人工智能解析
Ⅰ 人工智能的利与弊分别是什么
1、人工智能的利
目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率。
虽然可能会带来大量的失业，但是这本来就是社会前进必须经历的过程，当新技术被发明出来时一定会影响某些群体的既得利益，然而只要这个前进的方向是对的，也就无可厚非了，毕竟被取代的是所需能力不高的工种，只能怨自身没有什么不可替代的价值了。
Ⅱ 人工智能的定义详解
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
Ⅲ 《人工智能》的结局是什么望告知!
结局：大卫在潜水艇中一直请求蓝仙女，直到大卫身体的能源用完，海水也被冰冻起来。时间经过了2000年，人类已经灭亡，地球被厚实的冰层覆盖，成为一片荒芜的冰冷世界。世界上只剩下进化的人工智能机器人，他们意外找到在海中机能停止的大卫。
他们重新启动了大卫，并希望大卫快乐，所以决定满足大卫的心愿，利用DNA再生出同一个莫妮卡(母亲)。 但再生人只能存活一天，一旦再次入眠后便不会再醒来，所以大卫与莫妮卡度过了一生中最开心的一天，实现他的愿望，在母亲的怀抱中，流泪微笑地进入梦乡。（剧终）
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剧情简介——
在机器人的发展过程中，赋予机器人以情感是最富有争议的，也是最后未能做到的事。通常机器人被视作为一个极其复杂的装置，人们认为他们不会具备感情。但是，有很多父母失去了自己的孩子，时代的需要就使这种可能性大大增加了。终于，Cybertronics Manufacturing制作公司着手解决了这个问题，制造出了第一个具有感情的机器人。
他的名字叫大卫（海利·乔·奥斯蒙特饰），作为第一个被输入情感程序的机器男孩，大卫是这个公司的员工亨瑞和他的妻子的一个试验品，他们夫妻俩收养了大卫。而他们自己的孩子却最终因病被冷冻起来，以期待有朝一日，有一种能治疗这种病的方法会出现。尽管大卫逐渐成了他们的孩子，拥有了所有的爱，成为了家庭的一员。
但是，一系列意想不到的事件的发生，使得大卫的生活无法进行下去。人类与机器最终都无法接受他，大卫只有唯一的一个伙伴机器泰迪——他的超级玩具泰迪熊，也是他的保护者。大卫开始踏上了旅程，去寻找真正属于自己的地方。他发现在那个世界中，机器人和机器之间的差距是那么的巨大，又是那么的脆弱。他要找寻自我、探索人性，成为一个真正意义上的人。
Ⅳ 用人工智能怎么分析数据
处理数据，反过来也可以称之为数据处理，对于处理数据来说，首先要知道数据主要内分结构化数容据和非结构化数据。 面对大数据的多样性，在储存和处理这些大数据时，我们必须知道两个重要的技术，其分别为数据仓库技术、Hadoop。当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用“数据仓库技术”来储存和处理这些数据；当数据为非结构化数据，“Hadoop”则是最合适的技术。
Ⅳ 人工智能的定义是什么
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、方法、容技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能可以对人的意识、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。
Ⅵ 美国影片人工智能剧情祥细介绍
21世纪中期，由于温室效应，南北极冰川融化，地球上很多城市被淹没。此时，人类科技已经高度发达，人工智能机器人就是人类发明出来用以应对恶劣自然环境的科技手段之一，而且，机器人制造技术已经高度发达，先进的机器人不但拥有可以乱真的人类外表，还能感知自身的存在。
莫妮卡的儿子马丁重病住院，生命危在旦夕，为了缓解伤痛的心情，她领养了机器人小孩大卫（海利•乔•奥斯蒙特 饰），大卫的生存使命就是爱她。马丁苏醒，恢复健康，回到了家里，一系列的事情使大卫“失宠”，最后被莫妮卡抛弃。
在躲过机器屠宰场的残酷追杀后，大卫在机器情人乔（裘德•洛 饰）的帮助下，开始寻找自己的生存价值：渴望变成真正的小孩，重新回到莫妮卡妈妈的身边。谁也不知道他能否完成自己的心愿，脱胎换骨成为真正的人，等待他们的只是凶吉难料的旅程……
(6)人工智能解析扩展阅读
《人工智能》是由华纳兄弟影片公司于2001年拍摄发行的一部未来派的科幻类电影。由史蒂文·斯皮尔伯格执导，裘德·洛、海利·乔·奥斯蒙特主演。
1、大卫
演员海利·乔·奥斯蒙
作为第一个被输入情感程序的机器男孩，大卫是这个公司的员工亨利他妻子的一个试验品，然而和人类小孩一样天真可爱。
尽管大卫逐渐成了温斯顿夫妇的孩子，但大卫却因一系列的缘故不得不离开他们，走上寻求成人的路，险些被机器人猎人销毁，但他心怀梦想，身体和梦想都没销毁，依然坚持着梦想。他活得最久，经历最多。
2、乔
演员裘德·洛
大卫的患难之交，机器人舞男，他是在大卫寻找成人方法途中结交的机器朋友，和大卫一起渡过了许多生死岁月。最终却未能避免被人类抓走的命运。
3、莫妮卡
演员弗兰西丝·奥康纳
大卫的养母，是Cybertronics Manufacturing制作公司的员工亨利的妻子，马丁的母亲也是大卫的母亲，开始难以接受大卫，渐渐被大卫的单纯可爱感化，和大卫相处融洽，最后却不得不放弃了大卫。
4、亨利
演员萨姆·罗伯兹
大卫的养父，Cybertronics Manufacturing制作公司的员工，马丁和大卫的父亲，大卫开始是他的试验品，但大卫逐渐成了他的孩子，后来在大卫犯下一系列错误（实为被马丁暗算）后决定抛弃他。
5、泰迪
演员泰迪熊
马丁家的超级机器人，大卫的玩偶，可以说话和行动，后来和大卫一起走上了流亡的道路，是大卫忠贞不二的朋友，帮助大卫免遭一死，与大卫共同度过千年，和大卫一样心怀梦想。
Ⅶ 电影:人工智能的结局
大卫开始踏上了旅程，去寻找真正属于自己的地方。他发现在那个世界中，机器人和机器之间的差距是那么的巨大，又是那么的脆弱。他要找寻自我、探索人性，成为一个真正意义上的人。
《人工智能》是由华纳兄弟影片公司于2001年拍摄发行的一部未来派的科幻类电影。由史蒂文·斯皮尔伯格执导，裘德·洛、海利·乔·奥斯蒙特主演。
影片讲述21世纪中期，人类的科学技术已经达到了相当高的水平，一个小机器人为了寻找养母，为了缩短机器人和人类差距而奋斗的故事。
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角色介绍
大卫
作为第一个被输入情感程序的机器男孩，大卫是这个公司的员工亨利他妻子的一个试验品，然而和人类小孩一样天真可爱。尽管大卫逐渐成了温斯顿夫妇的孩子，但大卫却因一系列的缘故不得不离开他们，走上寻求成人的路，险些被机器人猎人销毁。
乔
大卫的患难之交，机器人舞男，他是在大卫寻找成人方法途中结交的机器朋友，和大卫一起渡过了许多生死岁月。最终却未能避免被人类抓走的命运。
莫妮卡
大卫的养母，是Cybertronics Manufacturing制作公司的员工亨利的妻子，马丁的母亲也是大卫的母亲，开始难以接受大卫，渐渐被大卫的单纯可爱感化，和大卫相处融洽，最后却不得不放弃了大卫。
亨利
大卫的养父，Cybertronics Manufacturing制作公司的员工，马丁和大卫的父亲，大卫开始是他的试验品，但大卫逐渐成了他的孩子，后来在大卫犯下一系列错误（实为被马丁暗算）后决定抛弃他。
参考资料来源：网络-人工智能
Ⅷ 深度解析人工智能，机器学习和深度学习的区别
有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的，就看你指的是哪一种人工智能。
今年早些时候，Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能（AI）、机器学习（machine learning）和深度学习（deep learning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。
今天我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系和应用。
人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系
如上图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。
五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。
| 从概念的提出到走向繁荣
1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言；或者被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。坦白说，直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。
过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据）的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。
让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点苗头，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的应用的。
| 人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能
人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系
早在1956年夏天那次会议，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。这就是我们现在所说的“强人工智能”（General AI）。这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），我们所有的理性，可以像我们一样思考。
人们在电影里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。强人工智能现在还只存在于电影和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。
我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（Narrow AI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。
这些是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？这就带我们来到同心圆的里面一层，机器学习。
| 机器学习—— 一种实现人工智能的方法
人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系
机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知，我们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。
机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“ST-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。
这个结果还算不错，但并不是那种能让人为之一振的成功。特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。这就是为什么前一段时间，计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。它太僵化，太容易受环境条件的干扰。
随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。
| 深度学习——一种实现机器学习的技术
人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系
人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。
例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。
每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。
我们仍以停止（Stop）标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。
这个例子里，系统可能会给出这样的结果：86%可能是一个停止标志牌；7%的可能是一个限速标志牌；5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后网络结构告知神经网络，它的结论是否正确。
即使是这个例子，也算是比较超前了。直到前不久，神经网络也还是为人工智能圈所淡忘。其实在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是，即使是最基本的神经网络，也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。
不过，还是有一些虔诚的研究团队，以多伦多大学的Geoffrey Hinton为代表，坚持研究，实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用，这些努力才见到成效。
我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经网络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。它最需要的，就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否有雾，晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。
只有这个时候，我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经网络自学习了你妈妈的脸；又或者是2012年吴恩达（Andrew Ng）教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。
吴教授的突破在于，把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。在吴教授这里，数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习（deep learning）加入了“深度”（deep）。这里的“深度”就是说神经网络中众多的层。
现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。
| 深度学习，给人工智能以璀璨的未来
深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
人工智能就在现在，就在明天。有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们畅想的科幻小说一般。你的C-3PO我拿走了，你有你的终结者就好了。
Ⅸ 如何分析一个人工智能产品 知乎
这要看以来什么角度来看源了，就计算，数学方面的能力，计算机是远远高于人类的。而创造目前来说肯定是不能和人类比的。
人工智能会不会超越人类，要看人类自身能不能完全认识人体，只要人类能使得机器可以主动学习，未来，机器超越人类也不是不可能。