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

有一天悟空问答的问题由人工智能来回答，那今日头条我们又会何去何从

哈哈，问问自己人工智能回答的东西你喜欢看吗

现在银行客服，京东，淘宝都有人工智能的回复，我也试过在上面咨询一些问题，可发现回答的东西都比较简单，有时候是答回所问，不得不再去咨询一次，真的特别麻烦，所以最后还是选择人工服务来得简单。

所以说都由人工智能来回答问题，这并不科学，我觉得人工智能适合科学的，事实的问题，像是数学解答那样答案唯一，这样才能发挥人工智能的优势。情感类的问题，人工智能解决不了，还是得靠人类回答问题。

以后发展到人工智能了，那说明我们也会往更高级的领域去发展，解决人类的情感，心理上的问题，毕竟我们才懂得人类所需的温度啊！

是不是啊，哈O(∩_∩)O哈哈哈~

按现在科技发展来看，人工智能虽然逐渐完善，拥有自主学习能力，并在不断进步，但回答的问题依然太过于死板，毕竟机器没有感情，一些情绪的变化人工智能无法感受，回答的问题自然千篇一律。

下去一两个世纪，也许真的有朝一日人工智能进化到跟生化危机一样能实现自我思考，拥有自主意识的时候，那就不止是头条能不能回答问题的事情了，如果不加以手段控制也许绝大多数人终将会被算法取代。

人工智能来回答悟空问题。这个很不现实。目前任何国家的人工智能还没有如此发达。

你想一想，人工智能是没有思维能力的，它其实就象一个模具，它里面的知识是靠人工输进去的。以后它所回答的问题就会产生公式，即千篇一律。这不是头条想要的结果！

都是一个模式，没有特点和特色的回答，达不到人们的偏好。就像撒贝宁的‘’模特‘’一样，样子像讲话还是按照撒贝宁的话模仿的。但是，我还是觉得一个人的‘’原声‘’比较好，怎么能够取代人的特点呢？这就是我国人工智能的不足，还达不到人们想要的水平。没有日本的那么生动自然，中国的科技虽然十分发达，但是，和别的国家相比，还有一定差距。这个是一个实际问题，提醒做人工智能的厂家和技术人员，要跟踪世界潮流，注意中国的特点和特色，把人工智能开发得好上加好，做到让人尽量满意。

用人工智能回答人类的问题，是迟早的事，如今一些服务行业，己可以靠人工智能回答一些工作中的专业性问题，小米、百度开发的家用小机器人，也可回答一些简易的问题。但人工智能研发毕竟还在初级阶段，回答问题还停留在简易，简单的初级层面。

那么，当下的人工智能回答问题，那些问题具有优势？哪些还处在相对劣势？

优势方面，至少有三：一是知识性、专业性极强的问题，人工智能可以明显胜出一筹。比如每个家庭都会遇到的法律知识，医疗知识，外语知识甚至与人们兴趣爱好相关的养花知识，养魚知识等，人工智能几乎都能准确回答。可以说，随着人类大数据的不断开发，人工智能几乎可以集成人类有史以来的所有有用知识，说人工智能是人类知识的“百库宝典”，一点不为过。

二是全球各个角落每时每刻正在发生的大事要事等相关问题。这是因为人工智能的大脑搜索能力比人脑的搜索或手工搜索快了许多，这方面问题的及时性，准确性，人类只能甘拜下峰。

三是具有多种选择性的问题。大数据建设，可以把人类己碰到过的各种解决问题的成功方案，经验，办法进行海量储存，那么，当人们问到相关问题时，人工智能可以通过大数据及云计算，给出你可供选择的若干方案，当然，你的问题若十分确定，清晣，人工智能也许可以为你在多方案中优选出最佳方案或最优路径。

当然，当下的人工智能在回答问题上，会有明显劣势，比如逻辑性很强的问题，比如情感性很深，有温度的问题，比如伦理性、道德性问题，比如多知识交叉比较复杂的问题，再比如面对未来的，由复杂判断构成的趋势性问题等等。

小编问：今曰头条会不会由人工智能作答，不能排除一些简单的问题完全可以；随着人工智能科研的深入，不排除未来人工智能也可回答一些复杂问题。但有一点几乎可以肯定，人类在回答问题时的逻辑性，情感性，幽默性，文采性等方面，会胜出一筹。

今天的人工智能，是否会重复昨天IT生产率悖论的故事

这当然是个好问题，但也是个很难的问题。问题在于，IT生产率悖论有多种解释，而非是确定性现象，不同的解释甚至指向相左的结论。

其中一种指出IT有利于生产力改善。

到20世纪90年代后期，有迹象表明，通过引入信息技术，工作场所的生产力得到了改善，特别是在美国。实际上，IT投资与生产力之间存在着显着的正相关关系，至少在这些投资用于补充组织变革时是如此。IT设备行业本身以外的生产力收益的很大一部分来自零售，批发和金融。

所以，AI可能跟IT有相似的地方，一开始生产率提高只是局部现象，总体来看是负增长是有可能的。

原因是

1. AI技术的趋势 - 至少在最初 - 将用于对整体生产力影响甚微。
2. 同时运行基于IT和基于AI的流程导致效率低下，需要两组独立的活动和人力来调解它们 - 通常被认为是技术对齐问题
3. 糟糕的用户界面使用户感到困惑，妨碍或减缓对节省时间的设施的访问，这些用户界面在内部彼此之间以及在工作流程中使用的术语不一致 - 部分由企业分类法解决
4. 极其糟糕的硬件和相关的启动映像控制标准迫使用户在操作系统和应用程序发生冲突时陷入无穷无尽的“修复”过程。
5. 由各种AI公司推动的技术驱动变革直接受益于更快速的“升级”
6. 直接以核心业务流程和学习成本为代价，牺牲一批IT公司去开发AI导致生产力下降
7. 引入新技术的盲目假设必须是好的，必须导致更高的可测量生产率。

今日头条人工在线入口

今日头条有人工在线入口。
因为今日头条推出了“人工服务”，在用户遇到问题时可以点击“联系客服”按钮，选择人工在线客服进行咨询。
此外，今日头条还开设了“头条客服众包平台”，通过互相帮助解决问题的方式，为用户提供了更及时、更专业的服务。
如果用户还需要更深入的帮助，可以选择向相关部门提交反馈或联系客服电话进行咨询。
因此，今日头条的人工在线入口比较完善，用户可以根据自己的需求选择最适合的方式联系客服。

1 是有人工在线入口的。

2 因为今日头条非常注重用户体验，在用户遇到问题需要帮助时，他们提供人工在线入口，以便用户能够通过与客服人员沟通解决问题，提高用户满意度。

3 用户可以在今日头条App内打开“我的”，然后选择“帮助与反馈”，在问题列表中选择“联系客服”，即可进入人工在线入口，与客服人员进行实时沟通。

❶今日头条-我的-全部-客服中心，右下角-在线咨询

❷连续回复三遍“人工客服”。如果只说一遍，还是会有智能客服回复你，只有当你连续三遍都发“人工客服”才能到达人工。

❸这时可以直接向客服提出具体问题，可以直接选择“需要咨询的作品”。

今日头条的人工在线入口可以通过头条客服来实现，具体步骤如下：
1. 在打开今日头条的页面后，点击页面右上角的头像，进入到个人中心页面。
2. 在个人中心页面的底部，找到"意见反馈"按钮，点击进入反馈页面。
3. 在反馈页面中，可以选择编辑反馈内容或者选择热门问题，点击需要反馈的问题进入详情页面。
4. 在详情页面中，会看到"人工服务"按钮，点击进入即可与头条客服人员进行在线交流。

5. 在与客服人员进行交流时，需要简要描述反馈问题，并配合客服人员提供相关的信息和截图，以便于能够快速解决问题。
在接下来的对话中，客服人员会根据问题配合用户进行解答和排查，及时处理用户的反馈问题，帮助用户获得更加优质、高效的服务。

今天的人工智能和百年前的早期计算机有什么关系

计算机自图灵&诺依曼奠基时起，就是数理逻辑的天下。香农展示了如何将逻辑学应用到物理世界，而图灵则使用数理逻辑语言来设计计算机。在亚里士多德至布尔至弗雷格这一套体系下，从古典逻辑学（三段论）到数理逻辑，再到今天的语言逻辑，这一切是计算机发轫的基础。弗雷格是第一个使用量词（如“每一个”“存在着”）并将描述对象与概念谓词分离的人，也是第一个开发今天的计算机科学基本概念的人，比如递归函数和具有范围和限制的变量等。今天的哲学和计算机科学课程所教授的逻辑学——一阶逻辑或谓词逻辑——只是微调后的弗雷格系统。

自20世纪40年代以来，计算机编程已经变得愈加复杂。但有一件事没有改变，编程仍然主要被计算机指定规则的程序员所主导。从哲学的角度上看，我们可以说计算机编程遵循了演绎逻辑——根据普遍规则来处理符号操作。

在过去的十年里，随着机器学习的普及，编程已经开始改变，这涉及到为机器创建框架，以通过统计推断来学习。这使编程更接近于逻辑的另一个主要分支——归纳逻辑，其特性是从特定实例中推断出普遍规则。

当今最有前途的机器学习技术使用的是神经网络，这是沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨在20世纪40年代发明的，他们的想法是为人工神经网络开发算法，就像布尔逻辑那样，用来构建计算机电路。神经网络算法直到几十年后才与统计学结合在一起，同时随着数据量增加而得以改进。最近，随着计算机越来越熟练地处理大型数据集，这些技术产生了显著的成效。未来的编程很可能就是将神经网络直接暴露于现实世界，让它们学习。

以上内容参考硅发布微信号文章《亚里士多德如何发明了计算机》

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人工智能和早期的计算机有着颇深的渊源，由于计算机的产生与发展，人们才注意到了人工智能这个领域，也利益于计算机提供了必要的硬件基础，1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。

至此人工智能这门新兴的学科诞生了，而后人们对AI进行了各种探索，比如：塞缪尔编写的第一个电脑跳棋程序。1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。

1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers，这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。

人工智能和早期的计算机的发展有着密不可分的联系，也正是因为计算机的这个载体，以及计算机技术的不断发展，才为人工智能的发展，奠定着更多的可能，到了21世纪的今天，计算机的运算能力、大数据，云计算技术等云计算技术等相应的突破，也为未来AI的更深层次发展起着不可磨灭的作用。

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我们来简单的回答一下这个问题，人工智能和计算机的关系一直都很近，可它们真的算是一家吗？我们都知道现在的计算机技术是建立在1965年第1次AI寒冬之上的，但是它们的发源又同建立于早期的大型机，所以说它俩的关系是都属于大型计算机的分支，一个母亲生的兄弟俩，但是其发展方向又截然不同，人工智能（AI）其研究方向一直是更加人性化、更加的多面手、让其更有独立自主性，让它更像是人。而计算机相对的则偏向于更加的高效，能处理更庞大的数据，解析更复杂的算法，它另辟蹊径的开创了一个叫做“智能加深”的东西（AE），所以我个人认为，AI和AE的相同之处也就是仅仅在最早的时候，到后来分成了两条不同的线。

今天的人工智能，其实也是基于计算机进行分析计算的，可以说是将计算机的处理与运算能力，进一步推向了更高的领域。如果把人工智能比做大厦的话，相当于计算机提供了基建，人工智能的技术相当于楼层或是电梯，人工智能的应用相当于楼层中的每个房间，技术和应用实践有多广多深，那这个楼层就会有多高。从长远来看，也希望人类可以将这个“大楼”建的越来越高。

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