有关人工智能的10个最常见问题的谜底_人工智能_庞杂
人工智能是本世纪的紧张话题之一。人工智能的功能和无限的潜力导致了许多有趣的对话和辩论。
人工智能的兴起引起了AI的许多新关注。从激情亲切飞腾的爱好者开始学习有关AI的更多信息，到渴望探索该领域的有抱负的人，或者只是想批评它的其他人。但是，无论您所处的频谱是什么，您都会想到几个问题。
在本文中，我们期待回答有关人工智能的一些最常见问题。目的是回答这两个方面，包括所有实际问题，并阐明个人对此主题可能有的疑问。让我们简要地看一下本日我们将考试测验办理的各种问题。
什么是人工智能？AI有多强大？人工智能会偷你的事情吗？人工智能可以接管天下吗？人工智能的优点是什么？人工智能的弊端是什么？我们离AGI有多近？人工智能有哪些运用？您须要成为天能力力开始学习AI吗？如何开始利用AI？
您可以随时跳过最想要回答的问题。但是，如果您不想错过任何特定要点，强烈建议您阅读整篇文章。现在，让我们期待回答有关AI的十个最常见的问题。
1.什么是人工智能？人工智能是指开拓的软件或特定模型可以自己实行繁芜的任务而无需任何人的帮助。AI的更正式定义可以描述如下：
“能够实行常日须要人类智力的任务的打算机系统的理论和开拓，例如视觉感知，语音识别，决策和措辞之间的翻译。”
人工智能是一个弘大的研究领域，由多个子领域组成，包括机器学习，深度学习，神经网络，打算机视觉，自然措辞处理等等。
人工智能被认为是未来的技能，它可以办理机器人，医学，物流和运输，金融等浩瀚领域的浩瀚问题，并供应更多的工业公用做事。
我强烈建议您从下面供应的链接中查看以下有关使人工智能神秘化的文章，以更好地理解这一领域。
2. AI有多强大？为了回答这个问题，让我们简要地看一下人工智能的繁芜历史，尤其是神经网络领域。人工智能的观点及其无限的能力在几十年前就已经确定。估量AI将是为现有问题供应办理方案的下一件大事。
随着韶光的流逝，人们意识到人工智能并没有想象中那么大略。而且实行繁芜的活动险些是不可能的，尤其是在那段期间内的现有技能下。
最初，AI并没有像人们认为的那样成功，缘故原由是短缺数据以及能够实行繁芜排列和组合的能力的技能资源。
但是，在当前时期，我们得出的结论是，人工智能是创造革命性天下的潜在未来。人工智能乃至可以办理某些繁芜的任务，相对而言，这可能会花费更多的韶光。
这个问题的大略答案-“人工智能有多强大？”在当代时期，取决于研究职员从事程序打算的能力。开拓职员的技能使AI模型足够好，可以尽快办理特殊繁芜的任务。
随着图形处理单元（GPU）的兴起，您可以帮助更快地皮算AI模型并开拓创新的东西。截至目前，人工智能已经非常强大，可以高效地办理分配给它的一系列任务。但是，它还没有达到顶峰，间隔这一点还差几年。
3.人工智能会取代你的事情吗？人工智能是当今增长最快的领域。据《财富》杂志统计，人工智能专家的招聘在过去四年中增长了74％。人工智能被视为当代最“热门”的事情。
对闇练的AI专家的需求以前所未有的速率增长。人工智能子领域（如机器学习，深度学习，打算机视觉，统计和自然措辞处理）的专家的哀求和职位空缺每天都在增加。
自然产生的问题是，人工智能终极会变得如此强大，以至于它有能力盗取我们所有的事情吗？
我认为，关于AI将来会盗取您的事情的说法险些可以视为神话。在这种假设情形下，人工智能将取代所有人类活动并接管当代天下的大部分任务，由于它们不易涌现人为缺点，并且可以更高效地实行特界说务。
在引入机器的工业革命期间，也发生了类似的事情。显然，它没有盗取事情机会。相反，它为人类掌握事情铺平了道路。人类是知识分子。因此，人工智能将简化人工事情的繁芜性，但实际上并不会夺走您的事情！
4.人工智能可以接管天下吗？> Photo by Philipp Katzenberger on Unsplash
科幻电影改变了一些人对人工智能的认识。他们用AI编程的图像机器人将变得如此强大，以至于他们终极将摧毁他们的创造者并摧毁全体天下，从而导致新的AI掌握物种的发展。
一个引人入胜的故事情节，但在不久的将来随时发生，这是不真实的！
不可否认，人工智能已经走了很长一段路，并发展成为当代天下的独特功能。只管AI取得了进步，但是大多数任务仍旧是在事情或开拓阶段的人工监督下完成的。
人工智能也仅限于编程完成的特界说务。一个有趣的例子是自动驾驶汽车，个中AI卖力掌握汽车并将其驾驶到用户选择的所需目的地。但是，AI仅限于精确地驾驶汽车，而没有其他外部任务。
因此，对付科幻电影中所显示的AI盘踞天下来说，间隔这样的结果至少还有几十年的韶光。但是，只是为了保持对此预测的好奇心，将来终极有可能！
5.人工智能的优点是什么？
只管目前，这只是虚构的。由于当代对人工智能的炒作是巨大的，因此它具有许多优点。
除了先前谈论的由AI创造的大量事情机会外，它还具有其他优点，例如完成循环或人类须要实行的重复性任务，而不会涌现随意马虎发生人为缺点的缺陷。
人工智能类似于打算机程序，不会疲倦，因此具有在特界说务上全天事情的能力，直到实现期望的结果。
与人类的速率比较，他们能够对各种问题进行更快的打算，并得到精确的结果。他们还拥有大量现实生活中的运用程序，以使我们的日常生活更大略。人工智能的优点是不言而喻的。
6. AI的弊端是什么？从头开始构建人工智能模型有时可能很耗时且须要大量资源。如果您希望在没有GPU的普通打算机上开拓深度学习模型，则替代方法是切换到云平台，由于该模型的构建过程在您的PC上不可持续。
除了花费大量韶光和资源外，在某些情形下，人工智能模型的支配也可能非常昂贵。而且，在分外情形下AI模型发生故障的情形下的掩护本钱可能很烦人。
人工智能要考虑的另一个重大缺陷是缺少利用人工智能来完成更高等的知识任务。我们仅限于人工智能。ANI对付实行许多任务是有益且必不可少的，但它并不像AGI那样有效。这一点使我们想到了下一个问题。
7.我们离AGI有多近？> Photo by Andrew George on Unsplash
人工智能是一个有趣的观点。AGI是人工智能程序可以人类水平的完全性和智能性来打算，评估和处理多个任务的时候。
只管进行了不断的研究和技能进步，人工智能领域仍未取得丰硕成果。有关此观点的实验和研究正在不断地进行评估，以期在不久的将来得到更好的结果。
根据专家的说法，人工智能尚未实现的紧张缘故原由是由于险些不可能复制人脑。
只管神经网络在实行分配给它们的特定繁芜任务时表现出色，但不幸的是，它们并不能替代人脑。
8.人工智能有哪些运用？自然界中的人工智能具有广泛的运用。这些包括您从一天开始到一天结束的旅程。常日，当您利用智好手机开始新的一天时，您会利用智能面部锁定或其他指纹AI方法的AI功能来解锁手机。
然后，您决定利用Google进行搜索，就会碰着自动完成和自动更正的AI功能，该功能利用序列技能进行序列建模。除智好手机外，人工智能还有大量其他运用程序，包括电子邮件垃圾邮件检测，谈天机器人，工具字符识别等。
人工智能还可以在许多其他领域中找到其运用，例如机器人技能，医学，物流与运输，金融等主题，以及行业中更多的公用奇迹做事。
9.您须要成为天能力力开始学习AI吗？这个问题有一个大略的答案-“不，你不！
”人工智能是一个神话般的领域，包含许多壮不雅观的子领域。如果您对以下主题供应的各种有趣观点特殊感兴趣，那么完备值得投资您的宝贵韶光来得到有关AI主题的更多知识。
虽然从头开始学习AI有时有时会很困难，但随着您连续投入更多韶光学习与AI干系的浩瀚观点，它会变得更加有趣和酷。您将打仗到数学，编程，机器学习等方面的知识，这将扩展您的大量知识。
纵然您创造人工智能领域不适宜您的特定兴趣，只要您学习了有关AI浩瀚主题的知识，这还是完备可以的。
利用人工智能弄湿手最好的部分是，您从以放学科得到的知识也可以部分或全部用于各种软件运用程序和事情。
10.如何开始利用AI？好的！
因此，到这一点，希望您对人工智能的各种功能着迷，并为探求人工智能的空想出发点感到愉快。人工智能是一个广阔而微小的领域。但是，不用担心！
您可以利用大量宝贵的资源和生产资料来产生最佳结果。仅通过剖析和研究Internet上的资料，您就可以得到广泛的知识领域。诸如Stack Overflow，Data Stack Exchange和GitHub之类的网站是一些最受欢迎的网站，它们可供应深入的办理方案以及对您在运行或安装程序或相应代码块时碰着的问题或缺点的解答。
我建议您查看本文结论部分供应的第一个链接，以详细理解“ 10个最好的免费网站，以理解有关数据科学和机器学习的更多信息。”在从资源中得到大量知识的同时，这该当是剖析各种不雅观点的一个很好的出发点。
结论：> Photo by NASA on Unsplash
在本文中，我们涵盖了有关人工智能的大多数常见问题，同时试图为浩瀚AI主题供应可持续的信息和解决方案。我们还旨在澄清误解，并谈论有关AI的各种观点。
阅读本文之后，我希望所有的不雅观众都能清楚地看到人工智能以及有关AI的浩瀚主题。对AI的现实认识对付理解天下革命性未来将发生的变革具有主要意义。
因此，必不可少的是要理解繁芜的细节并在人工智能方面具有丰富的知识，以避免缺点的不雅观念和其他误解。同样，理解AI并致力于确保AI的未来是一种令人愉快的经历。这是一个充满新机遇和创造的崭新领域。
如果您对本文所述的各个方面有任何疑问，请随时不才面的评论中见告我。我会尽快回答您。
感激大家坚持到底。我希望你们喜好阅读本文。祝大家有美好的一天！
(本文由闻数起舞翻译自Maarten Grootendorst的文章《Answering 10 Most Commonly Asked Questions About Artificial Intelligence》，转载请注明出处，原文链接：https://towardsdatascience.com/answering-10-most-commonly-asked-questions-about-artificial-intelligence-f847e63b5837)
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