1樓：網友
人首襪納工智慧型（artificial intelligence），英文縮寫為ai，是一門研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的新的技術科學。ai所涉及的學科十分複雜和廣泛，例如：哲學和認知科學、數學、神經生理學、心理學、計算者沒機科學、資訊理論、控制論、不定性論等等，同時人工智慧又是一門邊緣學科，屬於自然科學和社會科學的交叉。
目前，人工智慧已經應用在機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜好緩識別、掌紋識別、專家系統、自動規劃、智慧型搜尋、定理證明、博弈、自動程式設計、智慧型控制、機械人學、語言和影象理解、遺傳程式設計等領域中。
2樓：網友
人工智慧已經滲入到人類生活中並且將人類的生活提公升到另乙個層次，而就唸差在這樣的發展形勢下，有人對人工智慧提出了擔憂和質疑：人工智慧會不會從體力勞動和腦力勞動方面逐步取代人類1956年，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家首次提出了「人工智慧」這一術語。人工智慧學科發展了春高答六十年，而ai是否能代替人類也反反覆覆經歷了很多個階段，從否認機械人可以代替人類的工作，到承認可以幫助人類做很多事情，到儘管可以做很多事情，但卻要人類來處理ai出現的故障；從ai的工作從不出錯到訓練它完成更新的任務，到最後，認為很多工作根本就不應該是人扒慧類應該做的。
從人類的心理變化，可以看出，ai正在一步一步的減輕人類的負擔，提高人類的工作效率，甚至會讓人擔心自己的工作會被ai所代替。
人工智慧真的能夠超越人類的智慧嗎？
3樓：生活幫手小玲
我認為巴菲特對人工智慧的擔憂並不是毫無道理的。他將人工智慧的興起與原子彈的發明相提並論，主要考慮到在技術十分先進的情況下，如果沒有充分的監管措施，可能會帶來不可**的風險和後果。
人工智慧技術的確有極大的發展潛力，不僅能夠帶來巨大的經濟效益，也能夠為人類生活帶來極大的改變和便利。但是，也不能忽視其潛在的風險。比如，人工智慧可能會讓許多工作崗位被自動化取代，給就業市場帶來衝擊，同時也可能會對個人私隱和安全帶來影響。
此外，人工智慧技術也可能會出現意料之外的問題，在可預見的未來，人類將無法**、控制和管理這些技術的長遠影響。比如伏罩或，一些不正確的演算法和處理流程，可能會帶來難以**的後果，例如機器學習演算法出現錯誤帶來的錯誤**結果。
因此，對於人工智慧技術的發展，必須加強監管和規範，確保其安全、可靠、和可控。同時也需要保持開放的態度，鼓勵和推動人工智慧的發展，使其充分發揮在智慧型化、自動化和資訊化方面的優勢，為人類的社會和經濟發展做出貢獻。人工智慧技術所帶來的優缺點是相互交織的。
需要人類在使用過程中加強監管和規範，確保人工智慧技術的優點得到充分發揮，同時對缺點進行加強優化，避免其帶來的負面影響。
人工智慧的優點：1.高效性：人工智慧技術能夠通過機器自主學習和演進，提高處理效率，降低錯誤概率。
2.精準性：人工智慧技術能夠通過精準的資料分析和處理，提高決策質量和執行能力。
3.可靠性：人工智慧能夠降低人為因素在系統中的作用，從而提高整個系統的可靠性。
4.自適應性：人工智慧能夠根據不同的任務和環境進行自我調節和適應，從而提高處理能力和靈活性。
5.可重複性：人工智慧技術能夠對任務進行快速、準確、可重複的處理。
人工智慧的缺點：1.普及難度：人工智慧技術的實現需要前沿技術和專業專業人才參與，普及起來難度較大。
2.可操作性限制：人工智慧技術需要海量的資料進行訓練，如果人們獲取不到足夠的資料，就難以實現技術的應用。
4.決策失誤悶陪：人工智慧本身是根據訓練的資料進行決策，如果資料有問題，或者資料的多樣性不足，人工智慧將會出現決策失誤。
5.價值取向問題：人工智慧技術也有可能對人類價值觀產生一定的影響，因此需要加強社會倫理和人文關懷。
人工智慧不能戰勝人類辯論，人工智慧不能戰勝人類的四辯論據
能，人工智慧雖然是人類發明的，但是人工智慧的核心以及演算法都可以超過人類n被 能，因為終結者 黑客帝國，他們都贏了人類。不能，ai是人創造的，人要毀滅自己不用費那麼大勁 你要說清楚你是哪一方，幾辯，這樣才好更好的幫你列觀點啊。人工智慧不能戰勝人類的四辯論據 反方認為，腦含有約140億個神經細胞約佔腦...
人工智慧的意義是什麼，人工智慧的意義是什麼
應用領域 機器翻譯，智慧控制，專家系統，機器人學，語言和影象理解，遺傳程式設計機器人工廠，自動程式設計，航天應用，龐大的資訊處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或複雜或規模龐大的任務等等。值得一提的是，機器翻譯是人工智慧的重要分支和最先應用領域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統的譯文質量離終...
人工智慧是學習什麼？人工智慧學什麼的呢？
學習人工智慧，需要數學基礎 高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。需要演算法的積累 人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法 當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究slam 總之演算法很多需要時間的積累。需要掌握至少一門程式語...