6分钟科普“微乐跑得快真有挂吗(提高胜率)

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有许多教授都对人工智能做了简单易懂的解释英文如下：

There are many professors who have given easy-to-understand explanations for artificial intelligence.

人工智能
，一般简称为AI，是研究、开发用于模拟 、延伸和扩展人的智能的理论
、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 。该领域的研究包括机器人 、语言识别
、图像识别、自然语言处理等
。英文是rtificial intelligence。

人工智能：

人工智能是一种通过计算机技术模拟人类智能的技术和应用 ，它可以让计算机像人一样思考 、学习和判断 。人工智能技术的发展
，让计算机可以处理更加复杂和抽象的问题，实现更加精准和有效的决策
。

随着互联网和计算机技术的飞速发展 ，人工智能技术也得到了迅速的发展和应用。现在
，人工智能技术已经广泛应用于医疗、金融
、交通、教育 、娱乐等领域，成为了现代科技领域的热门话题之一 。

人工智能真的可以像人类一样独立思考吗？

人工智能（Artificial Intelligence ，简称AI）指的是计算机系统通过模拟人类智能和学习能力，完成类似人类智能的任务和活动
。这些任务包括视觉感知
、语言理解、知识推理 、学习和决策等。人工智能是一种模拟和延伸人类智能的技术
，可以让计算机系统通过自主学习和演化，逐渐获得越来越高的智能水平 。人工智能已经应用于许多领域 ，如自然语言处理
、机器视觉、自动驾驶 、智能推荐
、医疗诊断等。

人工智能的意义和价值是什么

首先人工智能在当前只是一个设想并没有真正意义的实现
，至于能否实现，目前还没有任何人敢保证
。这是因为大脑的结构太过于复杂 ，而且最麻烦的是
，大脑偏偏又很脆弱，因此在活体上进行实验来探索大脑的功能和工作原理有这巨大困难。

目前 ，研究脑科学的最好手段是核磁共振
，但核磁共振也只能看到大脑某一个区域的活跃，仍然无法完全更加细致的观测 。可以这么说 ，如果人脑的机能不能很透彻的了解
，那么人工智能就只是一个幻想
。

第二，假如人工智能是建立在对人脑的模拟上 ，那么人工智能必定也会有所谓的“情感 ”。其实情感这种东西本质上就是人脑对化学和物理信号的反应 。如果完全模拟人脑，给予相似的刺激那么人工智能将拥有人类所能拥有的一切
。但是这种高仿真的模拟难度会非常非常大。

第三
，?思考并非是人类的专属 。最近科学家把人工神经网络（最简单的大脑模型）烧入到了一个小机器人，据说这个小机器人的行为看起来很像一只爬虫
。因此其实猫猫狗狗也会思考 ，只是我们不知道它们在想什么。

第四
，大脑是身体的一部分，你可以说大脑控制了身体 ，但其实也可以说身体控制了大脑 。因为你所得到的一切快乐都要凭借你的身体
，而大脑不过是为了更好地维护身体的存在
。

人工智能一词始创于1956年，但是由于数据量的增加 ，先进算法以及计算能力和存储能力的提高
，人工智能在当今变得越来越流行。

1950年代早期的AI研究探索了诸如解决问题和符号方法之类的主题 。1960年代，美国国防部对这种工作产生了兴趣 ，并开始训练计算机来模仿人类的基本推理。

这项早期工作为我们今天在计算机中看到的自动化和形式推理铺平了道路
，包括可以设计为补充和增强人类能力的决策支持系统和智能搜索系统
。

好莱坞的**和科幻小说将AI描绘成占领世界的类人机器人，而AI技术的当前发展并没有那么可怕 ，甚至还没有那么聪明。取而代之的是，人工智能已经发展为在每个行业提供许多特定的利益 。继续阅读有关医疗保健
，零售等方面人工智能的现代示例
。

二、为什么人工智能很重要?

1)AI通过数据实现重复学习和发现的自动化。但是，人工智能不同于硬件驱动的机器人自动化 。AI不是自动执行手动任务 ，而是可靠
，无疲劳地执行频繁，大量的计算机化任务
。对于这种类型的自动化 ，人工询问对于设置系统并提出正确的问题仍然至关重要。

2)人工智能为现有产品增加了智能 。在大多数情况下
，不会将AI单独出售
。而是，您已经使用的产品将通过AI功能得到改善 ，就像将Siri作为新一代Apple产品的功能添加一样。自动化
，对话平台，机器人和智能机可以与大量数据结合使用 ，以改善从安全智能到投资分析的各种家庭和工作场所技术 。

3)AI通过渐进式学习算法进行调整
，以使数据进行编程
。人工智能发现数据的结构和规律性，从而使该算法获得技能：该算法成为分类器或预测器。因此 ，就像该算法可以教自己如何下棋一样，它可以教自己下一个在线推荐什么产品 。当给定新数据时
，模型会适应。反向传播是一种AI技术，允许在第一个答案不太正确时通过训练和添加数据来调整模型
。

4)AI使用具有许多隐藏层的神经网络分析更多和更深的数据。几年前几乎不可能构建具有五个隐藏层的欺诈检测系统 。不可思议的计算机功能和大数据改变了这一切
。您需要大量数据来训练深度学习模型 ，因为它们直接从数据中学习。您可以提供的数据越多
，它们变得越准确 。

5)人工智能通过深度神经网络实现了令人难以置信的准确性，这在以前是不可能的
。例如 ，Alexa
，百度搜索和百度相册的交互都是基于深度学习的，并且随着我们使用它们的不断增加 ，它们将变得越来越准确。在医学领域
，来自深度学习，图像分类和对象识别的AI技术现在可以用于以与训练有素的放射科医生相同的准确性在MRI上发现癌症 。

关于“有许多教授都对人工智能做了简单易懂的解释英文”这个话题的介绍 ，今天小编就给大家分享完了
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