人工智能靠谱吗

① 专科学人工智能靠谱吗

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② 人工智能真的可靠么

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人内的智能的理论、容方法、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”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。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。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

③ 学习人工智能前景靠谱吗

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④ 人工智能真的靠谱吗

一场Google AlphaGo与围棋世界冠军李世石的对弈吸引了全世界的目光，也让人工智能再度成为业界讨论的热点话题。人工智能自1943年诞生以来，在几十年的发展历程中经历了多次潮起潮落，人们却从未停止过对人工智能的研究与探索。当下，摩尔定律驱动计算力不断增长，云计算、大数据、移动互联网这些趋势在影响着人类社会的生活与生产方式，也成为人工智能的催化剂，促使着人工智能不断的演进。那么，在大数据时代到来的背景下，人工智能未来会朝着什么方向发展？人工智能在未来能够超越人类么？人工智能两大流派：联结主义和符号主义孰优孰劣？近日，在百分点数据与价值国际论坛上，来自北京大学数学学院教授林作铨、东南大学计算机与工程学院教授漆桂林、普惠金融首席数据科学家李文哲以及百分点集团技术副总裁刘译璟等多位人工智能领域的专家就这些话题进行了深度讨论。

众所周知，人类的智能主要包括归纳总结和逻辑演绎，与之对应的就是人工智能中的联结主义和符号主义两大最主要的流派。前者典型方法为神经网络、统计学习、深度学习等；而后者则包括形式语言、逻辑推理、专家系统等。这两大流派在人工智能发展历史中互有起落。而随着2006年加拿大多伦多大学教授、机器学习泰斗Geoffrey Hinton在《科学》杂志发表深度学习方面的论文，深度学习在学术界以及商业界持续升温，语音识别、图像识别、自然语言处理、搜索广告等深度学习相关的应用为之大热。作为联结主义的代表，深度学习俨然成为人工智能当下最为热门的领域。

对此，北京大学林作铨教授认为：“2006年开始迅速发展的深度学习恰恰在人工智能的基本原理方面并没有太大贡献。深度学习的本质是靠大量数据进行层级计算，第一层学习之后变成另一种表示，然后特征的抽取变成第二层，层级越多所达到的效果一定会更好；另外，深度学习每一层的计算或者所谓的学习其实本质就是应用数学问题，即解出一个信息函数，但是原则上这些非线性函数都是难计算的。因此，带来两大问题就是：首先，深度学习网络不断增加深度层级的意义；另外就是每一层级的计算的理论问题，计算数学解决不了，深度学习也解决不了。”

东南大学计算机与工程学院教授漆桂林则认为，让机器学习具备认知和推理能力是人工智能领域下一步需要真正思考的难题，“不是所有公司都拥有Google这样的大数据能力，Google跑深度学习的效果非常好。但是换了另外一家公司却可能没那么好的效果。如何在更小数据量上面提高机器的学习能力，其实需要让它具有认知和推理能力。目前几个深度学习领域的权威专家已经在不同场合表示需要把人类的规则推理引入到神经网络，使得神经网络具有更好的解释性。”

“人们对于深度学习的理解还没到我们想要的人工智能的程度，想要通过深度学习的模型达到人的智慧还非常难做到。”普惠金融首席数据科学家李文哲补充道。

对于符号主义而言，认为人工智能源自数学逻辑，核心思想就是应用逻辑推理法则，在人工智能中体现就是机器定理证明。符号主义认为知识是信息的一种形式，是构成智能的基础，知识表示、知识推理、知识运用是人工智能的核心，知识通过符号表示，认知即为符号的推理过程，推理过程又可通过形式化语言来描述，并且主张通过逻辑方法来建立人工智能统一体系。林作铨教授表示：“符号主义的核心目标仍然是探寻人工智能的基本原理，属于基础研究。人工智能的原始目的之一就是通过计算机来模拟人的智能行为，探寻智能的基本原理，这个目标还远远没有达到。”

人工智能之所有在当下受到广泛关注，除了类似Watson参加危险游戏、Google AlphaGo对战围棋世界冠军这些热门事件外，更多的是来自基于人工智能的应用开始得到广泛使用，比如银行领域的自动欺诈检测系统应用、零售商的销售定价、智能家居机器人、人脸识别系统、自动语音识别等等。那么对于公司而言，在人工智能领域方向是选择联结主义还是符号主义呢？

对此，普惠金融首席数据科学家李文哲以金融业为例表示两种方向都非常有用，他表示：“金融领域的特点是，公司刚成立不会拥有大量数据，因此不会尝试联结主义这种做法，因为像深度学习肯定需要大量的数据才能得到一个较好的结果。在数据量较少的时候，专家的经验才是最重要的，这就属于符号主义。比如对欺诈的分析、信用风险的评估，这些都是基于专家先前的经验来做的。而当公司发展多年之后，积累了大量的数据样本，则可以尝试联结主义的算法。”在李文哲看来，采用符号主义还是联结主义最大的考虑因素就是数据量，“具体到公司业务上考虑联结主义还是符号主义就是公司的数据量和数据复杂度，符号主义很多都是靠经验，很多逻辑是人为去定义。而当数据量非常庞大、而且属性又非常复杂的时候，就很难用这种方式去定义，这时候就需要采用深度学习的方式。”

不过，在李文哲看来，深度学习仍然处于发展的初级阶段，用户仍然在做很多尝试和实验，他表示：“深度学习从2006年开始逐渐火起来，但还是较初级的阶段，很多做深度学习的人在‘蛮干’，尝试不同的方法。当发展到一定阶段之后，就会有人研究理论层面。”

通常，人工智能往往划分为三个层级，即弱人工智能、强人工智能以及超人工智能。像Google的AlphaGo就是弱人工智能的典型代表，在某一单个领域拥有强大的人工智能程序；另外，像机器人写稿、Siri、微软小冰等都属于这个层级；通常弱人工智能并没有自主意识，按照固定结构去计算，并获取答案。而随着大数据以及计算能力的普及，弱人工智能可以被看成已经基本实现。那么，能够主动寻找问题、构造问题的模型、并解决问题的强人工智能什么时候到来？甚至超过人类的超人工智能时代离我们又有多远？

众多专家认为强人工智能或者超人工智能时代将会在不远的将来到来。美国未来学家、Google工程主管Ray.Kurzweil在其《奇点临近》一书中更是预言：“2045年左右，人工智能将会来到一个'奇点'，跨越这个临界点，人工智能将超越人类智慧，人类历史将会彻底改变。”不过，林作铨教授并不认同这种观点，他表示：“关于人工智能威胁人类的话题这几十年以来都一直持续不断，我并不认同2045年会是人工智能超越人类的时间奇点，最近几年搞的强人工智能，也有人称之为通用人工智能，基本都不了了之，在短时间能很难看到实现的可能。”

“人工智能已经有很多成熟的方法得到了应用，已经成为基础设施中重要的一部分。历史上，人工智能也热过好几次，这次人工智能热对于人工智能发展有推动作用，虽然可能有泡沫，但是这个过程其实对人工智能发展有帮助。”林作铨教授最后表示道。

⑤ 人工智能靠谱吗

2020，中国北京开始运行运营中国无人车，由于各种原因，
无人机快递成为路里风景线，
根据我的看法，人工智能非常非常非常靠谱，利润空间非常大。

⑥ csdn 人工智能课程靠谱吗

以我的亲身经历为例
首先说一下答案：千万别去
为什么会有上边的结论，首先报名之前无限憧憬，报名之后无限失望
其次，价格太贵，课程讲比较理论化（但是遇到关键的公式推导基本不给你讲），实战，没有实战，老师上课全是录制的课程，基本上都是1年或者2年前的课程，完全是出来圈钱的。而且你会发现csdn是一个废物程序员聚集地，APP体验极差，可能你买的课程，这周有，下周就看不到了，每次更新移动端对app都会出现各种各样的小bug，本来想ipad看课程，结果经常课程都看不到，体验极差，我选的是视觉方向，老实讲，这是我见过的最差的方向和导师，自己讲着讲着把自己绕进去了，课程超级简短，理论不但没讲清楚，一点没有实战，好像是另一个方向的导师卿老师讲的还比较细（机器学习动手实操还阔以），后边选了视觉方向，首选老师给你讲设置环境，讲的花里胡哨，就是问题问题没解决，他给你讲的都是他自己环境搭建好了之后再给你讲，讲的超级不细致，每周的直播课，就是按照录制课程再讲一遍，我以为是老师会手撸代码带大家实现过程呢，结果就呵呵一笑就行了，讲你mlgb。后边的网络训练更拉闸，助教都解决不了问题。你说谁会报名这样的班级，自己给自己添堵吧

⑦ 人工智能培训靠谱吗

人工智能培训机构，大部分都不靠谱。以人工智能这四个字作为关键词炒作概念，搞噱头。吸引学生的占大多数。真正是培训人工智能技术的没几个。

⑧ 人工智能技术成熟吗靠谱吗

人工智能技术并不成熟，只是涉及到了人工智能的领域例如python语言，但涉及并不是成熟的技术。

⑨ 人工智能靠谱吗

靠谱，现阶段人工智能是通过大量学习人类的某个动作（包括眼耳脑口）从而张握一种技能来代替人工的一种应用方式，比如客汇宝的户口本的OCR文字识别，文字转语音，人脸识别，这些都是通过大量学习训练后，人工智能掌握的技能，会提高工作效率

⑩ 南医堂人工智能检测靠谱吗

人工智能检测镜非常准。