人工智慧解析
Ⅰ 人工智慧的利與弊分別是什麼
1、人工智慧的利
目前人工智慧已經為人類創造出了非常可觀的經濟效益，人工智慧可以代替人類做大量人類不想做、不能做的工作，而且機器犯錯誤的概率比人低，並且能夠持續工作，大大的提升工作效率。
雖然可能會帶來大量的失業，但是這本來就是社會前進必須經歷的過程，當新技術被發明出來時一定會影響某些群體的既得利益，然而只要這個前進的方向是對的，也就無可厚非了，畢竟被取代的是所需能力不高的工種，只能怨自身沒有什麼不可替代的價值了。
Ⅱ 人工智慧的定義詳解
人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。
人工智慧在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用。
著名的美國斯坦福大學人工智慧研究中心尼爾遜教授對人工智慧下了這樣一個定義：「人工智慧是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。」而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：「人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。」這些說法反映了人工智慧學科的基本思想和基本內容。即人工智慧是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。
人工智慧是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智慧）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智慧學科也必須借用數學工具，數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智慧學科，它們將互相促進而更快地發展。
Ⅲ 《人工智慧》的結局是什麼望告知!
結局：大衛在潛水艇中一直請求藍仙女，直到大衛身體的能源用完，海水也被冰凍起來。時間經過了2000年，人類已經滅亡，地球被厚實的冰層覆蓋，成為一片荒蕪的冰冷世界。世界上只剩下進化的人工智慧機器人，他們意外找到在海中機能停止的大衛。
他們重新啟動了大衛，並希望大衛快樂，所以決定滿足大衛的心願，利用DNA再生出同一個莫妮卡(母親)。 但再生人只能存活一天，一旦再次入眠後便不會再醒來，所以大衛與莫妮卡度過了一生中最開心的一天，實現他的願望，在母親的懷抱中，流淚微笑地進入夢鄉。（劇終）
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劇情簡介——
在機器人的發展過程中，賦予機器人以情感是最富有爭議的，也是最後未能做到的事。通常機器人被視作為一個極其復雜的裝置，人們認為他們不會具備感情。但是，有很多父母失去了自己的孩子，時代的需要就使這種可能性大大增加了。終於，Cybertronics Manufacturing製作公司著手解決了這個問題，製造出了第一個具有感情的機器人。
他的名字叫大衛（海利·喬·奧斯蒙特飾），作為第一個被輸入情感程序的機器男孩，大衛是這個公司的員工亨瑞和他的妻子的一個試驗品，他們夫妻倆收養了大衛。而他們自己的孩子卻最終因病被冷凍起來，以期待有朝一日，有一種能治療這種病的方法會出現。盡管大衛逐漸成了他們的孩子，擁有了所有的愛，成為了家庭的一員。
但是，一系列意想不到的事件的發生，使得大衛的生活無法進行下去。人類與機器最終都無法接受他，大衛只有唯一的一個夥伴機器泰迪——他的超級玩具泰迪熊，也是他的保護者。大衛開始踏上了旅程，去尋找真正屬於自己的地方。他發現在那個世界中，機器人和機器之間的差距是那麼的巨大，又是那麼的脆弱。他要找尋自我、探索人性，成為一個真正意義上的人。
Ⅳ 用人工智慧怎麼分析數據
處理數據，反過來也可以稱之為數據處理，對於處理數據來說，首先要知道數據主要內分結構化數容據和非結構化數據。 面對大數據的多樣性，在儲存和處理這些大數據時，我們必須知道兩個重要的技術，其分別為數據倉庫技術、Hadoop。當數據為結構化數據，來自傳統的數據源，則採用「數據倉庫技術」來儲存和處理這些數據；當數據為非結構化數據，「Hadoop」則是最合適的技術。
Ⅳ 人工智慧的定義是什麼
人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人內的智能的理論、方法、容技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。
Ⅵ 美國影片人工智慧劇情祥細介紹
21世紀中期，由於溫室效應，南北極冰川融化，地球上很多城市被淹沒。此時，人類科技已經高度發達，人工智慧機器人就是人類發明出來用以應對惡劣自然環境的科技手段之一，而且，機器人製造技術已經高度發達，先進的機器人不但擁有可以亂真的人類外表，還能感知自身的存在。
莫妮卡的兒子馬丁重病住院，生命危在旦夕，為了緩解傷痛的心情，她領養了機器人小孩大衛（海利•喬•奧斯蒙特 飾），大衛的生存使命就是愛她。馬丁蘇醒，恢復健康，回到了家裡，一系列的事情使大衛「失寵」，最後被莫妮卡拋棄。
在躲過機器屠宰場的殘酷追殺後，大衛在機器情人喬（裘德•洛 飾）的幫助下，開始尋找自己的生存價值：渴望變成真正的小孩，重新回到莫妮卡媽媽的身邊。誰也不知道他能否完成自己的心願，脫胎換骨成為真正的人，等待他們的只是凶吉難料的旅程……
(6)人工智慧解析擴展閱讀
《人工智慧》是由華納兄弟影片公司於2001年拍攝發行的一部未來派的科幻類電影。由史蒂文·斯皮爾伯格執導，裘德·洛、海利·喬·奧斯蒙特主演。
1、大衛
演員海利·喬·奧斯蒙
作為第一個被輸入情感程序的機器男孩，大衛是這個公司的員工亨利他妻子的一個試驗品，然而和人類小孩一樣天真可愛。
盡管大衛逐漸成了溫斯頓夫婦的孩子，但大衛卻因一系列的緣故不得不離開他們，走上尋求成人的路，險些被機器人獵人銷毀，但他心懷夢想，身體和夢想都沒銷毀，依然堅持著夢想。他活得最久，經歷最多。
2、喬
演員裘德·洛
大衛的患難之交，機器人舞男，他是在大衛尋找成人方法途中結交的機器朋友，和大衛一起渡過了許多生死歲月。最終卻未能避免被人類抓走的命運。
3、莫妮卡
演員弗蘭西絲·奧康納
大衛的養母，是Cybertronics Manufacturing製作公司的員工亨利的妻子，馬丁的母親也是大衛的母親，開始難以接受大衛，漸漸被大衛的單純可愛感化，和大衛相處融洽，最後卻不得不放棄了大衛。
4、亨利
演員薩姆·羅伯茲
大衛的養父，Cybertronics Manufacturing製作公司的員工，馬丁和大衛的父親，大衛開始是他的試驗品，但大衛逐漸成了他的孩子，後來在大衛犯下一系列錯誤（實為被馬丁暗算）後決定拋棄他。
5、泰迪
演員泰迪熊
馬丁家的超級機器人，大衛的玩偶，可以說話和行動，後來和大衛一起走上了流亡的道路，是大衛忠貞不二的朋友，幫助大衛免遭一死，與大衛共同度過千年，和大衛一樣心懷夢想。
Ⅶ 電影:人工智慧的結局
大衛開始踏上了旅程，去尋找真正屬於自己的地方。他發現在那個世界中，機器人和機器之間的差距是那麼的巨大，又是那麼的脆弱。他要找尋自我、探索人性，成為一個真正意義上的人。
《人工智慧》是由華納兄弟影片公司於2001年拍攝發行的一部未來派的科幻類電影。由史蒂文·斯皮爾伯格執導，裘德·洛、海利·喬·奧斯蒙特主演。
影片講述21世紀中期，人類的科學技術已經達到了相當高的水平，一個小機器人為了尋找養母，為了縮短機器人和人類差距而奮斗的故事。
(7)人工智慧解析擴展閱讀：
角色介紹
大衛
作為第一個被輸入情感程序的機器男孩，大衛是這個公司的員工亨利他妻子的一個試驗品，然而和人類小孩一樣天真可愛。盡管大衛逐漸成了溫斯頓夫婦的孩子，但大衛卻因一系列的緣故不得不離開他們，走上尋求成人的路，險些被機器人獵人銷毀。
喬
大衛的患難之交，機器人舞男，他是在大衛尋找成人方法途中結交的機器朋友，和大衛一起渡過了許多生死歲月。最終卻未能避免被人類抓走的命運。
莫妮卡
大衛的養母，是Cybertronics Manufacturing製作公司的員工亨利的妻子，馬丁的母親也是大衛的母親，開始難以接受大衛，漸漸被大衛的單純可愛感化，和大衛相處融洽，最後卻不得不放棄了大衛。
亨利
大衛的養父，Cybertronics Manufacturing製作公司的員工，馬丁和大衛的父親，大衛開始是他的試驗品，但大衛逐漸成了他的孩子，後來在大衛犯下一系列錯誤（實為被馬丁暗算）後決定拋棄他。
參考資料來源：網路-人工智慧
Ⅷ 深度解析人工智慧，機器學習和深度學習的區別
有人說，人工智慧（AI）是未來，人工智慧是科幻，人工智慧也是我們日常生活中的一部分。這些評價可以說都是正確的，就看你指的是哪一種人工智慧。
今年早些時候，Google DeepMind的AlphaGo打敗了韓國的圍棋大師李世乭九段。在媒體描述DeepMind勝利的時候，將人工智慧（AI）、機器學習（machine learning）和深度學習（deep learning）都用上了。這三者在AlphaGo擊敗李世乭的過程中都起了作用，但它們說的並不是一回事。
今天我們就用最簡單的方法——同心圓，可視化地展現出它們三者的關系和應用。
人工智慧、機器學習和深度學習之間的區別和聯系
如上圖，人工智慧是最早出現的，也是最大、最外側的同心圓；其次是機器學習，稍晚一點；最內側，是深度學習，當今人工智慧大爆炸的核心驅動。
五十年代，人工智慧曾一度被極為看好。之後，人工智慧的一些較小的子集發展了起來。先是機器學習，然後是深度學習。深度學習又是機器學習的子集。深度學習造成了前所未有的巨大的影響。
| 從概念的提出到走向繁榮
1956年，幾個計算機科學家相聚在達特茅斯會議（Dartmouth Conferences），提出了「人工智慧」的概念。其後，人工智慧就一直縈繞於人們的腦海之中，並在科研實驗室中慢慢孵化。之後的幾十年，人工智慧一直在兩極反轉，或被稱作人類文明耀眼未來的預言；或者被當成技術瘋子的狂想扔到垃圾堆里。坦白說，直到2012年之前，這兩種聲音還在同時存在。
過去幾年，尤其是2015年以來，人工智慧開始大爆發。很大一部分是由於GPU的廣泛應用，使得並行計算變得更快、更便宜、更有效。當然，無限拓展的存儲能力和驟然爆發的數據洪流（大數據）的組合拳，也使得圖像數據、文本數據、交易數據、映射數據全面海量爆發。
讓我們慢慢梳理一下計算機科學家們是如何將人工智慧從最早的一點點苗頭，發展到能夠支撐那些每天被數億用戶使用的應用的。
| 人工智慧（Artificial Intelligence）——為機器賦予人的智能
人工智慧、機器學習和深度學習之間的區別和聯系
早在1956年夏天那次會議，人工智慧的先驅們就夢想著用當時剛剛出現的計算機來構造復雜的、擁有與人類智慧同樣本質特性的機器。這就是我們現在所說的「強人工智慧」（General AI）。這個無所不能的機器，它有著我們所有的感知（甚至比人更多），我們所有的理性，可以像我們一樣思考。
人們在電影里也總是看到這樣的機器：友好的，像星球大戰中的C-3PO；邪惡的，如終結者。強人工智慧現在還只存在於電影和科幻小說中，原因不難理解，我們還沒法實現它們，至少目前還不行。
我們目前能實現的，一般被稱為「弱人工智慧」（Narrow AI）。弱人工智慧是能夠與人一樣，甚至比人更好地執行特定任務的技術。例如，Pinterest上的圖像分類；或者Facebook的人臉識別。
這些是弱人工智慧在實踐中的例子。這些技術實現的是人類智能的一些具體的局部。但它們是如何實現的？這種智能是從何而來？這就帶我們來到同心圓的裡面一層，機器學習。
| 機器學習—— 一種實現人工智慧的方法
人工智慧、機器學習和深度學習之間的區別和聯系
機器學習最基本的做法，是使用演算法來解析數據、從中學習，然後對真實世界中的事件做出決策和預測。與傳統的為解決特定任務、硬編碼的軟體程序不同，機器學習是用大量的數據來「訓練」，通過各種演算法從數據中學習如何完成任務。
機器學習直接來源於早期的人工智慧領域。傳統演算法包括決策樹學習、推導邏輯規劃、聚類、強化學習和貝葉斯網路等等。眾所周知，我們還沒有實現強人工智慧。早期機器學習方法甚至都無法實現弱人工智慧。
機器學習最成功的應用領域是計算機視覺，雖然也還是需要大量的手工編碼來完成工作。人們需要手工編寫分類器、邊緣檢測濾波器，以便讓程序能識別物體從哪裡開始，到哪裡結束；寫形狀檢測程序來判斷檢測對象是不是有八條邊；寫分類器來識別字母「ST-O-P」。使用以上這些手工編寫的分類器，人們總算可以開發演算法來感知圖像，判斷圖像是不是一個停止標志牌。
這個結果還算不錯，但並不是那種能讓人為之一振的成功。特別是遇到雲霧天，標志牌變得不是那麼清晰可見，又或者被樹遮擋一部分，演算法就難以成功了。這就是為什麼前一段時間，計算機視覺的性能一直無法接近到人的能力。它太僵化，太容易受環境條件的干擾。
隨著時間的推進，學習演算法的發展改變了一切。
| 深度學習——一種實現機器學習的技術
人工智慧、機器學習和深度學習之間的區別和聯系
人工神經網路（Artificial Neural Networks）是早期機器學習中的一個重要的演算法，歷經數十年風風雨雨。神經網路的原理是受我們大腦的生理結構——互相交叉相連的神經元啟發。但與大腦中一個神經元可以連接一定距離內的任意神經元不同，人工神經網路具有離散的層、連接和數據傳播的方向。
例如，我們可以把一幅圖像切分成圖像塊，輸入到神經網路的第一層。在第一層的每一個神經元都把數據傳遞到第二層。第二層的神經元也是完成類似的工作，把數據傳遞到第三層，以此類推，直到最後一層，然後生成結果。
每一個神經元都為它的輸入分配權重，這個權重的正確與否與其執行的任務直接相關。最終的輸出由這些權重加總來決定。
我們仍以停止（Stop）標志牌為例。將一個停止標志牌圖像的所有元素都打碎，然後用神經元進行「檢查」：八邊形的外形、救火車般的紅顏色、鮮明突出的字母、交通標志的典型尺寸和靜止不動運動特性等等。神經網路的任務就是給出結論，它到底是不是一個停止標志牌。神經網路會根據所有權重，給出一個經過深思熟慮的猜測——「概率向量」。
這個例子里，系統可能會給出這樣的結果：86%可能是一個停止標志牌；7%的可能是一個限速標志牌；5%的可能是一個風箏掛在樹上等等。然後網路結構告知神經網路，它的結論是否正確。
即使是這個例子，也算是比較超前了。直到前不久，神經網路也還是為人工智慧圈所淡忘。其實在人工智慧出現的早期，神經網路就已經存在了，但神經網路對於「智能」的貢獻微乎其微。主要問題是，即使是最基本的神經網路，也需要大量的運算。神經網路演算法的運算需求難以得到滿足。
不過，還是有一些虔誠的研究團隊，以多倫多大學的Geoffrey Hinton為代表，堅持研究，實現了以超算為目標的並行演算法的運行與概念證明。但也直到GPU得到廣泛應用，這些努力才見到成效。
我們回過頭來看這個停止標志識別的例子。神經網路是調制、訓練出來的，時不時還是很容易出錯的。它最需要的，就是訓練。需要成百上千甚至幾百萬張圖像來訓練，直到神經元的輸入的權值都被調製得十分精確，無論是否有霧，晴天還是雨天，每次都能得到正確的結果。
只有這個時候，我們才可以說神經網路成功地自學習到一個停止標志的樣子；或者在Facebook的應用里，神經網路自學習了你媽媽的臉；又或者是2012年吳恩達（Andrew Ng）教授在Google實現了神經網路學習到貓的樣子等等。
吳教授的突破在於，把這些神經網路從基礎上顯著地增大了。層數非常多，神經元也非常多，然後給系統輸入海量的數據，來訓練網路。在吳教授這里，數據是一千萬YouTube視頻中的圖像。吳教授為深度學習（deep learning）加入了「深度」（deep）。這里的「深度」就是說神經網路中眾多的層。
現在，經過深度學習訓練的圖像識別，在一些場景中甚至可以比人做得更好：從識別貓，到辨別血液中癌症的早期成分，到識別核磁共振成像中的腫瘤。Google的AlphaGo先是學會了如何下圍棋，然後與它自己下棋訓練。它訓練自己神經網路的方法，就是不斷地與自己下棋，反復地下，永不停歇。
| 深度學習，給人工智慧以璀璨的未來
深度學習使得機器學習能夠實現眾多的應用，並拓展了人工智慧的領域范圍。深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車，預防性醫療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現。
人工智慧就在現在，就在明天。有了深度學習，人工智慧甚至可以達到我們暢想的科幻小說一般。你的C-3PO我拿走了，你有你的終結者就好了。
Ⅸ 如何分析一個人工智慧產品 知乎
這要看以來什麼角度來看源了，就計算，數學方面的能力，計算機是遠遠高於人類的。而創造目前來說肯定是不能和人類比的。
人工智慧會不會超越人類，要看人類自身能不能完全認識人體，只要人類能使得機器可以主動學習，未來，機器超越人類也不是不可能。