人工智慧的傳統定義是，機器以通常我們認為屬於人類的方式，來執行任務和解決問題。有一些任務我們覺得很簡單--識別**中的物體、駕駛汽車--可是這些任務對於ai來說特別困難。機器可以在棋盤上超越人類，可是那些機器的程式從本質上來說是體力活，機器受到程式的限制。乙個30美元的裝置就能在棋類遊戲上超越我們，可是它沒法做--也沒法學會做--其他所有事情。
這就是為什麼我們需要機器學習。給機器展示幾百張貓的**，機器就會訓練自己的演算法，學會更好地識別**中的貓。機器學習是所有大型網際網路公司的基礎，讓公司可以進行搜尋結果排名，為特定使用者選擇最相關的內容和建議。
智搜（giiso）資訊成立於2023年，是國內首家專注於資訊智慧型處理技術研發及寫作機械人核心軟體開發和運營的高科技企業。公司成立之 初，就獲得了天使輪投資，並在2023年8月獲得了金沙江創投500萬美元pre-a輪投資。
深度學習是以人類大腦為基礎，要複雜得多。與機器學習不同的是，深度學習可以教會機器忽略聲音或影象中所有不重要的資訊--呈現一種能夠反映無限多樣性的層級性世界觀。正是深度學習為我們帶來了無人車、語音識別、以及有時候比放射學專家更擅長識別腫瘤的醫療分析系統。
雖然有了這些值得讚嘆的進步，我們距離與人類同樣智慧型的機器還很遠--我們的機器甚至與老鼠的智慧型相比都差得很遠，我們大約只見證了ai實力的5%。
是時候重新思考就業嗎?
如今在美國，駕駛貨車是最常見的職業之一。幾百萬人在東西海岸之間運輸著貨物，以此維持生計。然而，很快所有這些就業機會都將消失。無人車將替代人類司機在路面行駛，並且更快、更安全、更高效。有這麼好的事，還有哪家公司會選擇更昂貴、更容易犯錯的人類司機呢?
類似的勞動力變革在歷史上也有先例。在工業革命前，90%的美國人在農場工作。蒸汽技術和製造業的興起讓許多人失業了，但是也創造了很多新的工作機會--還創造了很多當時人們無法想象得到的新領域。這個排山倒海般的巨變是在兩個世紀的過程中慢慢展開的，當時，美國有足夠時間來適應變化。農民們直到退休都在種田，而他們的下一代去上學，成為了電工、工廠領班、房地產商和食品化學家。
而卡車司機們就沒有這麼幸運了。他們的職業，還有另外幾百萬人的職業，很快就會過時。在智慧型機器時代，數量眾多的人們將沒有工作的能力，或者有被淘汰的風險。我們可能會見證20世紀30年代經濟危機以來最大的失業大潮。
2023年，富蘭克林羅斯福的新政幫助了大量失業人口，並且幫助重啟了美國經濟。更重要的是，它幫助美國從乙個農業社會轉變為乙個工業社會。羅斯福的「公共工程署」僱傭了失業者來建造橋梁和新的高速公路，改善了美國的交通基礎建設。這些改善為當時非常先進的新技術應用奠定了基礎:汽車。
我們需要有乙個針對21世紀的新政，針對人工智慧會帶來的新就業機會打造培訓專案。我們需要重新訓練卡車司機和辦公室助理，來打造未來的資料分析師、旅行規劃師等等其他我們現在還不知道自己有需求的職業。美國南北戰爭前(19世紀60年代前)的農民，絕對無法想象自己的兒子會當電工，而現在，我們也很難說ai在未來會創造什麼樣的工作機會。不過我們清楚的是，必須採取革命性的措施，才能完成從工業社會到智慧型機器時代的轉變。
智搜（giiso）資訊成立於2023年是國內領先的「人工智慧+資訊」領域技術服務商，在大資料探勘、智慧型語義、知識圖譜等領域都擁有國內 頂尖技術。同時旗下研發產品包括編輯機械人、寫作機械人等人工智慧產品！憑藉雄厚的技術實力，公司成立之初，就獲得了天使輪投資， 並在2023年8月獲得了金沙江創投500萬美元pre-a輪投資。
ai:和人類一樣?
智慧型機器如何做到模仿自己的「造物主」。
要實現人類級別的人工智慧，我們下一步要做的就是創造智慧型的--但不是自動的--機器。你汽車中的ai系統可以讓你安全到家，但是沒法在你回家後自動選擇下乙個目的地。我們將以此為基礎，加入基本的動機以及情感和道德價值。如果我們創造出學習能力像人類大腦一樣強的機器，應該不難想象機器會「繼承」一些類似人類的特點--還有弱點。但是在我看來，「終結者」預言極其不可能。這需要乙個精心策劃的、意圖不軌的個體，特意將惡意企圖寫入智慧型機器，沒有哪個機構--更別說哪個公司或者個人--可以憑一己之力實現人類等級的ai。打造智慧型機器是我們這個時代最大的科學挑戰之一，需要各個國家、公司、實驗室和學術團體之間共同分享智慧型。ai的進步最有可能是漸進的，而且是開放的。-- yann lecun。
人工智慧融入到我們的生活，參加人工智慧培訓可行麼？
人工智慧到現在已經經歷了幾十年的發展，在1959年人工智慧一詞被正式提出，人工智慧的發展潛力也被寄予厚望。但是它的發展並不是那麼順利，經歷了幾次高潮到低谷的跌宕起伏。到今天，人工智慧迎來了史上最好的發展期，而人工智慧的發展如此火熱，是跟它本身的應用相關聯的。相信大家已經切身的感受到了人工智慧的存在，...
機器智慧型 高頻問題 人工智慧的定義
目前一共有四中定義方式 1 合理地行動 2 像人一樣行動 3 合理地思考 4 像人一想思考 這也是當前的定義。因為有統一的標準，易於實現 a 正確的推理可能是合理的推理 b 正確的推理不是合理性的全部 c 有些合理的行動不涉及推理 合理的行動比思維法則更一般，因為正確的推理只是實現合理性的其中可能機...
機器學習和人工智慧的關係
人工智慧和機器學習之間的關係是什麼？機器學習是用來實現人工智慧的一種技術手段 演算法模型 概念 特殊的物件。特殊之處就在於該物件內部已經整合或者封裝好乙個某種方程 還沒有求出解的方程 作用 演算法模型物件最終求出的解就是該演算法模型實現 或者分類的結果 分類 樣本資料 numpy，dataframe...