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如何定义人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
人工智能——行为的识别
人工智能，目前能够通过画面静态的识别物体：人、树木、斧头。
上述的识别目前是通过，对画面所有的像素点的颜色进行大数据的的对比与分析，并通过加权算法来判断该物品属于哪个物品。但是目前的计算机还是做不到对物品进行模式方面的识别以及对行为进行识别。
但在将来，人工智能应当能够做到对技术方法进行分析和预测，而技术与方法必然地涉及到人或机器的行为，那么计算机也就需要对人类的行为进行认知。
而关于计算机对于行为的认知，我认为其中一个比较重要的是，需要对行为的关键属性进行重新定义，比如：“砍”，像百度百科这样的定义(用刀斧等猛剁，用力劈：～柴。～伐。，暂不去考虑其衍生的含义)，他可以让人类认知与锁定该行为区别于其他接近的行为，如“切”、“刺”、“敲”、“扇”，但计算机无法理解这样的定义。
想要计算机进行一步一步的模式识别与理解，我们需要对这个行为进行重新的定义：
1、它是一个人的行为，判断依据为“存在一个人在运动”；
2、它是一个人在操作物品并且在对另一个物体进行改造的行为，判断依据为“手持一个物体，另一个物品的外观在该行为的作用下发生了改变“；
3、操作的物品是“刀”、“斧”、“剑”，或其他锐利的硬物。
4、人使力的方向与锐利硬物所指的方向一样。判断依据为“这个锐利硬物所指的方向与其运动的轨迹基本相同”。
那么，这个行为是“砍”。
在计算机认识所有物品以及一个个行为之后，它就能够判断出，当我们需要一段木头的时候，到底我们应该用“斧头”去“砍”，还是用“电锯”去“割”更好。。
如何理解人工智能?>
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
人工智能的原理是什么
人工智能的原理，简单的形容就是：
人工智能=数学计算。
机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”
这种模式。
想象家里的双控开关。
为了实现更复杂的计算，最终变成了，“大规模集成电路”——芯片。
电路逻辑层层嵌套，层层封装之后，我们改变电流状态的方法，就变成了“编写程序语言”。程序员就是干这个的。
程序员让电脑怎么执行，它就怎么执行，整个流程都是被程序固定死的。
所以，要让电脑执行某项任务，程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。
就拿联控电梯举例：
别小看这电梯，也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断：上下方向、是否满员、高峰时段、停止时间是否足够、单双楼层等等，需要提前想好所有的可能性，否则就要出bug。
某种程度上说，是程序员控制了这个世界。可总是这样事必躬亲，程序员太累了，你看他们加班都熬红了眼睛。
于是就想：能不能让电脑自己学习，遇到问题自己解决呢？而我们只需要告诉它一套学习方法。
大家还记得1997年的时候，IBM用专门设计的计算机，下赢了国际象棋冠军。其实，它的办法很笨——暴力计算，术语叫“穷举”（实际上，为了节省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算，比如那些明显的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚，然后对比人类的比赛棋谱，找出最优解。
一句话：大力出奇迹！
但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。
所以，程序员给阿尔法狗多加了一层算法：
A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。
B、然后，有针对性地计算。
——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！
在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？
这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。
仔细想一下，人类是怎样学习的？
人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并根据总结的规律，预测未来。
当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。
不过，机器的学习方式，和人类有着质的不同：
人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。
机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。
这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。
它就是仗着算力蛮干而已！力气活。
具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。
（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）
它需要两个前提条件：
1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；
2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。
所以，神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫做“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。
神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！
现在，这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。
目前AI常见的应用领域：
图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。
自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。
神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。
当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。那么，
这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——事实上，计算机连真正的随机数都产生不了。
——机器仍然是笨笨的。
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人工智能技术，可通过眼球运动判断性格，是如何判断的？
北京，7月30日（新华社）--人们常说，眼睛是通往灵魂的窗口。一个国际研究小组利用人工智能通过观察眼球运动来判断性格。来自德国斯图加特大学、澳大利亚弗林德斯大学和南澳大利亚大学等机构的研究人员使用最先进的机器学习算法来证明性格与眼球运动之间的关系。他们跟踪了42人在日常生活中的眼球运动，随后使用问卷调查来评估人格特征。
他们发现，眼球运动可以表明一个人是否善于交际、谨慎或好奇，而且算法软件可以可靠地识别 "五大 "中的四个：神经质、外向性、合群性和自觉性。大五 "理论指的是心理学家确定的涵盖人格描述所有方面的五种特质：外向性、合群性、自觉性、神经质和开放性。结果显示，眼球运动可以显示一个人是善于沟通、小心谨慎，还是充满好奇心。
而算法软件可以可靠地识别 "五大人格 "的四个基本人格特征：亲和力、责任感、外向性和神经质，或情绪稳定性，但不能判断对经验的接受程度，即发展性。其中一位研究人员说，好消息是这一发现可以帮助改善人类和机器之间的互动。如果机器能够确定一个人的个性，它就可以采取相应的行动。
首席研究员Tobias Loetscher是南澳大利亚大学的高级讲师，他说："人们一直在寻找优化的、个性化的服务。"今天的机器人和计算机没有社会意识，因此不能适应非语言线索，"罗彻补充说。"这项研究旨在通过人工智能改善人机互动体验，帮助开发更自然、更了解人类社会信号的机器人和计算机"。研究成果可以为社会信号处理和服务机器人等新兴领域的发展提供重要参考。该技术可用于智能手机、自动驾驶汽车和游戏，以支持个性化的服务。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能如何判断的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。