大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于不叫人工智能的问题，于是小编就整理了1个相关介绍不叫人工智能的解答，让我们一起看看吧。
人工智能到底是什么？
让我们试着来给人工智能下个定义！
人工智能（Artificial Intelligence，一般也简称AI）是指用机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务，它本质上是基于学习能力和推理能力的不断进步，去模仿人类思考、认知、决策和行动的过程。人工智能的发展以算法、计算和数据为驱动力，其中，算法是核心，计算和数据是基础。近些年，随着三大因素的共同进步，人工智能已经在机器视觉、语音识别、语义识别、图像识别、动作控制等众多领域实现重大突破，并开始广泛渗透到金融、客服、安防、医疗、无人驾驶、教育和家居等行业，为经济社会的转型升级发挥重要作用。Horizon Insights认为，2025年，机器人和人工智能对传统经济带来的冲击将达到14-33万亿美元/年。埃森哲的一项新研究也表明，随着人工智能的繁荣发展，到2035年，全球企业利润将实现38%左右的增长，共为16个行业增加大约14万亿美元。一些行业的年度增长数据将会翻一番，部分传统行业，例如制造业和食品服务业等，会增加一倍甚至更多。也因此，人工智能被认为将是引领新一轮产业革命的核心科技力量之一，业界普遍看好该产业未来将实现爆发式增长，并对其进行巨额投入。
人工智能是信息技术发展的必然结果。数据、算力和算法是信息技术的三大基石。近年大数据从海量数据处理方面、云计算从海量IT***组织方面取得突破，从而释放了深度学习等传统机器学习算法的潜力，掀起了人工智能的浪潮。从云计算到大数据再到深度学习本质上是从算力到数据再到算法的迭代创新波浪。
人工智能将带来新一轮的产业革命。无人驾驶、服务机器人、智能家居对乘用车、家电产业产生巨大的变革。无人工厂、无人物流正成为企业重要的生产手段。智能客服、智能投资顾问、智慧医疗、智慧教育正塑造现代服务业的新形态。人工智能在生产生活中发挥的作用日渐显现。从农业社会到工业社会再到信息社会，生产生活的决策从依赖经验，到依赖信息，最终进化到依赖算法。基于大规模数据和算力，人工智能将主导人类生活和生产。人类的生活将从逐渐重视算法的建议到直接接受算法的指令。以餐饮为例，从一开始的在家自己做，到通过信息平台寻找美食，到最终由算法定制食谱自动下单。同时，人类的贸易、制造和投资也正从逐渐重视算法的决策支持到接受算法的自动驱动，比如从早期ERP系统提供定期的库存分析到目前大型电商平台的实时自动分布式库存管理。
你好，楼主。我是科技门户网站的，可以用我的个人观点来解释你这个问题。人工智能其实从通俗的意思来理解就是我们人类创造的更高级的生命体，在现阶段等于人的智能，但是未来确是超越人的一种智能，可以理解为女娲造人，我们人类本身扮演着上帝的角色。
就这么跟你说吧，人工智能这种生命体能够在秒甚至分钟的[_a***_]里掌握大量知识和技能，但是人类要想获取知识，学成一个技能都要花费几个月甚至几年到十几年的时间，单从学习时间来说人工智能就已经超越人类本身了。所以说人工智能是一种和人拥有一样的学习技能，但是又是一个完全超越人类的智慧生命体。
▲人工智能artificial intelligence英文缩写AI，早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展，使人工智能应用与人类生活的方方面面，随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。
人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。上世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的。
人工智能的时代到来宣布了以前的“勤劳致富”的时代结束，能够操控人工智能才是赚钱的核心。勤劳只能够养家不能够致富，将来不再是勤劳致富，而是智能致富。你能不能操控智能机器，能不能玩转电脑才是赚钱的基础。
所谓的人工智能,可以***人类，帮助人类与人类结合,现在的人工智能离不开大数据和云服务,做三样缺一不可，听到大数据就是将所有的资料词汇都聚集在一起，然后给人工智能但数据库，也就是我们所说的cpu，他可以运算。想要完成一个真正的人工智能，需要很大的数据库和很大的运算能力。而我们的手机和电子设备是在承载不了这么大的数据，这就需要一个很大的服务器，然而通过云服务上传服务器到我们的手机，通过网络就可以完成一个简单的人工智能，所以说手机在厉害，没有后台是不行的。还有就是所谓的人工智能，它并不能代表人类，就好比给他一条指令，他只是在给我们命令的情况，下去做事，而他永远都不会理解，为什么要做这件事。我们人却不一样，我们可以有自己的判断，今天通过学习去理解这件事。这就是人与人工智能不一样的地方，不要忘记，人工智能也是我们人类造的。
试着从人工智能“工作流程”的角度解答一下您的问题。
人工智能(AI)正席卷全球，目前已有很多创新用例，几乎应用于所有行业。虽然说，要做出用智能机器人代替医生这种听起来就很科幻的东西，还有几十年的路要走，但现在人工智能也正为各行各业的专家们，提供着决策与解决问题方面的帮助。也会为我们消费者提供一些非常便利的功能，比如听歌识曲。
大多数人关注的是AI的一些成果性的东西，一些实际的用例。当然，还有霍金的“人工智能***”。但对于我来说，我更喜欢透过外表去看这台“机器”是如何“运转”的，此处我们会谈到需要去理解的四个基本要素：分类、分级、机器学习和协同过滤。
分类涉及到创建特定于待解决问题领域的度量(如金融、网络)。分级包括确定数据与待解决问题的相关程度。机器学习涉及到异常检测、群集、深度学习和线性回归。协同过滤涉及到跨大数据集去寻找应用模型。
分类
AI需要大量与解决问题相关的数据，创建一个人工智能解决方案的第一步是创建一个我称之为“设计意图指标”，用于将问题进行分类。无论用户试图建立一个系统去帮助医生诊断癌症还是去帮助IT管理员诊断无线网络问题，都需要定义度量，使问题被分解成一个一个的小块。例如，在无线网络中，关键指标是用户连接时间、吞吐量、覆盖面积和漫游。在癌症诊断方面，关键指标则是白细胞计数、种族背景和X射线扫描。
分级
一旦用户的待解决问题有了一个明确的分类，下一步就是对每个分类进行分级，帮助用户走向可获得有意义结论的方向。例如，在训练人工智能系统时，用户首先必须对问题属于单纯性文本还是双关语进行分等，然后按时间、人、事或位置进行分等。在无线网络中，一旦用户知道问题的类别，就需要开始对导致问题出现的因素进行分等：关联规则、认证、动态主机配置协议(DHCP)或其他的无线、有线和设备因素。
机器学习
到此，以上就是小编对于不叫人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于不叫人工智能的1点解答对大家有用。
