导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于怎么将人工智能变好的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
面对人工智能，我们该如何做
人工智能时代呼啸而至，伴随着人工智能在各领域的广泛应用，在一定程度上制造了社会恐慌，尤其是忧心忡忡的家长们。
据推算，在人工智能时代，最低估算也会有近一半人的工作会受到威胁，尤其是重复性、简单的脑力和体力劳动。而那些非标准工作环境、灵活性要求高的工作并非人工智能的强项。
但可以肯定的是，未来的工作与生活必然比现在的智能化程度高。如果不能与智能社会同步发展，肯定是落伍的。因此，任何时代都需要不断自我学习，让自身更新速度与时代匹配。
那我们该怎样做准备呢？
在《写给父母的未来之书》中，人工智能时代人们需要三大能力。
01与人工智能相处的能力。
未来，围绕人工智能会有一系列衍生职业或行业，能最大限度地利用人工智能改善生活，促进发展。
与人工智能相处的能力也就是人能理解人工智能并能改进或发展人工智能，或者至少能与人工智能和谐相处，将其当成劳动工具。
也就是说，智能世界里基础思维能力仍然重要，需要持续不断学习提高自主阅读能力、抽象思维能力和自我反思能力。
02与人相处的能力。
自古以来，沟通是人们生存、生产、发展和进步的基本手段和途径，更是人们交流的主要方式。良好的沟通可以帮助我们取长补短，获得新知识和新技能。
但人工智能最大的短板就是在理解人类世界和人类心思上仍有较大差距，不可能完全替代人际沟通。
未来，标准化的工作会被逐步取代，而非标准化的工作，一般都意味着不确定性、需要团队间大量的磨合、协作、沟通等。而随机应变、相互妥协将成为常态。
03超越人工智能的能力。
第三种能力是最关键的能力，也就是那些人工智能难以做好的事情，也就是为人工智能指引方向。
人工智能解决专业性问题非常出色、优势明显，但并非全能，突出表现在日常生活的不同领域，人类具有天生的洞察、整合、重构、创新的能力。很明显，只有程序、算法的人工智能远不如人类。
未来以来，我们信心满满的走在人工能智能的林荫大道上，利用自身优势，积极拥抱它、学习它、创造它，用智慧改变世界。
人工智能如何自我进化
设计一种能够改进自身的人工智能是困难的，因为改进所需要的智能水平很高，或者说人工智能建立在复杂的基础上。无论是数学、程序还是各种智能模型都超出人工智能的理解能力，而要改进自身几乎不可能避开这些。那么可以从建立在简单基础上的低水平人工智能开始，使基础和智能水平相适应，从而能够不断自我进化达到很高水平。这不是新思路，只是缺乏理论指导，本文旨在提出一种初步理论。
自我进化的人工智能的关键在于正确设计初始智能和进化规则。强化学习也是如此，但它是复杂的人工智能，进化到一定程度会停止，需要人类来改进。简单的人工智能将类似人工生命，一开始是非常简单的，所有的复杂结构都是进化而来，这样能够避免自身超出自身的改进能力。初始智能和进化规则虽然是简单的，但是并不容易设计，需要符合一些原理。
初始智能的进化肯定会受到阻碍，这些阻碍足以导致进化失败，只有将阻碍转化为动力的进化方式才可能成功。比如初始智能可能会犯一些错误，但是正是从错误中学习才更加深刻，没有错误反而不好。闪电、火山、宇宙射线等对生命有害的因素对早期生命而言却是必不可少的，早期生命将劣势充分转化为优势不是偶然，如果生命不具有这种特性将无法诞生。初始智能能够进化得越来越复杂在于一个改变引起其他改变，这些改变又会引起更多改变，像滚雪球一样。这是一个递归的过程，初始智能和规则都需要体现递归的原理。智能体内部在任何时期都需要是递归的，进化这种时间上的递归和智能体这种空间上的递归是统一的。智能体必须是一个严密系统，各部分合理组织、紧密联系，同时既保持一定稳定性又保持一定可变性，保持稳定性是为了更好地变化，保持可变性是为了更好地稳定。智能体在很长时间内都不是在理解自身的基础上改进自身，而只是根据一些简单原则和方法。这些原则和方法需要不断更新，这是由智能体自身控制的，需要实现每次更新都是正确的并且促进下一次更新。智能体不一定需要自我复制，所有改变都可以发生在一个智能体上。规则之间的联系应该是非常紧密的，而且规则是统一的，各个部分采用同样的规则，这其实也是递归。因为当两个看似不相关的部分相遇时，它们能够很好地发生作用，就像遇到同类一样。规则还需要体现自相似这种递归，即简单规则组成的宏观规则和简单规则是相似的，只是层次不同而已。随着智能体的进化，规则本身也会进化，但是初始规则是不变的，新规则是初始规则的组合，那么初始规则必须是完备的，能够组成任何可能需要的规则。
初始智能处在一个虚拟环境中，与之构成一个系统共同进化。环境也可以理解为智能体的一部分，相当于它用于改进自身的工具。自我进化产生的智能必然是通用智能，因为只有通用智能才能解决自身遇到的各种问题。由于在虚拟环境中进化，它只是具备了智能的基本原理，就像婴儿大脑一样，有一个适应真实世界的过程，需要人类的引导和训练。
自我进化的人工智能是不可简约的，即要知道结果只有按照初始智能和规则一步步演化，没有更简单的方法可以准确预测。同时由于它是一个复杂的整体，除非深刻理解它，否则来自外部的修改可能都达不到预期效果，甚至适得其反，也就是说人类对进化过程是很难正确干预的。人类所做的只是设计初始智能和规则，进化过程可以为了研究而修改但是最终成品的进化过程是不应该修改的，因为容易出现无法预料的错误。研究进化过程时生命是一个重要参考，但是模拟生命进化是很困难的，因为生命建立在复杂的物质基础上。即使原理是简单的，还要充分理解物质性质才能正确理解和模拟生命，不如模拟更简单且更合适的。智能也是递归的，因为智能能够创造智能，其原理具有很强递归特性，从而非常适合自我进化。
人类为什么很难理解自我进化的原理？因为我们处在一个已经演化得非常复杂的世界，和初始智能的世界有巨大差异。我们遇到阻碍不一定需要转化为动力，有时忽视反而更好，有很多因素能够使我们突破阻碍，但是对于初始智能而言这是唯一能够成功的方式。我们的很多事物不需要是自我调节的，无论什么坏了都可以由人类来维修，但是对于初始智能而言没有任何高级智能能够帮助它。
既然人类可以直接设计人工智能，为什么还需要使其自我进化？因为有些是无法教给人工智能的，需要它自己去领悟。我认为技术奇点会由自我进化的人工智能达到，因为这样的智能才是完备的，直接设计的人工智能难免会有考虑不周之处，即使能够自我改进也会在未来遇到无法解决的问题。
目前主流的人工智能是将智能转化为计算，自我进化的人工智能则是将计算转化为智能。人类掌握了巨大的计算力却没有充分发挥出来，因为需要人类设计和改进算法。自我进化的人工智能其实是一种创造算法的算法，能够不断地将计算力转化为算法。人类学会创造新的智能是一个飞跃，学会创造自我进化的智能也是一个飞跃。
人工智能怎么做呢？
人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
人工智能要怎么做到？
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic Algorithm，简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
怎样可以实现人工智能呢？
引言：科技越来越发达，就有一个新名词出现在人们的眼前，叫作人工智能。这个词呢就比较新鲜，那么什么是人工智能，人工智能又是怎么样实现的，又怎么才可以实现人工智能，今天小编就给大家来分析一下。
一、关于人工智能
人工智能的理解可以分为两个意思，可以将这个词分开来理解，就是人工和智能两个意思。人工智能呢就是通过用计算机来模仿人的一些思维过程，然后和一些智能行为。就通过模拟这些来实现智能工作的原理，然后制作和人想法相似的智能的机器。就可以实现更高层次的应用，这些只是它的一个应用分支。那它也是一门新的技术科学，它的理论方法和技术都是全新的。人们就可以通过它来实现一些自己达不到的技术。
二、要怎样才能实现
公共职能的实现主要就有两种方式的，一个就是采用最传统的方式进行编码设计。编码设计呢，就是通过一些技术就让系统呈现出比较智能的效果，然后它不考虑用的方法是不是和人或动物所用的方法一样。这种方法就相当于是一些文字识别和电脑会下棋是一样的，这只是其中的一种方法。
那第二种方法的话就会相对于来说较难一点，因为它不光光要看之后呈现的效果，还要要求实现它的方法和人类所相似。这种方法呢，就是模拟人的想法的一种方式。通过用电脑和人的想法相结合，然后达到相同的智能效果。像网络游戏一样，如果游戏简单的话就会比较简单。如果是游戏复杂的话，就会对角色的数量和活动空间增加的量，就会对它也增加了一些难度。要想实现人工智能的话，就可以通过这两种方式来进行实现。
如何使用人工智能？
请问您是否有特指某一方面呢？
人工智能可以在我们生活的方方面面中得到使用。
1、在线聊天
1）闲聊机器人 这样的机器人一般不需要专业知识库，行业内都用过智齿的，普通的寒暄库即可，它不需要正面回答问题，也不存在单轮多轮会话的概念，只是需要给出回答即可，对召回率没要求，对准确率更没要求，这在技术上没什么难度。参考案：智齿体验版、小I机器人
2）个人助理 这样的大家就常见了，siri就是个了。这个最大难点就是意图识别，意图识别又包括语言、文本、表情、肢体动作识别，需要机器人极强的学习能力，同时直接跳过单轮会话，必须满足多轮会话，是个不太好做的东西。
3）客服机器人 这个是老本行了。客服机器人是通过知识库检索，实现单轮、多轮会话，它不需要意图识别，不过要做到对各种消息的分析，已经对访客的有效反馈，这是要命中率的，所以难度并不小，所幸的是，技术相对成熟，已经商用，七鱼也是做得很好的，赞一个
2、数据模型构建
这一点少有人提及，但我们确实需要。大家都知道商业竞争的后期都是对数据的占有率比拼。拥有数据，才能拥有战斗力。而现有的数据分析模型无非就是人工制定，最多就是支持高度自定义，而模型的合理性验证的成本相当。
3、语音交互
这个挺多人做的了，大概10几家。通过录音和流程化，实现语音机器人的商业化，着重用于产品推广和售后服务。杭州阿里出来的一个小团队叫做灵声实现了商业化，听说客户都排队了好了，说完客服领域的，说说我了解的市场行情。
1）服务行业
2）工业
3）农牧业
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于怎么将人工智能变好的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于怎么将人工智能变好的相关内容别忘了在本站进行查找喔。