将会进一步影响人工智能的研究和发展。

上述3种人工智能的研究方法各有长短，既有擅长的处理能力,又有一定的局限性。仔细学习和研究各个学派思想和研究方法之后，不难发现,各种模拟方法可以取长补短,实现优势互补。过去在激烈争论时期,那种企图完全否定对方而以一家的主义和方法主宰人工智能世界的氛围,正被互相学习、优势互补、集成模拟、合作共赢、和谐发展的新氛围所代替。

采用集成模拟方法研究人工智能,一方面各学派密切合作,取长补短,可把一种方法无法解决的问题转化为另一方法能够解决的问题;另一方面,逐步建立统一的人工智能理论体系和方法论,在一个统一系统中集成了逻辑思维、形象思维和进化思想,创造人工智能更先进的研究方法。要完成这个任务,任重而道远。

五、人工智能机器人的创新性

1、随着近年来人工智能的飞速发展，机器人给各行业带来的创新和对人类生活方式的改变不容小觑。

2、技术的进步和造价的降低让业界对机器人的研发不断升级，机器人正“越来越聪明”。通过对数据和人工智能的运用，现在的机器人不仅仅是“干完活收工”，还能通过传感器记录数据，然后实时上传到云端进行分析。这对电子商务行业具有很大价值，最大程度实现自动化的电商企业往往能占据优势。以仓储为例，过去的机器人无非是一个装有轮子的平台，去完成模式单一的传送货物的工作。如今随着物流速度的加快，业界开始思考让机器人承担更多工作，特别是需要花费大量时间的货物分拣工作。考虑到传感、动作、操纵等各个环节，让机器人完成这一任务并不容易。

3、机器人也在悄悄改变美国的保安行业。这对业界的改变将是革命性的，因为机器人保安可以24小时不知疲倦地工作，也不会对危险的工作场所“挑三拣四”。专业人士称，机器人可以与录像监控系统、门禁系统、建筑物自动化系统和指挥控制系统等结合使用，大大提高工厂、仓库甚至军事设施的安防能力，有效节约人力成本。

4、机器人正逐渐进入人们的日常生活。据英国市场研究机构JuniperResearch在2015年发布的数据显示，美国每25户家庭就有1个机器人；到2020年，预计每10户家庭就会拥有一个机器人。其实这里说的机器人并不一定具有人的形状，但具备特定的工作能力，比如圆盘状的吸尘器机器人和给庭院浇水的洒水机器人。

好了，关于人工智能动作识别和实际应用和对于人工智能的利与弊你怎么看待的问题到这里结束啦，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！希望可以解决您的问题哈！

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