ai的优点英文

Future trends in computer science is one of the artificial intelligence，It is the research and artificial simulation of human thought and eventually be able to make a human like to think the same machine.For human services and to help people solve problems. After all, people thought it was unique, there are feelings, there are a variety of character, this will be very difficult to achieve in the machine.In fact, to do the same as the human thinking machine, the only one of the artificial intelligence, is by no means all. Through the study of artificial intelligence, can resolve all kinds of scientific problems, and promote the development of other science, the artificial intelligence is the best! I believe that the science of artificial intelligence is waiting for humanity to explore it step by step the real connotation.

人工智能有许多好处Artificial intelligence has many benefits.人工智能有许多好处Artificial intelligence has many benefits.

简而言之，人工智能就是用人造的方法模拟智能。 这里包含两个关键概念，一个是“人造”，另一个就是“智能”。 “人造”好理解，就是用人工的方法去模拟。但是“智能”是什么呢？ 在回答什么是“智能”前，让我们先看看以下哪个物品有智能： 第一排很好判断，大家都认为它们是有智能的。 那第二排的呢？ 1. 向日葵有智能吗？它可以跟随太阳移动。 2. 搜索引擎有智能吗？它能把输入问题的答案列出来，比如：输入“著名的餐馆”，他可以给出著名餐馆的列表。 3. 抽水马桶有智能吗？它在放水后能够知道何时停止放水，转而进行蓄水，当蓄满的时候又知道何时停止蓄水。 第二排的物品（向日葵、搜索引擎、抽水马桶）和第一排的物品（现代人类、智人、猫）都有个共同之处，那就是： 它们能够根据外部环境的变化，从而自发的改变自己。 比如：向日葵可以根据太阳的移动而移动自己的花盘；搜索引擎可以根据用户的不同输入展示不同的结果；抽水马桶可以根据水位来决定自己是放水还是蓄水，还是停止。 进一步的一个问题是，同样都可以根据外部环境改变而自发的改变自己，那么这两排的物品有什么不同吗？ 这个区别还是很明显的，那就是： 在面对外部环境新的变化的时候，是否可以自主学习、理解环境，从而在新的外部环境下自发改变自己？ 第二排的物品都是为了某些特定情景提前设定好的，如果跳出这个特点情景，它们就不会有任何自发行为。 比如：向日葵只是在发芽到花盘盛开前的这段时间是随着太阳移动的。搜索引擎也是通过事先计算好的关键字对应关系来呈现结果。最后的抽水马桶只是为了冲水这一件事情设计的。它们都不会对新的情景产生新的动作。 “智能”通常具备以下两个特征： 1. 根据外部环境的状态变化，而自发的决定自己的状态。 2. 在面对新的外部环境的时候，可以自己学习、理解环境，从而在新的环境状态下自发决定自己的状态。 根据这两个特征，第一排的物品是有智能的，而第二排的物品是没有智能的，只是有“功能”。 人工智能就是用人造的方法模拟智能，模拟的智能能达到智能物品的两个特征即可。 目前大家已知的智能物中，人类是被认为智能最强的。那么有没有什么方法来判断人造智能物是否达到了人类智能的级别？ 著名的现代计算机之父图灵曾经提出过一个思想实验，能通过这个实验的，就被认为拥有人类智能的级别。这个思想实验也被称为 “图灵测试” 。 图灵测试是这样的，一个人和一个机器在隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向这个机器随意提问，进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这个机器就通过了测试，被认为拥有人类级别的智能。 在图灵测试中，图灵并没有检验机器是否有合作、分工、演化、自由意志等因素，只是单纯的检测机器是否有足够的智能。但是这并没有妨碍哲学家讨论这些问题，哲学家认为，如果这些因素机器都能满足，那么这种智能叫强人工智能，如果不满足这些因素，而仅仅是通过了图灵测试，那么是一种弱人工智能。 目前在人工智能领域还没有一种机器（或系统）能通过图灵测试。 “智能”有一个特征就是在面对新的外部环境的时候，可以自己学习、理解环境，从而在新的环境状态下决定自己的状态。那么要如何才能学习呢？ 人类的学习方法是这样的：从一个问题的一些经验中进行归纳、演绎、联想，得出结论，进一步将结论用于解决这一类的问题上，在这个推广过程中不断利用上述步骤修正结论。人类的经验非常丰富，这些经验有的成为了全人类的一些共识，这使得人类的学习速度加快。 那么如果是一个机器呢，我们该如何让一个机器学习？它能学习到什么程度？ 一个模拟人类学习的方法是： 给机器输入关于这个问题的数据，利用一些数学方法让机器根据这些数据做归纳、演绎，从而得出结论，再利用这个结论解决这一类的问题 。这个过程，称为机器学习。 在机器学习中，得出的结论有个特定的名称，叫做“模型”；让机器根据数据做归纳、演绎的过程叫做“模型训练”；将模型用于解决这类问题的过程，叫做“泛化”。整个过程如下图所示： 人们利用泛化结果的好坏来评价学习的模型的好坏。 机器学习由于其方法的普适性和解决问题的泛化能力，被很多领域都广泛使用。目前，机器学习的成功已经广泛使用在很多方面。比如： 判断一封电子邮件是否是垃圾邮件，一些新闻资讯类App自动呈现用户感兴趣的内容，根据诊断结果判断一些病的患病几率，自动驾驶，和人类对弈围棋且战胜人类，图片中的一些元素的识别，语音翻译，虚拟个人助理等等。随着机器学习在这些应用领域的不断使用，机器也在不断优化自己的结果，从而不断提高机器学习的质量和效果。 照这个趋势下去，机器会超越人类吗？ 机器学习和人类学习相比，机器学习还有以下几个硬伤： 1. 缺少跳跃式的建模。 目前机器学习的建模方法是逐步递进的，缺少了一些跳跃式的前进。人类经常有灵光一现等想象力飞跃的时刻，但是机器学习没有，它只有层层递进，逐步收敛，最终得到模型。 2. 计算能力还不够强 虽然比人脑单个神经元的计算速度快，但是人脑的并行计算能力远超现代计算机好几个量级。人脑可以同时有上亿个神经元被激活，参与计算。相比之下，机器的计算力有限，如果计算机目前的体系结构在未来保持不变，那机器在未来也没可能超越人类的计算能力。 3. 知识储备不足 人类的学习有个重要的来源就是人类共有的知识，这些知识给人类理解和学习问题提供基础，有时即便问题信息不足，人类依然可以利用这些知识来学习、梳理问题。而每个机器有自己学习到的模型，目前还不能将这些模型让其他机器共享。这也正是机器学习在很多领域很难达到人类水平的一个原因，比如：自然语言处理。 4. 不能举一反三 机器学习不能脱离要解决的实际问题，得出的模型也只是在这类实际问题中得到有限的泛化能力。这就限制了机器能像人类一样拥有举一反三的能力，只能一个个的学习。这就缺少了面对环境变化后的自主学习能力。 综合来看，机器学习要想超越人类，需要解建模方法、决计算力、知识共享，举一反三这四个问题。目前还不能超越人类，只能在一些高度结构化而且频繁重复某些模式的领域才能适用。 到此，我们宏观的了解了什么是人工智能，以及它的长处和短处，希望能对想要了解人工智能领域的人起到帮助。

Google AlphaGo and Li Shishi go man-machine war makes artificial intelligence has become a hot topic recently,Artificial intelligence is a very wide range of science, it is composed of different areas, such as machine learning, computer vision, etc., in simple terms, artificial intelligence and robotics are closely related.One of the main goals of this research is to make machines capable of complex tasks that usually require human intelligence, and artificial intelligence will bring about a huge change in our lives.