大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于窄人工智能的概念的问题，于是小编就整理了5个相关介绍窄人工智能的概念的解答，让我们一起看看吧。
什么是狭义人工智能？
狭义人工智能(ANI) 也俗称弱人工智能或狭义人工智能。尤其是我们目前能够成功实现和实施的那种人工智能。它是-种以目标为导向、范围狭窄的持有视角，执行特定的重点任务，没有自我扩展机制(功能)的能力。
专注于一项狭窄任务的机器在一-组狭 窄的约束和限制下运行，这就是它们通常被称为弱人工智能的原因。
狭义Al不会***适当的人类智能,它基本上是根据狭窄的参数范围模拟/模仿人类行为。
翻译行业前景怎么样，会被人工智能取代吗？
产值稳步增长
根据中国翻译协会的统计，2021年中国以语言服务为主营业务的企业数量达到9656家，与2019年相比增加了806家，企业总产值也实现稳步增长，达到554亿元，与2019年相比上升了25.6%。
从企业规模来看，截至2021年底，中国语言服务企业中注册资本在100万元以上的企业数量仅占总数量的17.86%，而注册资本在0-10万元的企业数量占到了总数量的42.69%;整体来看，中国语言服务行业企业规模普遍较小。
从产值分布来看，注册资本在100-500万元的1265家企业创造了177.1亿元的产值，占行业总产值的31.94%，是行业的中坚力量。
“一带一路”沿线国家翻译业务显著增长
随着我国“一带一路”***的不断推进，国内企业与“一带一路”沿线国家的贸易往来与文化交流日益频繁，相关翻译业务量也显著增长。2021年，***语、俄语、德语、英语和白俄罗斯语为语言服务市场最急需的五个语种。
短期来看不太可能，两种语言之间不是简单的一一对应，无论是语境还是前后内容都会对一句话的意思带来改变，特别在文化差异下，有些话不是简单的字面意思，需要确切了解语言背后的文化才能对应翻译出来，缺少内涵的翻译是没有灵魂的。
不过长期来看随着ai学习能力的提升，还是很有机会达成人类拥有的水平的，不过应该没那么快，现在翻译行业的需求还是很大的，世界已经是一个整体，文化之间的交流与碰撞很多时候就依赖于翻译的帮助，其实最主要的还是你是否喜欢这个行业，如果光看前景肯定有更好的选择，不过这个行业也不差就是~
去年第三届世界互联网大会，搜狗首秀了 AI 黑科技——机器同传。此后，搜狗一发不可收拾，今年5月份全球机器智能峰会（ GMIS 2017 ）会上，搜狗“汪仔”与人工速记 PK 4:1完胜，让人热血沸腾；9月初，搜狗语音交互中心机器翻译团队斩获国际顶级比赛 WMT 双料冠军。（ WMT 全称是 Workshop on Machine Translation，是由来自欧洲和美国的高校、研究机构的研究人员联合举办的业界公认的国际顶级机器翻译比赛之一。合伙君注）
CEO 王小川致员工内部信中，有着这样激动人心的描述：“已经没有人怀疑搜狗的生存问题了，唯一的悬念就是搜狗能否在搜索领域实现颠覆，能否在人工智能领域引领重大的创新。”
不少“外部人”看了信也热血澎湃，毕竟翻译领域人工成本高居不下，如果能用 AI 解决高成本问题，无疑劫走其中大部分的红利。
所以，AI 翻译是下一个创业的风口吗？笔者认为，现在时机尚不成熟。
Google 是较为典型的例子，产品用户数量推动产品多语言本地化，从而加大对于翻译高效、准确、低成本的需求，倒逼翻译产品的诞生。而AI翻译产品恰好能够解决这些痛点，产品与公司科技感使命的调性不谋而合。
从 AI 翻译本身来讲，AI 技术需要把海量的数据通过优良的算法，运用现代并联分布式计算出来。搜索功能提供用户行为数据，为人工智能提供了海量的价值数据。据相关资料显示，搜狗每日语音识别的 PV 是在2.6亿次，产生的语料规模是22万小时。
大数据无疑是难攻克的一个点，用户数据基本被中国互联网的几大巨头所吸引，互联网现阶段，难以出现航母级产品与之抗衡。
我不看好，特别是基础的翻译容易被替代。但，高级翻译有前途。
比如，有了谷歌翻译、有道翻译，有一定英文基础的人，会选择借助工具自己完成翻译。这样对于要求不高的翻译问题，就可以自己解决，不需要通过专业的翻译。
其次，人工智能不断在进步，语言本质上是一种算法，是字、词、句的有机组合，只是组合的方式比较复杂，还要结合情境，长[_a***_]来看，这是个数学问题，应该可以解决。
未来，人会更注重体验，翻译的后的阅读体验感是我们比较在意的事情。所以，高级翻译未来会更有市场，也许人更有人情味吧。
随着全球化经济的不断发展，国内对于翻译行业的需求也越来越大，使翻译行业成为一个热门专业。现在外语翻译的需求量也是蛮大的，关键点是要学精，最好对某一方面特别通晓或有其他的专业背景。
人工智能的快速发展在给人们日常生活带来诸多便利的同时，也给相关领域带来不少困惑，对于人工智能是否会取代人工翻译，目前看不需要担心，说一下机器翻译MT的问题，的确目前很多对质量要求不高的客户会直接使用免费的MT，然后人工简单修改一下。但真正对译文质量要求高的客户，还是需要人工来翻译处理的，现在的利用人工智能的MT译文虽然比以前的统计式机器翻译好了那么一些，但还远远达不到“信达”的程度，尤其在专业领域。机器翻译确实不能完全替代人工，尤其是在一些上下文与情感取向的判断上，机器永远无法替代人类。机器翻译时代对后期编辑的要求很高，因此，人力翻译仍不可或缺。今天的人工智能翻译在情感表达、深层理解，特别是具有中国特色话语体系的翻译方面，尚有很大的局限性。因此，最好的办法就是人力翻译和人工智能相结合。人工翻译在可见的未来不会被机器翻译所取代，但是人工翻译将会被掌握机器翻译辅助手段的新人工翻译所取代。
ai是设定好的程序吗？
AI（人工智能）并不是预先设定好的程序，而是一种通过学习、分析和优化数据的技术。AI系统通过对大量数据进行训练，自动学习 patterns（模式）并改进算法，从而在特定任务上实现较高的准确性。
AI系统可以分为两类：
1. 通用人工智能（***I）：这种类型的AI具有广泛的认知能力，可以像人类一样适应各种任务。目前，通用人工智能仍处于研究阶段，尚未实现。
2. 窄领域人工智能（ANI）：这种类型的AI在特定领域具有较高的智能，但在其他领域可能表现平庸。例如，图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
AI技术包括以下几个方面：
1. 机器学习：通过让计算机自动学习数据中的模式，从而不需要手动编写特定任务的算法。
2. 深度学习：一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层神经元模拟人类大脑的工作方式。
3. 监督学习：在训练过程中，AI系统根据输入数据和预期输出（标签）学习任务。
4. 无监督学习：AI系统在没有预期输出的情况下，自行寻找数据中的模式和组织。
5. 强化学习：一种让AI通过与环境互动学习策略的方法，适用于控制系统和优化问题。
大数据驱动的人工智能将如何推动社会和产业变革？
产业变革，首要是远见性。并依据这远见性，进行技术创新和新事物创造。目前的商业大数据应用，不具有产业变革这项能力，其不具备独立思维和创造新事物能力。目前的大数据，可作为决策的***，用于市场宏观调控和产业布局。但是，必须要清醒的意识到一点，商业大数据只能用于分析、协调，宏观调控的功效多一点。如果完全依赖大数据，那很可能会被引到守成的坑里去。引领产业，做行业先驱，靠的是远见，以及随之的创新和创造。
这个问题很时髦，但是有些逻辑关系没有理清楚，第一，人工智能并非大数据驱动的，大数据对人工智能也没有直接的推动作用。第二，人工智能对产业变革的推动是巨大的，也会同其他技术革命一起共同推动社会变革，但是隐性的，间接的。 人工智能未来的发展将极大的提高生产效率，大量的节约人力成本，就像蒸汽机的发明推动工业革命，互联网的发展带来知识经济革命一样，人工智能也许会带来智慧经济革命，生产力水平的提高会导致产业结构的巨大变革，比如现在已经有的无人码头，无人工厂，将来也许会出现无人商场，无人学习。 更多的人有更多的时间会花在旅游、度***、艺术、运动等领域，第三产业和精神领域会更加丰富。 生产力水平的提高必然会带来生产关系以及上层建筑的变革，社会组织形式，法律法制与道德伦理，社会***，宗教信仰都会发展变化。同时，由于医疗健康产业的发展，人们的寿命大大延长，年龄结构的变化，也必然会导致新的社会问题以及新的解决模式。当然，这里是渐进式的，隐性的变化。
物联网技术到底是什么技术？物联网工程到底是学什么的啊？
物联网技术，英文简称IOT技术，是用于构建物联网网络，完成不同设备组网，通过大量设备数据***集分析、决策控制的配套技术。IOT是Internet of Things的缩写，意为“物品间的互联网”，是指不同设备相互联网组建的互联网。
传统的互联网是人和人的连接，比如QQ和微信，连接的是不同的聊天的人。物联网则强调设备互联，比如家里的空调和温度计相连，太热了自动开空调降温；温室大棚的湿度计和喷水控制器相连，太干了自动喷水。
物联网技术，狭义来说就是智能设备间的组网联网技术，一般包括了组网的物理链路技术和联网的软件协议。物理链路现在按有线、无线归类，举例如下：
有线：RS485/422/232（传说中的“串口”）、以太网线、CAN、1553B、单模/多模光纤。
无线：Zigbee、NB-IOT、Lora、WI-FI、蓝牙、北斗短消息、UWB、GPRS、3/4G、普通扩频调制数传、普通调频、普通调幅、普通单边带（后面几种常规调制又分频段，比如rfid常用125k、13M等，nfc和rfid重叠在13M频段）。
软件协议也有很多，比如工业里常用的modbus、bacnet、opc，IT领域常用的WebService、mqtt、自定义分帧/包，视频领域的rtmp、rtsp等。
很多现在所谓的物联网技术，在营销界炒作“物联网”这个名词开始，就发展了好多年，非常之成熟。物理链路里有线模式几乎都是几十年历史的老掉牙技术，无线里也就NB-IOT、Lora、UWB是近几年才随着物联网逐步发展起来，其他也都是很成熟的老技术了。
软件协议里，多半也是成熟技术，mqtt适合低功耗窄带宽不稳定网络连接，相对较新，也算是新一代物联网当红技术。以上都属于物联网技术范畴。
广义来看，物联网数据***集后的处理、指令执行也算是物联网技术，尤其数据处理，又分终端的嵌入式处理和云端的大数据处理（比如数十个温度传感器构造温度场数据，云端实时计算温度场的均匀度来协调多个温控器），这些场景里，嵌入式开发和云计算大数据也可以算到物联网技术的范畴。
作为一个营销意味很重的名词“物联网技术”究竟包括什么？个人认为还是得看所谓物联网项目的方案来划定范围。技术，不应该为营销所累。
物联网技术可以分为4个方面:云，管，边，端。针对这四个方面，可以对物联网技术有个大体的了解，不至于学了很久还是盲人摸象的状态。
首先，云，可以理解为云端服务器。将一些数据收集、整理、展示的程序，部署到服务器。例如，将物联网常用的mqtt服务器部署到云服务器，这涉及什么技术呢？你需要了解，什么是mqtt协议？是自己开发还是使用成熟技术(如:emqx,mosquito)？如何部署(可以借用docker)？多个mqtt如何组网？mqtt服务器的用途是数据流转，那么拿到数据后该如何使用，使用什么需要开发应用服务器，js，java，go，php，c#？这样又会衍生很多技术。
再者，管，即数据通过什么通道传输。4g？以太网？lora？如何组建这些网络，通过什么器件实现？
接下来，边，为边缘计算。它的主要作用是将底层数据获取上来，并提供一定的物联网数据支撑。如，底层控制采用的各种通讯总线和协议(485，232,422,can,devicenet,ethercat,profinet等)，边缘计算服务器会具有各种驱动程序和通讯接口来***集数据。
最后，端，就是终端控制器。可以是单片机，也可以是plc，或者是其他智能硬件。可以玩玩树莓派，arduino；搞搞c语言或者micropython。激发下自己的兴趣。
物联网涉及的技术很多，可以根据自己的兴趣爱好和自身技术选择侧重点。
划重点时间到:看了其他大佬的回答，***的图片和文字都很高大上，但是不知道是否真正研究过这些技术。大家如果对物联网有兴趣，可以关注我，发私信，大家一起学习成长。
物联网技术近几年火了起来，其实物联网最早可以追溯到1990年施乐的网络可乐贩卖机。很多大学也开设了物联网专业，那我们今天大致了解一下物联网。
1995年比尔盖茨在《未来之路》中提出过，但没人关注，直到四年后麻省理工的Kevin Ash-ton首次提出物联网的概念。09年***讲话把中国物联网的研究开发推向***，物联网已经成为一个新的研究点。
物联网是通过互联网、传统电信网载体，将物体实现互通网络。简单得说是“万物联网，物物相连”。本质上是互联网更加深层次的应用，进而实现万物相连，形成全球性的大数据，为人类提供更好更优质的服务。
射频识别，红外感应，全球[_a1***_]，激光扫描，传感器，嵌入式系统技术等。其实只要设计信息的***集，传递等，都可以看做物联网技术。
物联网代表着人类生活方式的转变
物联网会给传媒行业，信息行业甚至整个服务业带来深刻的转变
物联网目前处于理论研究阶段，国家未来势必大力推进
与门禁，云计算，指挥中心，产品信息等等有些紧密联系
到此，以上就是小编对于窄人工智能的概念的问题就介绍到这了，希望介绍关于窄人工智能的概念的5点解答对大家有用。
