人工智能的發(fā)展正在逐步加速，目前討論比較火熱的ChatGTP便是人工智能的產(chǎn)物。為增進大家對人工智能的認識，本文將對人工智能以及人們對于人工智能的一些誤解予以介紹。如果你對人工智能具有興趣，不妨和小編一起繼續(xù)往下閱讀哦。

一、人工智能

當前圍繞該學科的蓬勃發(fā)展可以通過計算(今天有非常強大的硬件系統(tǒng)，體積小，能耗低)以及實時和短時間內(nèi)分析的能力來解釋技術成熟度巨大數(shù)據(jù)量和任何格式(分析)。

然而，科學界對人工智能的興趣始于遙遠的地方：第一個真正的人工智能項目可以追溯到 1943 年，當時研究人員 Warren McCulloch 和 Walter Pitt 向科學界提出了第一個人工神經(jīng)元，隨后在 1949 年，加拿大心理學家唐納德·奧爾丁·赫布(Donald Olding Hebb)的書，詳細分析了人工神經(jīng)元與人腦復雜模型之間的聯(lián)系。神經(jīng)網(wǎng)絡的第一個功能原型(即為重現(xiàn)生物神經(jīng)元的功能而開發(fā)的數(shù)學/計算機模型，以解決那些年理解的人工智能問題，

人工智能一詞“正式”起源于美國數(shù)學家約翰麥卡錫(1956 年)，并與他一起“推出”了第一批專門針對 AI 的編程語言(1958 年的 Lisp 和 1973 年的 Prolog)。從那時起，人工智能的歷史一直在波動，其特點是在數(shù)學模型方面取得了重大進展(越來越復雜，旨在“模仿”一些大腦功能，如模式識別)，但在研究方面卻有起有落。硬件和神經(jīng)網(wǎng)絡。后一條戰(zhàn)線的第一次重大進步發(fā)生在 1990 年代，隨著圖形處理器進入“擴展”市場(即普通大眾)，

最近的一波浪潮是在過去十年中隨著所謂的“神經(jīng)形態(tài)芯片”的發(fā)展而到來的，即在單個微組件中集成數(shù)據(jù)處理和存儲的微芯片，這要歸功于研究領域的加速。納米技術，以模擬人腦的感覺和認知功能，這是許多初創(chuàng)公司也在關注的領域。

據(jù)麥肯錫預計，到2030 年，AI 的全球經(jīng)濟價值將高達 13 萬億美元。這是因為在 AI 浪潮的影響下，幾乎各行各業(yè)乃至每一個應用領域的工程環(huán)節(jié)都在轉(zhuǎn)型。除了自動駕駛以外，AI 還廣泛應用于以下領域：機器故障預測模型，告知何時需要進行機器保養(yǎng);健康和傳感器分析，如病患監(jiān)護系統(tǒng);機器人系統(tǒng)，直接從經(jīng)驗中學習并不斷改進。

二、對人工智能的誤解

1.“人工智能會奪走我的工作”

可以說，關于人工智能最普遍和潛在危險的誤解是，它將奪走人類的工作崗位。是的，自動化正導致一些低技能工作的冗余增加，但這一趨勢近年來被嚴重夸大了。此外，大多數(shù)科學估計表明，人工智能驅(qū)動的自動化可能會創(chuàng)造比取代更多的就業(yè)機會。然而，即便如此，這也不是重點。工作場所中的人工智能有能力改善人們和企業(yè)的工作表現(xiàn)，而不是完全消除人們做這些工作的需要。

2.“人工智能的工作原理和人腦完全一樣”

這是一個被廣泛接受為事實的關于人工智能的普遍錯誤。事實上，人工智能在很大程度上是一個非常簡單的領域，有著非?；镜膽?。是的，有很多證據(jù)表明人工智能在一盤棋中成功擊敗人類，或者通過Siri機智的聲音回答模仿人類。然而，這只不過是一個模擬。人工智能無法理解或感受其周圍環(huán)境，也無法像人類一樣真正地從環(huán)境中“學習”。簡而言之，要讓人工智能能夠完成人類最基本的事情，比如讀書或穿西裝打領帶，我們還有很長的路要走。

3.“人工智能算法是中立和客觀的過程”

你可能已經(jīng)知道這一點，因為它在新聞中越來越受關注，但人工智能并不是中立的或客觀的。人工智能的好壞取決于創(chuàng)造它的人或公司。即使在商業(yè)用例中，人工智能的質(zhì)量和可信度也有很大差異。讓我們來看看一個非常常見的用例：外匯交易機器人，它使用人工智能來幫助金融交易員在外匯市場上做出決定。雖然存在許多不同的人工智能機器人，但事實上，諸如頂級外匯經(jīng)紀人等行業(yè)專家對外匯機器人作為交易工具的可信性進行了精心詳細的審查，這表明并非所有人工智能都是中立或可信賴的。有時，人工智能很容易被不當推銷給對技術本身過于信任的人。

4.“人工智能對于外行來說太難理解了”

許多沒有計算機科學背景的人本能地阻止他們?nèi)ダ斫夂屠萌斯ぶ悄?，錯誤地認為只有科學家才能掌握它。實際上，人工智能過程很簡單，只需兩三行代碼就可以創(chuàng)建。人工智能只不過是一個處理器;你給它輸入數(shù)據(jù)以得到你想要的結果。它以一種非常直接的方式工作，任何想花很短時間學習它的基本原理的人都可以很容易地掌握它。特別是在人工智能專家中，對人工智能的把關太多了，這只會疏遠那些能最好地利用它的人。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關人工智能的內(nèi)容，希望大家對本次分享的內(nèi)容已經(jīng)具有一定的了解。如果您想要看不同類別的文章，可以在網(wǎng)頁頂部選擇相應的頻道哦。