人工智能：智能程序的科學1956年JohnMcCarthy創建的「人工智能」（AI）是一個通用術語，指的是表現出智能的行為的硬件或軟件。用McCarthy教授的話來說，它是「制造智能機器，特別是智能計算機程序的科學和工程」。「AI」這個詞兒已經存在了幾十年，然而，一直以來進步有限，因為解決許多現實世界問題的算法太復雜了。復雜的活動包括進行醫療診斷，預測何時機器將失效或測量某些資產的市場價值，涉及成千上萬的數據集和變量之間的非線性關系。在這些情況下，很難使用我們的數據來「優化」我們的預測。在其他情況下，包括識別圖像中的對象和翻譯語言，我們甚至不能制定規則來描述我們目標。舉個例子：我們怎么能寫一套規則，完整地描述一只狗的外觀？如果我們可以降低從程序員到程序的復雜預測（數據優化和特性規范）的難度呢？這是現代人工智能的關鍵點。臻視——全能易用的短視頻創作推廣工具。廈門福建珍云AI數字人小程序站點

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（1）人工智能對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助于人類認識自身智能的形成。（2）人工智能對經濟的影響。系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網絡工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由于AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。（3）人工智能對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。一個理想的人工智能社會是人類與人工智能友好相處的社會。伴隨著人工智能和智能機器人的發展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。在人工智能發展上首先要做好風險管控，這樣發展起來的人工智能才是人類之福。

統計學法90年代，人工智能研究發展出復雜的數學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數學語言也允許已有學科的合作（如數學，經濟或運籌學）。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出這些進步不亞于“NEATS的成功”。有人批評這些技術太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬于計算智能學科研究范疇。機器自動識別語音 一鍵完成字幕添加。

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