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人工智能是靠什么实现的？
早期人工智能靠数学家思考逻辑的形式，再代码化，这个难度太大，后来也没什么进步
目前，人工智能的实现方式以机器学习为主要方向
机器学习的方法就是用数据代表经验，用模型代表方法， 用数据来调整模型中的参数，最终达到指导决策的目的。 机器学习也是模拟人的学习过程，人都是总结经验的，机器学习就是通过数据来总结模型里的参数。
现在的机器学习是弱人工智能，但只是预测的行为不算真正人的智能
5. 为什么人工智能在近些年能够飞速发展？
因为随着生产力的进步，科学技术的发展，人工智能已经为现在的人类提供很多的便利。所以说人类尝到了人工智能的甜头，所以说会非常快的发展。
人工智能的关键技术有哪些
人工智能的关键技术有以下：
1、计算机视觉技术
计算机视觉，简称CV（Computer Vision），是一门研究如何使计算机更好的“看”世界的科学。给计算机输入图片，图像等数据，通过各种深度学习等算法的计算，使得计算机可以进行识别、跟踪和测量等功能一般来说，CV技术主要有如下几个步骤：图像获取、预处理、特征提取、检测／分割和高级处理。
2、自然语言处理技术
自然语言处理（Natural Language Processing）技术是一门通过建立计算机模型、理解和处理自然语言的学科。是指用用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理并识别的应用，大致包括机器翻译、自动提取文本摘要、文本分类、语音合成、情感分析等。
3、跨媒体分析推理技术
以前的媒体信息处理模型往往是针对单一的媒体数据进行处理分析，比如图像识别、语音识别，文本识别等等，但是现在越来越多的任务需要跨媒体类别分析，即需要综合处理文本、视频，语音等信息。
4、智适应学习技术
智适应学习技术（Intelligent Adaptive Learning），是教育领域最具突破性的技术。该技术模拟了老师对学生一对一的教学过程，赋予了学习系统个性化教学的能力。在2020年之后，智适应学习技术得到了快速发展，背后的推动里有强大的计算能力和海量的数据，更重要的还有贝叶斯网络算法的应用。
5、群体智能技术
群体智能（Collective Intelligence）也称集体智能，是一种共享的智能，是集结众人的意见进而转化为决策的一种过程，用来对单一个体做出随机性决策的风险。
6、自主无人系统技术
自主无人系统是能够通过先进的技术进行操作或管理，而不需要人工干预的系统，可以应用到无人驾驶、无人机、空间机器人，无人车间等领域。
7、智能芯片技术
一般来说，运用了人工智能技术的芯片就可以称为智能芯片，智能芯片可按技术架构、功能和应用场景等维度分成多种类别。
8、脑机接口技术
脑机接口（Brain-Computer Interface）是在人或动物脑与外部设备间建立的直接连接通道。通过单向脑机接口技术，计算机可以接受脑传来的命令，或者发送信号到脑，但不能同时发送和接收信号；而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。
9、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。
10、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。
人工智能的发展动因有哪 些？
人工智能作为互联网驱动下的一个重要领域，能够发展到今天，不是靠着自身内部的驱动力，而是因为互联网在不断完善，数据变的随处可得，所以，人工智能的进步来源于互联网基础设施的不断进步，离开互联网孤立的来看人工智能，是没有意义的。人工智能的再度兴起并非偶然，因外部环境和人工智能自身都在发生演化。驱动人工智能领域发展到现在程度的外部动因有：
1）传感器能力和数量的大幅提升。受智能手机、可穿戴设备等爆发式增长的推动，传感器无论从数量还是质量上都有了飞跃，而机器的感知能力变强是机器变“聪明”的重要前提。LIGA等微电子技术的日趋成熟，推动着传感器能力有了质的飞跃，大量智能设备的出现则进一步加速了传感器领域的繁荣。这些伸向真实世界各个领域的触角是机器感知世界的基础，而感知则是智能实现的前提之一。
2）计算成本的大幅下降。人类很早就确定了人工智能需要处理的任务，但之前的计算资源使计算机无法完成这样庞大和复杂的信息处理。摩尔定律使得计算成本在迅速下降，同时云计算的出现、GPU的大规模应用使得集中化的数据计算能力变得前所未有得强大。今天人类已经拥有实现这些设计所需要的计算资源，如最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。大规模的集中式计算使得人工智能的发展速度指数级加快，过去仅训练深度神经网络模型对某一物体的认知就要花费近一年时间，而现在这个时间被缩短到几天内。
3）海量数据的出现。2015年，全球产生的数据总量达到了10年前的20多倍。如此海量的数据给机器学习提供了足够多的素材。人工智能的本质其实分为两部分：首先是能够汇集到足够多的有效数据；其次是利用先进的算法对这些数据进行处理。大数据得益于互联网、移动互联网和越发廉价且变得无处不在的传感器。大数据是人工智能发展的助推剂，因为有些人工智能技术是使用统计模型来进行数据的概率推算的，如图像、文本或者语音，通过把这些模型暴露在数据的海洋中，使它们得到不断优化，或者称之为“训练”。
人工智能需要什么基础？
人工智能（AI）基础：
1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：
算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。
（1）算力：
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。
（2）算法：
算法是AI的背后“推手”。
AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。
（3）数据：
在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。
机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，由此催生了大量数据标注公司，它们将处于未经处理的初级数据，转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
2、技术基础：
（1）文艺复兴后的人工神经网络。
人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。
（2）靠巨量数据运作的机器学习。
科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。
（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。
自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。
自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：
其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；
其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。
人工智能发展的关键是什么？
人工智能作为新一轮科技革命的通用技术，将对经济体系产生重要而深远的影响，对促进经济高质量发展具有重要意义。
目前，人工智能产业发展的基础相对薄弱。数据安全、道德、收入分配、技术泡沫和区域空间等也面临着严峻挑战。
这些挑战不仅包括人工智能本身的缺陷，还包括人工智能发展带来的社会和经济问题。提前规划并妥善解决这些问题是推动人工智能深入发展的关键。
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