导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关为什么要发展ai人工智能的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能的意义和价值是什么？
人工智能什么是有什么价值和意义，人工智能(AI)使机器可以从经验中学习，适应新的输入并执行类似人的任务。您今天听到的大多数AI示例-从下象棋的计算机到自动驾驶汽车-都严重依赖于深度学习和自然语言处理。使用这些技术，可以训练计算机通过处理大量数据并识别数据中的模式来完成特定任务。
一、人工智能历史
人工智能一词始创于1956年，但是由于数据量的增加，先进算法以及计算能力和存储能力的提高，人工智能在当今变得越来越流行。
1950年代早期的AI研究探索了诸如解决问题和符号方法之类的主题。1960年代，美国国防部对这种工作产生了兴趣，并开始训练计算机来模仿人类的基本推理。
这项早期工作为我们今天在计算机中看到的自动化和形式推理铺平了道路，包括可以设计为补充和增强人类能力的决策支持系统和智能搜索系统。
好莱坞的电影和科幻小说将AI描绘成占领世界的类人机器人，而AI技术的当前发展并没有那么可怕，甚至还没有那么聪明。取而代之的是，人工智能已经发展为在每个行业提供许多特定的利益。继续阅读有关医疗保健，零售等方面人工智能的现代示例。
二、为什么人工智能很重要?
1)AI通过数据实现重复学习和发现的自动化。但是，人工智能不同于硬件驱动的机器人自动化。AI不是自动执行手动任务，而是可靠，无疲劳地执行频繁，大量的计算机化任务。对于这种类型的自动化，人工询问对于设置系统并提出正确的问题仍然至关重要。
2)人工智能为现有产品增加了智能。在大多数情况下，不会将AI单独出售。而是，您已经使用的产品将通过AI功能得到改善，就像将Siri作为新一代Apple产品的功能添加一样。自动化，对话平台，机器人和智能机可以与大量数据结合使用，以改善从安全智能到投资分析的各种家庭和工作场所技术。
3)AI通过渐进式学习算法进行调整，以使数据进行编程。人工智能发现数据的结构和规律性，从而使该算法获得技能：该算法成为分类器或预测器。因此，就像该算法可以教自己如何下棋一样，它可以教自己下一个在线推荐什么产品。当给定新数据时，模型会适应。反向传播是一种AI技术，允许在第一个答案不太正确时通过训练和添加数据来调整模型。
4)AI使用具有许多隐藏层的神经网络分析更多和更深的数据。几年前几乎不可能构建具有五个隐藏层的欺诈检测系统。不可思议的计算机功能和大数据改变了这一切。您需要大量数据来训练深度学习模型，因为它们直接从数据中学习。您可以提供的数据越多，它们变得越准确。
5)人工智能通过深度神经网络实现了令人难以置信的准确性，这在以前是不可能的。例如，Alexa，百度搜索和百度相册的交互都是基于深度学习的，并且随着我们使用它们的不断增加，它们将变得越来越准确。在医学领域，来自深度学习，图像分类和对象识别的AI技术现在可以用于以与训练有素的放射科医生相同的准确性在MRI上发现癌症。
6)AI充分利用数据。当算法是自学时，数据本身可以成为知识产权。答案在数据中。您只需要应用AI即可将其淘汰。由于数据的作用现在比以往任何时候都重要，因此可以创造竞争优势。如果您在竞争激烈的行业中拥有最好的数据，即使每个人都在应用类似的技术，那么最好的数据也会取胜。
人工智能的好处
人工智能的好处有四点如下：
1、促进生产力提升。促进生产力提升是推动人工智能技术发展的重要原动力之一，从目前人工智能产品在工业领域的应用情况来看，未来更多的智能体将逐渐走进产业领域，人工智能也将是产业领域发展的新动能。当然，人工智能落地到产业领域也需要搭建相应的应用场景，这个过程还是相对比较复杂的，相信在当前产业互联网发展的大潮下，人工智能的落地应用会进一步提速。
2、降低岗位工作难度。人工智能对于职场人最为积极的一个影响就是会降低岗位工作难度，降低岗位工作难度的同时，也必然会提升岗位工作效率。实际上，人工智能技术的运用，不仅会降低职场人的岗位工作难度，还会进一步拓展职场人的能力边界，使得职场人在借助于人工智能技术的情况下，成为一名“全面手”。
3、加速创新。人工智能技术的运用会进一步促进创新，这在当前产业结构升级的大背景下，具有非常实际的意义。创新是企业发展的原动力，也是企业实现绿色发展和可持续发展的重要基础。人工智能加速创新可以体现在多个方面，比如对于资源的有效管理就是比较常见的途径。
4、人工智能就是通过机器进行深度学习来工作，而这种学习过程，就是大量地识别和记忆已有的知识积累。创造性思维的来源之一是好奇心和想象力。爱因斯坦说过两句话：“我没有特殊的天赋，我只是极度好奇”、“想象力比知识更重要”。人接受的教育越多，知识积累得越多，好奇心和想象力可能相应减少，所以创造力并非随着受教育时间的增加而增加。创造性思维不仅取决于好奇心和想象力，还与价值取向有关，所以当我们讨论创新人才教育时，它不仅是一个知识和能力的问题，也是一个价值观的问题。
究竟为什么要发展人工智能?
很多人赞成发展人工智能，只是因为它是科学技术，而科学技术它一直被认为是一个尽善尽美的东西，所以只要一说发展科学技术就是天然正确的。如果反对某种技术研发，一定说是阻碍科学发展，而阻碍科学发展在很多人脑子里认为天然的就是一个罪状。实际到了今天，已经不能再简单地将“阻碍科学发展”视为罪状了，至少应该认识到有一些科学技术是不应该发展的，是有危害的。
在人工智能这件事情上，资本在其背后的推动是很明显的，策划出阿尔法狗下棋的商业炒作之后，更多的资本流向了人工智能的行业。但是资本的增值是盲目的，而且不计后果的，关于这一点重温马克思的教导很有意义。我现在对资本的恐惧要比对权力的恐惧大得多，资本比权力更可怕是因为资本其实非常盲目。
我提出一些激进的反对人工智能的观点，主张就人工智能不可逆转的发展形势及时思考。我认为，现在不能盲目赞美人工智能，歌颂人工智能的美好，我们应该在媒体上多进行关于人工智能的伦理方面的探讨，至少能引起各界对人工智能这方面问题的注意。在某些领域中，可以考虑保留低级的人工智能，保留人工智能的某些初级应用。要认识到这个东西就像魔鬼一样。我们尽量设法对某些指标性的东西加以明确，如各国约定在全球范围普遍内不允许做某些事，这样有可能延长人类文明。
事物发展都是两面性的，人类只有利用好人工智能才是发展之道。
人工智能的目的
人工智能是人类自身的能力的延伸。由于自身条件的局限，人类无法把现有的资源和认知发挥到极致，这就需要人工智能类的辅助工具。
人工智能具有超强的运算能力，记忆能力，而且不知疲倦，可以长期无休止的工作，这就为一些超级繁杂的任务提供了解决的一条可能路径。比如，如何在浩如烟海的资料中快速的检索出我们想要的信息。
再比如，可以破解出任何加密算法。理论上讲，量子类计算机的运算能力，即使使用最笨拙的穷举算法，也可以在极短的时间内破解出任何现有的已知的加密算法。
扩展资料
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。
弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。
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”。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于为什么要发展ai人工智能的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～