人工智能有哪些问题如何解决

1. 人工智能需要解决哪些基础性的科学问题

认知和计算的关系问题可以进一步细化为4个方面的关系:
1、认知的基本单元和计算的基本单元的关系;
2、认知神经表达的解剖结构和人工智能计算的体系结构的关系;
3、认知涌现的特有精神活动现象和计算涌现的特有信息处理现象的关系;
4、认知的数学基础和计算的数学基础的关系。认知和计算关系的问题需要长期探索,应当得到持续的支持。

2. 人工智能解决了那些社会问题

• 美国的南加州大学和北加州大学分别宣布成立了两个新的人工智能研究中心，其主要目的是为了研究AI究竟可以通过哪些方式来帮助整个人类社会。

南加州大学的维特比工程学院和社会工作学院在周三的时候就表示，他们已经强强联手，准备共同建设一个以提供社会问题解决方案为目的的人工智能中心。在前一天，加州大学伯克利分校也宣布成立了一个新型的“人机兼容”的人工智能中心。

虽然关于人工智能的“危险性”已经讨论了很多次，随着人工智能技术越来越先进，人们“谈人工智能色变”，并且连一些科学技术领域的专家们（包括史蒂芬霍金，比尔盖茨和伊隆•马斯克）都在提醒着我们，应当小心这些先进的人工智能可能会在某一天推翻整个人类。

然而也有一些专家说，在目前的技术水平下，人工智能的前景还远远不可能达到这个地步，取而代之的是，科学家们正在紧锣密鼓地在探究更多的方法，使得人工智能可以成为人类生命中真正的帮助。

加州大学伯克利分校成立的这个AI中心是由人工智能研究员斯图尔特•拉塞尔负责的，该中心在竭力研究如何才能将人类的价值观植入到人工智能的设计当中去，以及如何才能够构建出一个数学框架，能够帮助人们建立一个对人类有益的人工智能系统。

这个研发过程很不容易，因为涉及到许多关于人性的问题，要想将人性的各种特质植入到人工智能当中，这不仅仅是一个很难的技术问题，同时更是一个考验人心的事情。关于这当中的许多问题，目前都无法得到一个统一的答案。

例如，怎样才能够让机器人真正懂得人们真正想要的东西是什么呢？很多时候人类在交流的过程当中不会直白的说出他们的目的，会用尽很多的手段欺哄别人。拉塞尔称这些为“迈达斯国王”问题。

在希腊神话故事中，迈达斯向酒神求一个“点石成金”的能力，后来他如愿以偿获得这个能力，但是结果凡他所碰的每一样东西都会变成金子，连食物也是，最后使得他饥饿痛苦而死。迈达斯一开始索求的能力并不是这样，由于表达过程中信息的遗漏和不统一，才导致了这种结果。

科学家们设计的人工智能，需要从人们的行为中边观察边学习人的价值观到底有哪些，在这个研发过程中，科学家们肯定也会遇到这些信息交流不对称的情况。因为在现实中，人类的行为并不总是与他们的价值观相一致的，所以让人工智能通过观看人们的行为来学习人类的价值观，显然会有一些问题。

南加州大学AI研究中心是由人工智能研究员米林得•坦博和社会工作科学家埃里克•赖斯共同负责的，这个人工智能中心研究的方向和形式完全不同于加州大学伯克利分校中心，他们的思路完全不一样，南加州中心试图利用人工智能目前已具备的能力来解决人类所出现的一些凌乱复杂的问题。

此外，研究员坦博还在主持领导一个研讨会，该研讨会是由白宫科技办公室举办的，主要目的是通过使用人工智能来更多造福于社会。坦博曾使用人工智能来帮助减少流浪者偷猎野生保护动物，还帮助洛杉矶国际机场安全官员成功缴获了许多武器，毒品等违禁品。

他和莱斯所做的一切事情，其实就是一个典范，这类事情也是该人工智能中心要去做的：就是使用人工智能来定位识别出在社交网络上的“重要头目”，为防止艾滋病在洛杉矶无家可归的年轻中传播做出一份贡献。

人工智能领域所包含的科技工具范围很广，其中有机器学习，计算机视觉，自然语言处理和博弈论（关于博弈论，有很多的说法，是人工智能领域另一个需要特别研究的方向，坦博说道。）以上这些领域中，有很多方面和人类的智慧有很多相似之处。坦博说，他希望以后随着加入这个研究中心的研究人员的不断增多，可以更多地将以上这些智能计算机科技工具用于社会当中。

“目前关于人工智能的定义，要想让所有人都持相同的观念，是很难实现的。”坦博说道。“但是基本上所有的观念以及推理，对于许多复杂问题的解决还是很有帮助的，人工智能期待在这些领域取得更大进步。”

赖斯说，人工智能所呈现出来的巨大潜力，在解决人类社会中各种棘手问题上，让人们看到了巨大的希望，包括全球变暖对贫困地区的影响，儿童福利制度，无家可归的人群的住房问题，以及医疗问题。

虽然该中心的创始人有不同的背景，但是他们两个人的能力和特长可以形成互补，从而可以互相提高，赖斯说。

“在社会工作领域有一些很厉害的专家，他们对这个真实世界的复杂性有很独到的认识，在计算机科学领域，也同样有些人很擅长研发这些高科技复杂系统，如果能够将这两群人召集在一起，那么解决这些复杂的社会问题，将是指日可待的。”赖斯说。

3. 人工智能能解决什么问题

人工智能的出现更多的可能会导致人类的灭绝！因为从理论上来讲人工智能机器人优于人类！还有就是优秀的种族会取代落后的种族。

能解决什么问题（前提是他们忠于人类）？太多了！人工智能机器人了自行处理各种危险的事情，比如深海探测，原本是需要有电缆线连接的，现在就不需要！机器人处理核污染物，

4. 关于人工智能的问题

应用人工智能系统只是AGI的有限版本。

尽管许多人认为，人工智能的技术水平仍然远远落后于人类的智力。人工智能，即AGI，一直是所有人工智能科学家的研发动力，从图灵到今天。在某种程度上类似于炼金术，对AGI复制和超越人类智能的永恒追求已经导致了许多技术的应用和科学突破。AGI帮助我们理解了人类和自然智慧的各个方面，因此，我们建立了有效的算法，这些算法受到我们的追求更加高效计算能力和学习模型的启发。

然而，当涉及到人工智能的实际应用时，人工智能实践者并不一定局限于人类决策、学习和解决问题的纯模型。相反，为了解决问题和实现可接受的性能，AI实践者通常会做构建实际系统所需的事情。例如，深度学习系统的算法突破的核心是一种叫做反向传播的技术。然而，这种技术并不是大脑建立世界模型的方式。这就引出了下一个误解：一刀切的人工智能解决方案。

AI为更美好的未来铺平了道路。尽管人们对人工智能有着普遍的误解，但正确的假设是，人工智能将继续存在，而且确实是通向未来的窗口。AI还有很长的路要走，它在将来会被用来解决所有的问题，并被工业化广泛的使用。人工智能的下一个重大步骤是使其具有创造性和适应性，同时，强大到足以超过人类建立模型的能力。

5. 人工智能怎样解决现实技术难题

这种思想叫做进化算法。
比如说，你输入一组有关但是不知道那个是正确的数据和公式，利用进化算法来让计算机帮你辨别。

6. 人工智能技术发展有哪些难题

如果说发展遇到的难题，那是相当之多，投资、政策等因素。我们细化来说，人工智能发展，有三大关键要素：算法、算力和数据。其中，数据起着重要作用，早前哈佛商业评论的一份研究显示，只有3%的公司数据符合基本质量标准，近一半的数据质量问题导致明显的负面业务后果。
普华永道最新的一份报告指出，大型企业发现，多年来编制的劣质的客户和商业数据可能使他们无法利用人工智能和其他数字工具来削减成本，无法实现增加收入并保持竞争力。
这个问题在国内其实很普遍，带来的后果也堪忧，糟糕的数据可能导致误导性的结果。高质量数据对AI的意义所在，无论是业务，还是升维到人工智能的发展进程，重要性不言而喻。AI数据服务也任重道远。所有，只有高质量的数据，才能确保人工智能快速发展！
从目前市场情况来看，几家颇具代表性的数据服务商，以不同的姿态入场抢食，并在各自擅长的领域中开辟一番天地。其中，云测数据就是其中一位实力玩家。云测数据，通过为企业提供定制化场景采集模式以及高质量数据标注服务，为有更高数据标准的企业贡献和输出着他们的方案，并坚持自建数据标注基地和定制化场景实验室，为企业提供最安全、最精准的全流程一体化的数据服务解决方案。
最后我想说，人工智能的发展不仅仅是技术不断攻坚克难，高质量的数据才能更好地为AI发展保驾护航！

7. 人工智能在发展中面临哪些问题

情感处理，不合理处理，打破规矩等等。

8. 人工智能能够帮助人类解决哪些问题

关于在这样一个高度发展的工业4.0时代，我们人类社会一直在稳步的向前，增长当中，现在关于工业4.0利用互联网作为承接不断的向上发展。所衍生的一个产品就是关于现在的人工智能，虽然说在我们日常生活中体验的这些人工智能是非常智障，但这也是人类社会向前发展的一个产物，只不过对于这种技术尚在完善当中。那么关于人工智能是未来产品发展的主要趋势，那么人工智能能够帮助人类解决哪些问题呢？这其中的答案主要有以下几点。

公家庭智最后就是关于人工智能，还可以提供更加便利化的人能服务这种服务。当我们进入家门的时候只要语音呼喊，那么家庭中的所有电器就会进行智能启动。

9. AI人工智能目前能实际解决企业什么问题

什么是AI?

从SIRI到自动驾驶汽车，人工智能(AI)正在迅速发展。虽然科幻小说经常将AI描绘成具有类似人类特征的机器人，但AI可以涵盖从谷歌的搜索算法到IBM的沃森到自动武器的任何东西。

今天的人工智能被恰当地称为窄AI(或弱AI)，因为它被设计用于执行狭窄的任务(例如，仅面部识别或仅互联网搜索或仅驾驶汽车)。然而，许多研究人员的长期目标是创建 通用AI(AGI或强AI)。虽然狭窄的人工智能在任何特定任务中都可能胜过人类，比如下棋或解决方程式，但AGI在几乎所有认知任务中都会胜过人类。

为何研究AI安全性?

在短期内，保持AI对社会影响的目标有助于研究许多领域的研究，从经济学和法律到技术主题，如验证，有效性，安全性和控制。如果你的笔记本电脑崩溃或遭到黑客攻击，它可能只是一个小麻烦，如果它控制你的汽车，你的飞机，你的心脏起搏器，你的自动交易，人工智能系统做你想要它做的事情变得更加重要系统或您的电网。另一个短期挑战是防止在致命的自主武器中进行毁灭性的军备竞赛。

从长远来看，一个重要的问题是如果追求强大的AI成功并且AI系统在所有认知任务中变得比人类更好，会发生什么。正如IJ Good在1965年指出的那样，设计更智能的AI系统本身就是一项认知任务。这样的系统可能会经历递归的自我改善，引发智能爆炸，使人类的智力远远落后。通过发明革命性的新技术，这种超级智能可以帮助我们 消除战争，疾病和贫困，因此创建强大的人工智能可能是人类历史上最大的事件。然而，一些专家表示担心，它可能也是最后一个，除非我们在成为超级智能之前学会将人工智能的目标与我们的目标保持一致。

有人质疑是否会实现强大的人工智能，而其他人则坚持认为创造超智能人工智能是有益的。在FLI，我们认识到这两种可能性，但也认识到人工智能系统有意或无意地造成巨大伤害的可能性。我们相信今天的研究将有助于我们更好地准备和预防未来可能产生的负面影响，从而在避免陷阱的同时享受人工智能带来的好处。

人工智能如何危险?

大多数研究人员认为，超级智能人工智能不太可能表现出像爱情或仇恨这样的人类情感，并且没有理由期望人工智能成为故意的仁慈或恶意。 相反，在考虑人工智能如何成为风险时，专家认为最有可能出现两种情况:

人工智能被编程为做一些毁灭性的事情: 自主武器是人工智能系统，可编程杀死。在错误的人手中，这些武器很容易造成大规模伤亡。此外，人工智能军备竞赛可能无意中导致人工智能战争，也导致大规模伤亡。为了避免被敌人挫败，这些武器的设计极难“简单地”关闭，因此人类可能会失去对这种情况的控制。即使人工智能狭窄，这种风险也会出现，但随着人工智能和自主性水平的提高而增加。AI被编程为做一些有益的事情，但它开发了一种实现其目标的破坏性方法: 只要我们未能完全将AI的目标与我们的目标完全一致，就会发生这种情况，这非常困难。如果你要求一辆听话的智能汽车尽可能快地带你去机场，它可能会让你在那里被直升机追赶并被呕吐物覆盖，不是你想要的，而是字面意思你所要求的。如果一个超级智能系统的任务是一个雄心勃勃的地球工程项目，它可能会对我们的生态系统造成严重破坏，并将人类企图阻止它作为一种威胁来实现。

正如这些例子所示，对高级AI的关注不是恶意，而是能力。 超级聪明的AI将非常善于实现其目标，如果这些目标与我们的目标不一致，我们就会遇到问题。你可能不是一个邪恶的蚂蚁憎恨蚂蚁出于恶意，但如果你负责一个水电绿色能源项目，并且该地区有一个蚁丘被淹，对蚂蚁来说太糟糕了。人工智能安全研究的一个关键目标是永远不要将人类置于这些蚂蚁的位置。

为什么最近对AI安全感兴趣

史蒂芬霍金，伊隆马斯克，史蒂夫沃兹尼亚克，比尔盖茨以及许多其他科技界知名人士最近都在媒体和关于人工智能所带来的风险的公开信中表达了关注，并由许多领先的人工智能研究人员加入。为什么主题突然成为头条新闻?

追求强大的人工智能最终会成功的想法长期被认为是科学小说，几个世纪或更远。然而，由于最近的突破，许多人工智能的里程碑，专家们在五年前就已经看到了几十年之后，现在已经达成，使许多专家认真考虑了我们一生中超级智能的可能性。 虽然一些专家仍然认为人类人工智能已经过了几个世纪，但2015年波多黎各会议上的大多数人工智能研究都猜测它会在2060年之前发生。由于完成所需的安全研究可能需要数十年的时间，因此现在开始审慎。

因为AI有可能变得比任何人都更聪明，我们没有可靠的方法来预测它的表现。我们不能将过去的技术发展作为基础，因为我们从来没有创造出任何有能力，无意或无意地超越我们的能力。我们可能面临的最好例子可能是我们自己的进化。人们现在控制着这个星球，不是因为我们是最强大，最快或最大的星球，而是因为我们是最聪明的。如果我们不再是最聪明的，我们是否有信心保持控制?

FLI的立场是，只要我们赢得不断增长的技术力量和我们管理它的智慧之间的竞争，我们的文明就会蓬勃发展。在人工智能技术的情况下，FLI的立场是，赢得该种族的最佳方式不是阻碍前者，而是通过支持人工智能安全研究来加速后者。

关于高级AI的最高神话

关于人工智能的未来以及它对人类应该/应该意味着什么，正在进行一场引人入胜的对话。世界领先的专家不同意这些引人入胜的争议，例如:AI未来对就业市场的影响; if /何时开发人类AI?这是否会导致情报爆炸; 以及这是否是我们应该欢迎或担心的事情。但是，也有许多由人们误解和相互交谈引起的无聊伪争议的例子。为了帮助我们专注于有趣的争议和悬而未决的问题 - 而不是误解 - 让我们清楚一些最常见的神话。

时间线神话

第一个神话是关于时间表:在机器大大取代人类智能之前需要多长时间?一个常见的误解是我们非常确定地知道答案。

一个流行的神话是，我们知道本世纪我们将获得超人类AI。事实上，历史充满了技术上的过度膨胀。那些聚变发电厂和飞行汽车在哪里我们承诺我们现在已经拥有?人工智能在过去也曾多次被大肆宣传，甚至还有一些该领域的创始人。例如，约翰麦卡锡(创造“人工智能”一词)，马文明斯基，纳撒尼尔罗切斯特和克劳德香农写了这个过于乐观的预测，关于在两个月内用石器时代计算机可以完成什么: “我们建议2个月，1956年夏天在达特茅斯学院进行了10人的人工智能研究[...] 将尝试找到如何使机器使用语言，形成抽象和概念，解决现在为人类保留的各种问题，并改进自己。我们认为，如果一个精心挑选的科学家团队在一起度过一个夏天，就可以在一个或多个这些问题上取得重大进展。“

另一方面，一个流行的反神话是我们知道本世纪我们不会得到超人的AI。研究人员已经对我们与超人AI的距离进行了广泛的估计，但鉴于这种技术怀疑预测的惨淡记录，我们当然不能非常自信地说本世纪的概率为零。例如，欧内斯特卢瑟福，可以说是他那个时代最伟大的核物理学家，在1933年 - 在西拉德发明核链反应之前不到24小时 - 说核能是“月光”。天文学家皇家理查德伍利称行星际旅行“完全是这个神话中最极端的形式是超人AI永远不会到来，因为它在身体上是不可能的。然而，

有许多调查要求人工智能研究人员从现在起多少年后他们认为我们将拥有至少50%概率的人类AI。所有这些调查都有相同的结论:世界领先的专家不同意，所以我们根本不知道。例如，在2015年波多黎各人工智能会议的人工智能研究人员调查中，平均(中位数)答案是在2045年，但一些研究人员猜测数百年或更长时间。

还有一个相关的神话，担心人工智能的人认为只有几年之后。事实上，大多数记录在案的超人类人工智能的人都认为它至少还需要几十年的时间。但他们认为，只要我们不能100%确定本世纪不会发生这种情况，现在就开始进行安全研究以准备应对可能性是明智之举。与人类AI相关的许多安全问题非常困难，可能需要数十年才能解决。所以现在开始研究它们是谨慎的，而不是在一些喝红牛的程序员决定开启之前的那个晚上。

争议神话

另一个常见的误解是，唯一关心人工智能和提倡人工智能安全研究的人是对人工智能知之甚少的人。当标准人工智能教科书的作者斯图尔特罗素在他的波多黎各谈话中提到这一点时，观众大声笑了起来。一个相关的误解是，支持人工智能安全研究存在巨大争议。事实上，为了支持对人工智能安全研究的适度投资，人们不需要确信风险很高，只是不可忽视 - 正如家庭保险的适度投资可以通过不可忽视的房屋概率来证明烧毁。

可能是媒体使人工智能安全辩论似乎比实际上更具争议性。毕竟，恐惧销售，使用不合情理的引用来宣告即将到来的厄运的文章可以产生比细微差别和平衡的更多的点击。结果，两个只从媒体报价中了解彼此立场的人可能会认为他们不同意他们的不同意见。例如，一位只阅读比尔盖茨在英国小报中的立场的技术怀疑论者可能错误地认为盖茨认为超级智能即将来临。同样地，除了他关于火星人口过剩的引言之外，有益于人工智能运动的人对安德鲁·吴的立场一无所知可能会错误地认为他并不关心人工智能的安全性，而事实上，他确实如此。问题的关键在于，因为Ng的时间表估计更长，

关于超人AI风险的误区

许多人工智能研究人员在看到这个标题时翻了个白眼:“ 斯蒂芬霍金警告说，机器人的崛起对人类来说可能是灾难性的。”而且许多人已经忘记了他们看过多少类似的文章。通常情况下，这些文章伴随着一个携带武器的邪恶机器人，他们建议我们应该担心机器人上升并杀死我们，因为他们已经变得有意识和/或邪恶。更轻松的是，这些文章实际上相当令人印象深刻，因为它们简洁地总结了AI研究人员不 担心的情景。这种情况结合了多达三种不同的误解:对意识，邪恶和 机器人的关注。

如果你在路上开车，你会有一种主观的色彩，声音等体验。但是自动驾驶汽车是否有主观体验?是否有任何想成为自动驾驶汽车的感觉?虽然这种意识之谜本身就很有趣，但它与AI风险无关。如果你受到无人驾驶汽车的打击，那么它是否主观上是否有意识对你没有任何影响。同样地，影响我们人类的是超智能AI 所做的事情 ，而不是主观感受。

机器变坏的恐惧是另一个红鲱鱼。真正的担忧不是恶意，而是能力。根据定义，超级智能AI非常擅长实现其目标，无论它们是什么，因此我们需要确保其目标与我们的目标一致。人类通常不讨厌蚂蚁，但我们比他们更聪明 - 所以如果我们想要建造一座水电大坝并且那里有一个蚁丘，对蚂蚁来说太糟糕了。有益的人工智能运动希望避免将人类置于那些蚂蚁的位置。

意识误解与机器无法实现目标的神话有关。机器显然可以在狭义上展现出目标导向的行为目标:寻求热量导弹的行为在经济上被解释为达到目标的目标。如果您感觉受到与您的目标不对齐的机器的威胁，那么正是这种狭隘意义上的目标让您感到麻烦，而不是机器是否有意识并且体验到目的感。如果那个寻热导弹追你，你可能不会惊呼:“我并不担心，因为机器没有目标!”

我同情罗德尼布鲁克斯和其他机器人先驱者，他们被恐吓小报感到不公平，因为有些记者似乎过分注重机器人，并用红色闪亮的眼睛用邪恶的金属怪物装饰他们的许多文章。事实上，有益的人工智能运动的主要关注点不在于机器人，而在于智能本身:特别是智力，其目标与我们的目标不一致。为了给我们带来麻烦，这种错位的超人情报不需要机器人的身体，只需要一个互联网连接 - 这可能使智能金融市场超越，发明人类研究人员，操纵人类领导者，开发我们甚至无法理解的武器。即使建造机器人在物理上是不可能的，

机器人误解与机器无法控制人类的神话有关。智能使控制:人类控制老虎不是因为我们更强壮，而是因为我们更聪明。这意味着如果我们在地球上放弃我们最聪明的地位，我们也有可能放弃控制权。

10. 人工智能的发展会面临哪些问题

随着人工智能在最近这几年愈演愈烈，各大公司纷纷投向人工智能行业，国内外多家公司都加入了人工智能俱乐部。在国内，像网络、阿里巴巴; 在国外，像微软、谷歌、Facebook等。一场人工智能技术的挑战已经开始。人工智能技术的发展前景广阔啊，但是就目前来说人工智能领域也面临着不小的挑战和难题。
让机器理解人类自然语言
虽然人工智能发展很快，人工智能学术进步，一些人工智能拥有深度学习算法，拥有较强的语音识别和图像识别能力。但是人工智能还不能真正地理解我们所看、所说、所思、所想，就特么像个弱智。所以说，人工智能的发展面临瓶颈，如何让机器拥有常识，熟悉我们的思维世界，这将是一项技术难题。国外,比如Facebook研究人员试图通过让机器观看视频来让机器学习和理解现实世界。
硬件技术与软件技术发展的差距
现在的硬件技术发展可以说相当迅速，但是我们的社会生活中还没有普遍使用机器人助手。很大程度上是因为相关软件技术的不成熟，使得机器缺少一个系统性的思维过程去指挥复杂的组织结构。目前人们已经开展了在这方面的研究，使机器在仿真世界中训练来加速机器学习。
防范人工智能被"暗箱操作"
我们知道只要是人设计出来的软件就会有各种各样的漏洞，人工智能也不例外。这样会导致黑客的攻击行为，通过使用各种小把戏来欺骗人工智能。而且这种漏洞一旦被居心叵测的人发现，这家伙就会利用人工智能进行破坏行动，后果可想而知。比如说，2016总统大选期间，俄罗斯的"假讯息活动"就是人工智能强化的信息站的一个预演。
让人工智能做个"好人"
有人可能认为我们生活中可能很少看见人工智能，但是人工智能就在我们身边。就比如说我们的手机，手机上有许多关于人工智能的软件，像siri、Alexa、微软小冰、淘宝个性化推荐、滴滴智能出行、今日头条新闻智能推荐、prisma人工智能图像处理等等。但是随着人工智能的发展，人们担心人工智能可能会带给我们的伤害。在2017年的网络入侵防护系统机器学习会议上，人们就在讨论如何将人工智能技术控制在安全和人类伦理道德范围内，换句话说，就是让人工智能成为一个"好人"，能确保人工智能技术能在关键行业能起到公正的决策。就如何让人工智能保持美好的一面。微软、谷歌、Facebook和其他公司都在讨论这样的话题。像"人工智能合作"一个新型非盈利组织、"人工智能道德与行业管理基金"、纽约大学一个新的研究机构AI Now都在这方面做出了努力。AI Now最近发布报告，呼吁各国政府在刑事司法或福利等领域应坚决放弃使用不接受公众审查的"黑箱"算法。