导读：很多朋友问到关于人工智能如何识别人性的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能能做什么？
人工智能的英文缩写就是经常提到的AI,它就是咱们利用计算机编程制造出一个智能的系统，并安装到所应用的机械上来模拟咱们人类的各种工作和行为。简单地说就是让机器来实现原来只有人类才能完成的这种复杂的工作，就是赋予这个机械一种思维。其实这个想法很早就被人提出了，是在1956年的时候。像之前挑战各个围棋大师的阿尔法狗就是人工智能机器人，还有咱们看到的电影终结者和机械战警等就是人类对人工智能最终形态的幻想。
计算机视觉岗位和人工智能似乎“风马牛不相及”，这也是人工智能领域非常火热的就业方向之一。
拍照的时候，相机可以自动地将人脸的画面进行识别和检测；P图的时候，可以针对人脸进行相应的美化处理（眼睛变大、涂腮红）等等。
当冷冰冰的机器能够感知到具体的影像，并且对此进行识别时，人工智能相当于为机器安上了一双眼睛，这种“神奇”的技术手段在岗位需求中自然会占有先机。
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。。
5 你对人工智能如何看待
在计算机科学中，人工智能（AI），有时也称为机器智能，是机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成鲜明对比。通俗地说，术语“人工智能”用于描述模仿人类与其他人类思维相关的“认知”功能的机器，例如“学习”和“解决问题”。
随着机器越来越强大，被认为需要“智能”的任务经常被从AI的定义中删除，这种现象被称为AI效应.Tesler定理中的一句话说“AI是尚未完成的任何事情。”例如，光学字符识别经常被排除在被认为是人工智能的东西之外，已成为常规技术。通常被归类为人工智能的现代机器能力包括成功地理解人类语音，在战略游戏系统（如国际象棋和围棋）中的最高级别竞争，自主运营汽车，内容交付网络中的智能路由以及军事模拟。
人工智能可以分为三种不同类型的系统：分析，人类启发和人性化人工智能。分析AI只具有与认知智能相符的特征;生成世界的认知表示，并根据过去的经验使用学习来为未来的决策提供信息。人性化的AI具有认知和情绪智力的元素;理解人类情感，除了认知元素，并在决策中考虑它们。人性化AI显示了所有类型的能力（即认知，情感和社交智能）的特征，能够自我意识并且在与他人的交互中具有自我意识。
人工智能于1956年成立，作为一门学科，在此后的几年里经历了几波乐观，其次是失望和失去资金（被称为“AI冬季”），随后是新的方法，成功和新的资金。在其历史的大部分时间里，人工智能研究已被分为通常无法相互通信的子领域。这些子领域基于技术考虑，例如特定目标（例如“机器人”或“机器学习”），使用特殊工具（“逻辑”或人工神经网络），或深刻的哲学差异。子领域也基于社会因素（特定机构或特定研究人员的工作）。
人工智能研究的传统问题（或目标）包括推理，知识表示，规划，学习，自然语言处理，感知以及移动和操纵对象的能力。一般智能是该领域的长期目标。方法包括统计方法，计算智力和传统的象征性AI。 AI中使用了许多工具，包括搜索和数学优化的版本，人工神经网络以及基于统计，概率和经济学的方法。 AI领域利用计算机科学，信息工程，数学，心理学，语言学，哲学和许多其他领域。
该领域的基础是人类智能“可以如此精确地描述，可以使机器模拟它”。[19]这提出了关于心灵本质的哲学论证以及创造具有类人智慧的人工生物的伦理，这些问题是自古以来神话，小说和哲学所探讨的问题。有些人还认为人工智能对人类是一种危险，如果它不断发展，其他人认为人工智能与以前的技术革命不同，会产生大规模失业的风险。
在二十一世纪，随着计算机能力，大量数据和理论理解的同步发展，人工智能技术经历了复苏;人工智能技术已经成为技术行业的重要组成部分，有助于解决计算机科学，软件工程和运筹学中的许多挑战性问题。是的，我认为人工智能会影响消费者，他们担心失业、安全问题和侵犯隐私。但在很大程度上，消费者接受人工智能。以下是我们的一些结果：更多的消费者认为人工智能对社会的影响是正面的，而不是负面的（分别为45%和7%）。说到他们的个人生活，更多的消费者认为人工智能将产生积极的影响，而不是消极的影响（52%和7%人们理解人工智能的方式各不相同。三分之二的被调查者说他们对人工智能有所了解，尽管只有十分之二（18%）的人说他们知道很多。三分之一的人承认对人工智能一无所知。我们发现到目前为止，人工智能最常见的第一印象是“机器人”，22%的受访者说。这些发现因地理位置的不同而略有不同；例如，与其他市场的消费者相比，中国消费者对人工智能的了解几乎是他们的两倍。只有8%的全球受访者认为人工智能是科幻小说，永远不会实现。绝大多数人（92%）告诉我们，他们希望人工智能最终会到来。超过一半（52%）的人认为人工智能仍处于发展的早期阶段，40%的人认为人工智能接近完全发展。四分之一的消费者希望人工智能的发展能够加速，相比之下，只有6%的消费者希望人工智能完全停止。正如人们所料，对人工智能发展速度的理解和接受与年龄有关。千禧一代（19%）比老年人（8%的X世代和2%的婴儿潮一代）更相信人工智能已经得到充分发展，并希望发展速度加快（32%的千禧一代、28%的X世代和20%的婴儿潮一代）。
*对人工智能的信任取决于经验和专业知识。当谈到人工智能的准确信息来源时，消费者报告说，最可信的信息将来自实践经验（46%）和技术专家（46%）。消费者还报告说，在处理人工智能时，他们将依赖专业领域的学者和专家（39%）和专业产品评论（38%）。他们较少重视朋友、家人和其他个人关系的建议（28%）。尽管全世界似乎都在反对精英及其专业知识，但消费者仍然愿意——至少在人工智能方面——转向那些最有见识的人。
*消费者经常遇到人工智能。当被问及人工智能的总体印象来自何方时，80%的全球消费者提到了某种形式的媒体——互联网、社交媒体、电视、电影和新闻。近六分之十（59%）的受访者表示，他们在接受我们的调查前的30天内看到或阅读过有关人工智能的内容，或有过一些个人经验。值得注意的是，82%的消费者表示，他们最近的互动给他们留下了积极的印象。
*但是人们会在多大程度上允许人工智能进入他们的生活而不感到不舒服呢？结果是，相当远。三分之二或更多的人说他们会信任人工智能处理药物提醒、旅行指南、娱乐、有针对性的新闻以及人工和机械。超过50%的受访者相信人工智能能够提供老年护理、健康建议、财务指导和社交媒体内容创建。超过40%的人说他们会信任人工智能来做饭、教书、警察、开车和提供法律咨询。另一方面，在儿童保育中使用人工智能排名垫底。
*毫无疑问，人工智能导致失业的可能性是受访者最关心的问题。当被问及人工智能是否更有可能创造就业机会或导致失业时，更多的消费者表示人工智能的失业率（82%）高于创造就业机会（18%）。
消费者报告可能对日常生活的其他方面产生不利影响；另一个令人担忧的是犯罪机会增加。我们有一半的受访者表示非常关注网络攻击（53%）和被盗数据或侵犯隐私（52%）。更少的人认为人工智能具有改善社会平等的能力（26%）。
总之，消费者似乎已经准备好接受人工智能，或者至少已经准备好接受他们现在认为的人工智能。毫无疑问，媒体上关于机器人、无人驾驶飞机、游戏和语音识别的报道给人们的看法增添了色彩。但许多人似乎愿意使用人工智能来节省时间，完成危险的任务，并使他们的生活更容易。当然，最大的挑战可能是帮助消费者克服对工作岗位被取代和网络犯罪增加的真正担忧
专家认为人工智能能筛选识别问题人群，AI是如何识别网络上的负极人群？
随着科学技术的不断发展以及人类社会的进步，人工智能在我们的生活当中的应用越来越广泛。它的应用一方面给我们带来了一定的威胁，当然在一定方面，如果我们积极的利用他还是可以造福人类社会。帮助我们预知一些事情，而且可以更好的科学评估一些信息。进入到21世纪20年代以来，有很多专家都在积极鼓励人工智能的发展。当然，这其中就会有一些专家认为人工智能可以帮助我们更好的筛选有问题的人群，那么人工智能它是如何帮助我们在网络上识别出那些负极人群的呢？
人工智能大数据分析更加敏锐
首先我们暂且不谈人工智能是否筛选出问题人群这个问题，我们就举一个简单的例子来说，近两年我们就会经常在网上看到这样的报道-感觉自己的生活好像是被监控了。自己和朋友说到了一个话题可能没有多久，诸如淘宝，京东等上面就会给推荐自己相关的内容。所以这就是一个大数据的分析，大数据会根据你在网上浏览的内容的长短、以及经常搜索的内容，或者是在一些购物的平台上搜索过的痕迹以及你和朋友们之间的聊天记录等等。他会从中进行归纳筛选，敏锐的预先知道你的身心的一个倾向或者是变化。所以从这一方面来讲，人工智能对于我们提前筛选出可能有问题的人群会更加的准确。
人工智能识别时会更加准确，突破了人的“伪装”
我们经常会发现那些最后因抑郁症自杀的人群在我们生活中的表现好像并没有什么特殊的，他们在我们面前好像表现出来的总是一种非常自信而且乐观的态度，但是却突然之间其已经自杀，其实并不是她们没有表现，而是她们在伪装，欺骗了我们的眼睛。这就源于人是一种善于伪装的动物，他面对其他人时，可能会展现出来的是一个伪装的自己，而不是内心深处的自己。但是大数据进行分析是利用人工智能，我们就可以深入剖析这个人的信息，他在人工智能面前是没有办法伪装的，因为他在电子设备上的一些表现都是他内心活动最直接的表达，所以会更加的准确。
人工智能算法强大，数据来源更广泛
很多朋友可能会对这个问题感到非常的好奇，人工智能是怎么进行识别的呢？他不像我们人类一样有自己的大脑，有心有眼睛去评判我们这个眼前的人。没错，我们人类评判一个人的好坏，或者是对这个人的印象，主要是来源于我们和这个人打交道，谈话，眼神，他的行动以及声音等等。那么大数据呢？其实它的运作原理也是这样的一个原理，人工智能也是可以和我们打交道的，例如我们的情绪，经常听的歌曲就可以传递出来；而我们的喜好或者是我们内心当中的想法，可能你就会在一些搜索引擎上搜索相关的问题或者是在网上咨询一些网络医生又或者是自己在与AI人工智能的一个聊天，或者是你在网上购物等等这些无形当中其实都在暴露出你这个人的整体的形象。所以人工智能就可以以此为进行判断，不断的给你加标签，然后通过在这些总体数据中的分析归纳对比，反馈出你会有一些负极的表现从而筛选出来。
人工智能是什么样的啊！
在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。[1]
随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。[2] 特斯勒定理（Tesler's Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”[3] 例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争， 自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及军事模拟。
人工智能可以分为三种不同类型的系统：分析型、人类启发型和人性化人工智能。[4] 分析型人工智能只有与认知智能一致的特征；生成对世界的认知表示，并利用基于过去经验的学习来为未来的决策提供信息。人类启发的人工智能包含认知和情商的元素；除了认知因素之外，还要理解人类情感，并在决策中考虑它们。人性化人工智能显示了所有类型能力（即认知、情感和社会智能）的特征，能够自我意识，并在与他人的互动中自我意识。
人工智能于1956年作为一门学术学科创立，此后几年经历了几次乐观浪潮， 接着是失望和资金损失（被称为“人工智能冬天”）， 接着是新的方法、成功和新的资金。 在其历史的大部分时间里，人工智能研究一直被划分为许多子领域，这些子领域之间往往无法相互沟通。[5] 这些子领域是基于技术考虑的，如特定目标（如“机器人学”或“机器学习”）， 特定工具的使用（“逻辑”或人工神经网络），或深刻的哲学差异。 子领域也基于社会因素（特定机构或特定研究人员的工作）。[5]
人工智能研究的传统问题（或目标）包括推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理、感知以及移动和操纵对象的能力。 一般智力是该领域的长期目标之一。 方法包括统计方法、计算智能和传统的符号人工智能。人工智能中使用了许多工具，包括搜索和数学优化、人工神经网络以及基于统计、概率和经济学的方法。人工智能领域借鉴了计算机科学、信息工程、数学、心理学、语言学、哲学和许多其他领域。
这个领域建立在人类智能“可以被如此精确地描述，以至于可以制造一台机器来模拟它”的主张之上。[6]这引发了关于创造具有类人智能的人工生命的思想本质和伦理道德的哲学争论，这些问题自古以来就被神话、小说和哲学所探索。有些人还认为人工智能如果发展势头不减，将对人类构成威胁。[7]其他人认为人工智能不同于以前的技术革命，它会带来大规模失业的风险。
在二十一世纪，随着计算机能力、大量数据和理论理解的同步发展，人工智能技术经历了一次复兴；人工智能技术已经成为技术产业的重要组成部分，有助于解决计算机科学、软件工程和运筹学中许多具有挑战性的问题。
人工智能识别技术你了解多少？
人工智能识别技术是指通过计算机、照相机、扫描仪等设备，自动获取并识别出目标指令、数据等信息的技术手段。最早起源于声控技术（语音识别技术），声控技术曾被广泛应用于智能手机的控制和互动中，其核心是将人的语音识别出来，与手机指令集进行对比，从而控制手机。
根据识别对象是否具有生命特征，人工智能识别技术主要可分为两类：有生命识别和无生命识别。
有生命人工智能识别技术实质是指与人体生命特征存在一定关联的技术，包括语音识别、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。语音识别技术工作原理是基于对识别者自身发出语音的科学有效识别，正确识别出语音的内容，或者通过语音判断出说话人的身份（说活人识别）；人工智能指纹识别技术在实践应用中，其工作原理是通过对人体指纹展开智能识别，最终正确判断识别出指纹所属的对应的人，从而满足实际需求；人工智能人脸识别技术是基于对人的脸部展开智能识别，对人的脸部不同结构特征进行科学合理检验，最终明确判断识别出检验者的实际身份；虹膜识别是通过虹膜的特征判断其实际身份。
无生命识别技术实质是指与人体生命特征不存在任何关联的技术，该项技术主要包括射频识别技术、智能卡技术、条形码识别技术。射频识别技术的工作核心是无线电磁波，其具体的工作原理是:无线电信号在电磁场下进行传送，完成数据和标签的识别；条形码识别技术包括一维码技术和二维码技术，二维码技术是在一维码技术基础之上发展出来的，给数据储存留下的空间更大，同时还可以纠错，在信息标示和信息采集中具有十分有效的运用；智能卡识别技术的识别对象主要是智能卡，智能卡主要是由集成电路板组成的，其工作主要是针对数据展开的运算和储存，通过将计算技术良好的融入到智能卡当中，针对数据进行的各种工作都做到了高效完成。
人工智能识别技术的应用非常广泛，而且不同种类的人工智能识别技术已经应用到了 社会 各领域，例如在语言翻译、面部识别等多个 社会 活动中都能够看到计算机人工智能的参与。除此之外，二维码识别和使用是人工智能识别技术运用的最典型的方式，它的利用主要是以二维码的形式生成程序和指令，在用户的移动终端屏幕上生成黑白格子拼接的平面图形，这些平面图形的分布通常来说具有一定的规律性，通过各种图形的排列组合，二维码图案具有唯一性，因此用户可以对二维码图案进行保存和记录。
我们相信，随着研究人员不断地对人工智能的有关技术进行优化和创新，人工智能识别技术将会更大程度地满足人们工作和生活需求。
本文由北京信息 科技 大学通信学院副教授李红莲进行科学性把关。
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