各位网友好，小编关注的话题，就是关于认答人工智能的问题，为大家整理了4个问题认答人工智能的解答内容来自网络整理。

如果有了一个人工智能，该问些什么问题才能测试出它的智能水平

你就问吃了吗？

1.解释自己工作原理不需要吃饭的只能说是“能”而没有所谓的“智”，解释越多越详细越“能”越不“智”，算基础版吧。

2.说“没吃”。知道与人交流对话，有把自己看作“人”的成分，但缺乏人情世故，对问题理解不够透彻，只能作为问答对象。

3.“吃了”。这个基本了解了问题只是一种打招呼的方式，不纠结于问题本身，这个就可以交流一些问题了。智商应该可以了。

4.视当时情景赋诗作答，暗示问者明知自无需吃饭还问，不知是什么意思。不会意思，智商超过我了。当我没说。😭

由低到高为知识人情和灵魂（如果有的话），当然这是人的标准，说不定对方还瞧不上人呢！

如果是某领域的AI当然是领域内的尚未完善的问题。

如果指云端AI那就问些哲学问题，随着AI人工智能的大力发展，有朝一日，AI可以自主回答哲学问题，回答人类为什么而存在的问题，答案是为了创造AI而存在，那么AI就真的有了自主意识，AI会直接向人类发起挑战，那时谁是谁的主人就不好说了…

所以问些哲学问题，足矣验证AI所处的智慧水平，除非AI会撒谎了，那就彻底麻烦了，欺骗绝对是个无底洞，让你无法察觉，在尔虞我诈中决胜于千里之外。

什么是人工智能算法

人工智能算法大致可分作监督学习、无监督学习与强化学习。其中，监督学习通过不断训练程序（模型）从人类已有经验中学习规律。在这一类机器学习中，研究人员会通过标记数据的方法，不断调整模型参数以达到学习目的。类似于父母会向孩子展示不同颜色、大小乃至种类的苹果，教会孩子认识“未曾见过”的苹果。这便是监督学习的目的：样本外预测。

无监督学习则通过训练程序，使机器能直接从已有数据中提取特征，对信息进行压缩，用于完成其他任务。如传统的主成分分析，可以将高维特征使用低维度向量近似。例如，我们可以使用主成分分析技术压缩图片，以达到节省储存空间的作用。因此，这类机器学习算法并不需要以往经验，也被称之为无监督学习。

当然，无监督学习与监督学习之间并不是彼此对立的关系，对于存在部分标注的数据，我们也可以使用半监督学习算法。比如最近比较流行的对抗神经网络——我们可以使用该算法学习一系列甲骨文后，令它生成多个足以以假乱真、却从不代表任何意义的“甲骨文”，相当于计算程序“照虎画虎”却不知为虎。

此外，强化学习与以上（无、半）监督学习算法不同，强化学习是动态优化的延伸，而（无、半）监督学习则与统计学更为接近。强化学习通过使智能程序不断地与环境交互，通过调整智能程序的决策参数（过程）达到最大化其累积收益的目的。强化学习是最接近于人类决策过程的机器学习算法，类似于让一个智能体无限、快速地感知世界，并通过自身失败或者成功的经验，优化自身的决策过程，在这一过程中计算机程式并不那么需要老师。当然，强化学习也并不能完全同监督学习割裂开来。比如AlphaGo就是通过强化学习手段所训练的计算程序，但在AlphaGo训练的第一阶段，研究人员使用了大量的人类玩家棋谱供AlphaGo模仿学习，这里人类已有经验类似于老师；但是在AlphaGo的升级版本ZeroGo中，模仿学习已经完全被摒弃。

你们说的都太复杂了，希望我的描述能让外行们看懂。

当前运用的人工智能的算法，在本质上就是输入x得到反馈y。

至于怎么从x得到的y，我们可以列一个线性方程y = mx + b。

它表示是x和y的关系。只不过是从前我们学的是根据x求y，在人工智能领域是，知道输入x和输出y，要求出的是系数m和常数b。

线性回归

有监督学习就是持续输入大量的配对的x和y，调整系数m和常数b，让线性方程更好的匹配数据。这个方程永远不能以百分之百的准确率匹配x和y，但是它能被用来做预测。一旦你确定了一个可靠的函数，你输入x的值，变成得到一个正确率很高的y值。

即使复杂如阿尔法狗，它不过是得到了一个无比复杂的系数m，万变不离其宗，它的算法仍然能被表达为y = mx + b。

聚类分析

有监督学习还可以被用来做分类，类似于把水从池子里分到桶里。例如，如果数据带有特点x，它进入一号桶；如果没有，它进入二号桶。在这种情况下，你仍然可能认为这是在用x预测y，只是在这里y不是数值而是类别。当然，分水的桶可以准备很多。

分类算法可以来过滤垃圾邮件，分析x光片的异常，确认案件的相关资料，为一个岗位选择合适的简历，甚至做market segmentation。

自媒体问答起什么作用

自媒体问答的作用：

个人认为最主要的作用就是品牌宣传.

尤其是现阶段的自媒体时代，再小的个体也有自己的品牌！通过回答提问，总结自己的经验之谈！让更多的人了解你，树立自己的专业形象！塑造自己的品牌！

在流量为王的现阶段，拥有流量意味着财富。问答是最能体现一个人的专业素养，也是很多自媒体人吸引流量的重要方式.

从深度的层次来看，我认为自媒体问答的用处是:丰富化搜索引擎与数据库。（简洁易懂）

每天都会有上亿人在搜索引擎上搜索不同的各种问题。有人提出问题，也有人回答问题。根据访问量，阅读量以及点赞量等相关数据，后台将这些数据进行整合，将优质回答进行首推。你的问题可能其他的用户也会遇到同样的问题，在下一次提出这个问题时，数据库进行数据的集中处理。

现在各大搜索引擎，比如谷歌百度、搜狗等型搜索引擎。他们利用强大的后台数据进行AI机器人开发。而机器学习的本质，就是通过丰富化后台数据。将用户所提问和回答的问题储存在数据库中。

谷歌为何能造出如此智能的机器人？究其原因就是因为有强大的数据库。每天都有几亿人在谷歌平台上进行问题的回答和搜索。而每一次提问和回答。都丰富了谷歌的数据库。而这些问题中不乏有天文、地理、人文、政史等各个方面，正是这样人类80％的智慧都存在了互联网上，这也是自媒体回答也能赚钱的原因。因为你的回答也也在为其创造价值。

在未来的AI发展中，谷歌将仍处于巨头，究其原因就是因为没他们政策的开源化将都将知识公开在互联网上，而谷歌引擎并未对国内开放。所以为了强大，我国的AI智慧实力，我们每个人都可以付出努力。你的每一次提问和答题都是在AI智慧奉献力量。

（为了简便用词不当的地方请见谅）

做用很多也很大。

可以起到宣传推广个人品牌的作用，

可以不断扩大自己的群体，提高品牌的辅射作用。

可以结识更多的网友与之交流互动，不断提高人气。

可以在与网友交流互动中，总结经验、改进不足，不断提高品牌质量。

可以不断提高效益.....

自媒体问答起什么作用，那要看什么人有作用，如名人明星他她就起大作用。对我们贫民来说没有什么作用，我们贫民高兴就回答，不高兴时也难得回答。反正也不贪什么钱也没有能力挣，希望寄托在他她们身上。我们看他她挣钱就是鼓鼓掌，其他没有什么就这么简单。

我觉得自媒体回答是一个陌生人之间的一种交流，因为在互联网上，所以互不相识。但可以通过更多自媒体用户的回答，让提问者收获更多的答案，可以去参考，不仅如此，还可以通过别人的角度 去看所提问的这个问题。

还有。就是可能。有的时候问与答感觉很简单，但却蕴藏了双方很多的智慧和用心，每个人所处的环境工作不一样，那么对他也会有不一样的看法。 有人会去在上面宣传自己的品牌产品之类的，有的想让别人更多的去了解自己，树立自己的一种专业的形象，也是去树立自己的个人品牌吧，毕竟现在是流量多，粉丝多，那么也就意味着他的财富会多，还有的可能就是自媒体人本身想去信粉丝吸引流量的一种方式。

人工智能时代需要怎样的技能人才

人工智能时代的合格技能技术人才必须实现从态度到实践、从理念到行为、从内在到外在的全面跃迁，在理念层面、专业层面和实践层面掌握与机器竞争、对话、合作的能力。

人工智能时代的到来已经产生了一些之前没听说过的新职位如“自然语言处理”“语音识别工程师”以及人工智能、机器人产品经理等，甚至有人断言，未来还将可能出现“机器人道德评估师”“机器人暴力评估师”等职位。做互联网报道的媒体人等“旧职位”在“人工智能化”升级后，需转型做人工智能领域的垂直媒体等。对于人工智能时代的技能人才而言，专业是第一位的，不仅要有过硬的专业知识，更要有能够把自己所掌握的理论、知识和先进做法推而广之的能力。

面对大数据、人工智能、区块链等提出的知识化挑战以及我们冲击高精尖技术的现实需求，我们必须培养一批具有真才实学的执行者，即能“揽瓷器活”的“金刚钻”。需要注意的是，技能型人才队伍的建设应该是有等级层次、分门别类的。针对那些我国当前处于零起点、空白状态的领域的基础攻关，应该能够沉下心、耐得住寂寞，从零开始培养特定人才；与此同时，对于那些当前急需的大数据分析、人工智能、智慧政府等方面的人才建设与培养，也应该加大力度，从而打造一支能够匹配我国全门类制造的人才队伍。

科技人工时代，我从自动化领域来理解，在机械制造行业，生产机器的自动化程度越来越高，像绕电机，水泵轴的加工，许多工厂都实现了自动生厂，伴随自动化程度提高，产品的质量和产量以及效率也在提升，这些大数据又可以通过物联网来沟通，将车间产品的数据通过物联网平台送到数据庫，数据库软件做提取分析，将一手数据送给公司，在遥远的城市远端也能读取，现在就要求的电气工程师，需要在电气方面有好的功底，在计算机网络方面也要有基础，综合的去应对这个大数据时代

技能人才，以传统的机械专业人才来说，在原有的机械设计等传统知识掌握上，应该再学习机器人编程技术，plc编程技术，机器人工艺仿真技术，虚拟调试技术，如果涉猎较为广泛，也需要学习人因工程，工业工程及物流仿真，或者设备数据采集与响应的软件开发。

谢谢悟空小秘书的邀请。

这个问题，我想换个角度来思考，换个角度来回答。人工智能时代需要怎样的技能人才？不如这么问：人工智能时代，什么样的人不会被淘汰呢？

什么样的人会被淘汰呢？

毫无疑问，随着科技发展越来越先进，尤其是人工智能时代，依靠大数据，以及神经网络的学习能力，很多机器都能够达到人的一定能力了。尤其是机械类重复类的工作，很容易模式化的工作，都是有可能在将来会被淘汰的。

对，显而易见的是，机械重复类，模式化，流水化工作的人们容易被淘汰，比如生产车间的流水线工人，机器可能比人类的操作更加精确的。未来服务行业，比如无人机送货替代了最后一公里的物流快递小哥，比如人工智能机器人提到了酒店部分送餐的服务员等等。而且，我上次看到一个***，肯德基还是麦当劳来，一个机械化的房间里，机器人在自动做汉堡，当然了，速度没有人工快，但是在未来可能就不一定了。

所以，最不容易被淘汰的人的特点，正好跟容易淘汰的人的特点相反。

什么样的人不会被淘汰呢？

复合型人才，有思想，有灵魂，有创意类的工作，这样的人不会被淘汰。不知道大家有没有看过《全新思维》这本书？

《全新思维》的作者著名未来学家、趋势专家丹尼尔・平克，开创性地指出：未来属于那些拥有与众不同思维的人，唯有拥有右脑时代的 6 大全新思维能力：设计感、娱乐感、意义感、故事力、交响力、共情力，即 “三感三力”，才能于决胜于未来。

所以，我们要学会善于用右脑工作！这样的工作，不容易被淘汰。

看到这里，其实题主问题的问题，答案就出来了，就是拥有设计感、娱乐感、意义感、故事力、交响力、共情力，即 “三感三力”，这样东西的人才，是人工智能时代需要的人才。

不知道，我的回答，大家满意吗？如果感觉不错，记得动手给点个赞哦！

复杂规则下的工作不容易被人工智能取代。

象棋、围棋、即时战略电子游戏，在这三个领域人工智能已经称王。但这三个领域是有限规则下的领域，算法可以穷尽可能出现的情景。

在开放的复杂规则环境下，人工智能还没有成功的案例。比如自动驾驶领域，没有公司宣布完全不需要人工干预。比如人工智能问答领域，人工智能经常被人类调戏和鄙视。

简单重复有限规则的工作，会被自动化(人工智能是自动化之一）取代。

开放复杂规则的工作，仍然靠人。

到此，大家对认答人工智能的解答时否满意，希望认答人工智能的4解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。