人工智能算法的可解釋性，人工智能是智能算法的實(shí)現(xiàn)其核心內(nèi)容在于什么

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-06-28 04:58:29 編輯：智能門(mén)戶手機(jī)版

1，人工智能是智能算法的實(shí)現(xiàn)其核心內(nèi)容在于什么

人工智能是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，二十世紀(jì)七十年代以來(lái)被稱(chēng)為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。這是因?yàn)榻陙?lái)它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支，無(wú)論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類(lèi)似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科?？梢哉f(shuō)幾乎是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個(gè)應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。

編程與推理沒(méi)有關(guān)系，編程的智能建立在“是非”之上，以中斷判斷為基礎(chǔ)。推箱子有很多種判斷，比如2*2*2……結(jié)果會(huì)特別多，而編程只是控制其中某一步，這樣每一步都有2種情況，相乘后，軟件就會(huì)有很多種通過(guò)方法，太多了。比如棋類(lèi)軟件，我們只要控制某些局部，這些局部組成了“人工智能”，而局部本身是“非智能”的，這么說(shuō)明白？即使是人腦的智能，本質(zhì)上還是電信號(hào)的中斷處理，處理的速度“即人的聰明”，與人腦中數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化與數(shù)據(jù)量有關(guān)，也就是人腦的智能，其實(shí)是機(jī)械電子搜索匹配過(guò)程……

人工智能是智能算法的實(shí)現(xiàn)其核心內(nèi)容在于什么

2，到底什么是人工智能

如果人工智能達(dá)到和人類(lèi)一樣的智力高度，它將與人類(lèi)是一種什么樣的關(guān)系？共存：成為另一個(gè)物種？還是為人類(lèi)服務(wù)，像是《機(jī)器人瓦力》？抑或是像《終結(jié)者》里那樣奴役或者毀滅人類(lèi)？這些問(wèn)題逐漸被人們所重視，那到底什么是人工智能，又將發(fā)展到什么程度？

就是智能機(jī)器人有思想的機(jī)器人

1人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”。2人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。人工智能是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。3人工智能在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)時(shí)有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識(shí)別、電腦下棋等。另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實(shí)現(xiàn)方法也和人類(lèi)或生物機(jī)體所用的方法相同或相類(lèi)似。遺傳算法（GENERIC ALGORITHM，簡(jiǎn)稱(chēng)GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡(jiǎn)稱(chēng)ANN）均屬后一類(lèi)型。遺傳算法模擬人類(lèi)或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類(lèi)或動(dòng)物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動(dòng)方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細(xì)規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡(jiǎn)單，還是方便的。如果游戲復(fù)雜，角色數(shù)量和活動(dòng)空間增加，相應(yīng)的邏輯就會(huì)很復(fù)雜（按指數(shù)式增長(zhǎng)），人工編程就非常繁瑣，容易出錯(cuò)。而一旦出錯(cuò)，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個(gè)新的版本或提供一個(gè)新補(bǔ)丁，非常麻煩。采用后一種方法時(shí)，編程者要為每一角色設(shè)計(jì)一個(gè)智能系統(tǒng)（一個(gè)模塊）來(lái)進(jìn)行控制，這個(gè)智能系統(tǒng)（模塊）開(kāi)始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習(xí)，能漸漸地適應(yīng)環(huán)境，應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開(kāi)始也常犯錯(cuò)誤，但它能吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時(shí)就可能改正，至少不會(huì)永遠(yuǎn)錯(cuò)下去，用不到發(fā)布新版本或打補(bǔ)丁。利用這種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學(xué)的思考方法，入門(mén)難度大一點(diǎn)。但一旦入了門(mén)，就可得到廣泛應(yīng)用。

　“人工智能”一詞最初是在1956 年dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算, 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因之當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”,

到底什么是人工智能

3，人工智能的發(fā)展怎么樣

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，英文縮寫(xiě)為AI（Artificial Intelligence）。人工智能的目的在于嘗試使用計(jì)算機(jī)技術(shù)生產(chǎn)出與人類(lèi)智能相似的智能機(jī)器，包括但不僅限于人工智能機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別等系統(tǒng)。人工智能的智能表現(xiàn)在對(duì)人的思維過(guò)程的模擬，但是人的思維過(guò)程并不簡(jiǎn)單，它包括識(shí)別、分析、比較、概括、判斷、推理等等步驟，是一個(gè)復(fù)雜且高級(jí)的認(rèn)識(shí)過(guò)程，因此人工智能是一門(mén)非常具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)。人工智能的概念大約誕生在20世紀(jì)50年代，到如今僅僅經(jīng)歷了60余年的發(fā)展之路，是一項(xiàng)非常高新的技術(shù)，被譽(yù)為二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一。人工智能雖然說(shuō)是一門(mén)計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支，但它在發(fā)展過(guò)程中還涉及到了心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科，有學(xué)者甚至認(rèn)為人工智能的發(fā)展幾乎需要涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇。我們可以把人工智能簡(jiǎn)單的拆開(kāi)成“人工”與“智能”兩個(gè)方面來(lái)理解，“人工”很簡(jiǎn)單，即人為制造的，那么“智能”是什么呢？智能從字面含義上來(lái)講，就是智力與能力的合體。我們知道，人類(lèi)可以通過(guò)學(xué)習(xí)與實(shí)踐發(fā)展自己的智力與能力。也因此，人工智能在發(fā)展過(guò)程中，其核心問(wèn)題就是如何幫助機(jī)器擁有推理、知識(shí)、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動(dòng)和操作物體的等能力，并嘗試構(gòu)建出智力。依托于計(jì)算機(jī)技術(shù)的先天優(yōu)勢(shì)，學(xué)習(xí)知識(shí)對(duì)于人工智能而言可以說(shuō)只是時(shí)間和存儲(chǔ)空間的問(wèn)題。自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展，讓人工智能擁有了移動(dòng)與操作物體的能力。智能算法的發(fā)展，讓人工智能在一定程度上也擁有了推理與交流的能力。人工智能與計(jì)算機(jī)的發(fā)展是分不開(kāi)的。有學(xué)者總結(jié)，人工智能發(fā)展會(huì)面臨著六大瓶頸，分別是數(shù)據(jù)瓶頸、泛化瓶頸、能耗瓶頸、語(yǔ)義鴻溝瓶頸、可解釋性瓶頸和可靠性瓶頸。數(shù)據(jù)瓶頸是指“由于數(shù)據(jù)收集能力的不足、理論無(wú)偏性和數(shù)據(jù)隨機(jī)性等條件的限制而導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真、缺乏等數(shù)據(jù)缺陷。”我們簡(jiǎn)單的套在人工智能上來(lái)看，收集數(shù)據(jù)能力的不足可以理解成識(shí)別技術(shù)的不成熟，理論無(wú)偏性可以理解成獲取數(shù)據(jù)的質(zhì)量，數(shù)據(jù)隨機(jī)性的限制可以理解成獲取及處理數(shù)據(jù)的難易度。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，人工智能已在數(shù)據(jù)方面取得了比較明顯的進(jìn)步。不過(guò)，目前人工智能的發(fā)展仍未完全突破數(shù)據(jù)瓶頸的問(wèn)題，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增大對(duì)人工智能算法的提升效果仍然不夠理想。泛化瓶頸是指人工智能在泛化能力提升上所遇到的困難。泛化能力是指“機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)新鮮樣本的適應(yīng)能力?！蹦憧梢詫⑷斯ぶ悄艿姆夯芰?jiǎn)單理解成自主學(xué)習(xí)能力與適應(yīng)能力。通常來(lái)說(shuō)，人工智能的各項(xiàng)能力，都需要通過(guò)大量的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練及算法規(guī)定來(lái)獲得。在實(shí)驗(yàn)室的環(huán)境下，很多人工智能的各項(xiàng)能力均有不錯(cuò)表現(xiàn)。但是實(shí)際生活照比實(shí)驗(yàn)室環(huán)境而言，存在太多的不確定性，因此人工智能要想更好的落地，就需要擁有強(qiáng)大的泛化能力，以在應(yīng)對(duì)突發(fā)情況及未知情況時(shí)能夠給出合理的響應(yīng)，更好的幫助人類(lèi)。能耗瓶頸可以簡(jiǎn)單的理解為人工智能在應(yīng)用等過(guò)程中所消耗能源大于它實(shí)際所產(chǎn)生的效益，即能耗成本過(guò)高。而在優(yōu)化人工智能能耗問(wèn)題的過(guò)程中，首當(dāng)其沖的就是對(duì)算法的優(yōu)化。就像人體的大腦大概只占體重的2%，但是卻能占據(jù)人體總能耗的20%一樣，算法對(duì)于人工智能能耗的影響也非常的大。隨著智能算法的發(fā)展，人工智能在能耗瓶頸上也有所進(jìn)步。例如奧地利科技學(xué)院、維也納工業(yè)大學(xué)和麻省理工學(xué)院的研究者就成功訓(xùn)練了一種能夠控制自動(dòng)駕駛汽車(chē)的低能耗智能算法，這一算法僅僅使用了75000個(gè)參數(shù)與19個(gè)神經(jīng)元，比之前減少了數(shù)萬(wàn)倍。語(yǔ)義鴻溝瓶頸是指人工智能缺乏真正的語(yǔ)言理解能力，無(wú)法根據(jù)上下文或常識(shí)理解一些容易產(chǎn)生歧義的語(yǔ)言，即聽(tīng)不懂“人話”。目前，人工智能在這一點(diǎn)上仍然沒(méi)有顯著的突破?？山忉屝云款i是指人工智能過(guò)于依賴模型中已有的數(shù)據(jù)，缺乏深層學(xué)習(xí)能力的缺陷。人工智能很容易學(xué)習(xí)一個(gè)東西是什么，但是很難明白一個(gè)東西究竟為什么會(huì)這樣。如果人工智能不能理解知識(shí)或行為之間的深層邏輯，那么它在用已有模型去應(yīng)對(duì)未知變量時(shí)，就很容易引起模型崩塌，類(lèi)似于“死機(jī)”。目前，已有學(xué)者提出可以使用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與最優(yōu)傳輸技術(shù)找到模型坍塌的原因，并提出改進(jìn)模型，從幾何映射的角度上嘗試去突破人工智能的可解釋問(wèn)題，在理論上取得了一些進(jìn)步。我們都遇到過(guò)電腦死機(jī)，這在一定程度上反映著可靠性｜public domain可靠性瓶頸是指人工智能在系統(tǒng)可靠性上的不足。粗略來(lái)講，可靠性主要包含設(shè)計(jì)可靠性、耐久性和可維修性三個(gè)方面。人工智能的設(shè)計(jì)可靠性可以簡(jiǎn)單的理解為它的算法是否可靠，它是否能在規(guī)定的條件下，完成預(yù)定的功能。例如自動(dòng)汽車(chē)在行駛過(guò)程中，是否能夠正確識(shí)別道路情況，并作出合理反應(yīng)，很大程度上都要依靠自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的設(shè)計(jì)可靠性。耐久性和可維修性很簡(jiǎn)單，即能不能長(zhǎng)久使用與能不能、方便不方便維修，維修的成本如何?，F(xiàn)階段的人工智能仍然存在很大的局限性，市面上應(yīng)用的人工智能絕大多數(shù)為弱人工智能，而強(qiáng)人工智能的發(fā)展仍然存在很多的難題。但是不管人工智能在未來(lái)有多少難關(guān)需要克服，可以肯定的是，科技的發(fā)展會(huì)不斷推動(dòng)人工智能的發(fā)展，讓人工智能可以幫助更多產(chǎn)業(yè)、更多市場(chǎng)主體中實(shí)現(xiàn)新的賦能與轉(zhuǎn)型，最終完成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)集約化發(fā)展提供不竭動(dòng)力的光榮使命，為我們的美好未來(lái)添磚加瓦。

人工智能的發(fā)展怎么樣