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标题:
人工智能分为哪几个阶段?
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作者:
艾的民
时间:
昨天 18:22
标题:
人工智能分为哪几个阶段?
人工智能分为哪几个阶段?
作者:
Justinhit
时间:
昨天 18:22
人工智能的三个级别分别是弱人工智能、强人工智能、超人工智能等等。
1、弱人工智能
也称限制领域人工智能或应用型人工智能,指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。毫无疑问,今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能。AlphaGo其实也是一个弱人工智能。
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2、强人工智能
强人工智能又称通用人工智能或完全人工智能,指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。一个可以称得上强人工智能的程序,大概需要具备以下几方面的能力:存在不确定因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的能力。知识表示的能力,包括常识性知识的表示能力。规划能力。
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3、超人工智能
假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明,那么由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。超人工智能的定义最为模糊,因为没人知道,超越人类最高水平的智慧到底会表现为何种能力。今天的人类大多就只能从哲学或科幻的角度加以解析了。
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人工智能的影响:
1、人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科,AI带来的帮助不言而喻。更重要的是,AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。
2、人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业,带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时,也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用,能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动,会造成社会结构的剧烈变化。
3、人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段,今天,游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
以上内容参考:百度百科-人工智能
作者:
elva
时间:
昨天 18:23
人工智能的发展通常可分为以下几个阶段,不同阶段的技术特点和应用场景推动着行业不断演进。
与此同时,相关企业需根据业务类型办理合规备案,以下为具体说明:
一、人工智能的发展阶段
符号主义与规则系统阶段(1950s-1980s)
特点:以符号逻辑和专家系统为核心,通过人工编写规则实现推理和决策。
代表技术:早期专家系统(如医疗诊断系统MYCIN)、自然语言处理程序ELIZA。
局限性:规则僵化,知识获取困难,难以适应复杂多变的现实场景。
统计学习与机器学习阶段(1980s-2010s)
特点:随着数据量增加,机器学习逐渐取代规则系统,算法从概率统计转向支持向量机、随机森林等。
代表技术:贝叶斯网络、决策树、神经网络(如浅层网络)。
突破点:1997年IBM深蓝击败国际象棋世界冠军,展示了AI在复杂问题求解中的潜力。
深度学习与神经网络爆发期(2010s-2020s)
特点:深度学习技术突破(如2012年ImageNet竞赛中的AlexNet)推动AI进入新阶段。
代表技术:卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、Transformer架构。
应用场景:图像识别、自然语言处理、语音识别、自动驾驶等。
里程碑:2016年AlphaGo击败围棋世界冠军李世石,强化学习引发广泛关注。
大模型与多模态融合阶段(2020s至今)
特点:大语言模型(如GPT-4)、混合专家模型(如DeepSeek-R1)通过超大规模参数和多模态能力(文本、图像、视频),推动AI从专用向通用发展。
代表技术:GPT系列、Sora、文生图/视频生成模型。
应用场景:内容生成、智能客服、智能助手、跨模态检索等。
趋势:AI从工具演变为“数字劳动力”,与人类协同工作
二、需要办理的备案类型
根据法律法规,提供生成式人工智能服务的企业需办理以下备案:
算法备案
登录“互联网信息服务算法备案系统”填报。
提交主体信息、产品及功能信息、算法信息。
审核通过后,在网站或应用程序显著位置标明备案编号。
法律依据:《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》。
备案主体:应用算法推荐技术提供互联网信息服务的企业或机构。
备案内容:算法类型、算法自评估报告、拟公示内容等。
备案流程:
不备案后果:可能被警告、通报批评,甚至责令关停。
生成式人工智能服务备案(大模型备案)
向属地省级网信办提交备案材料。
省级网信办审核后提交中央网信办审批。
审核通过后,网信部门授予备案号并公示。
模型基本情况(名称、功能、适用人群、服务范围等)。
安全评估报告、模型服务协议、语料标注规则、拦截关键词列表、评估测试题等。
法律依据:《生成式人工智能服务管理暂行办法》。
备案主体:提供具有舆论属性或社会动员能力的生成式人工智能服务的企业。
作者:
ernams18
时间:
昨天 18:23
人工智能的发展阶段可以从不同角度进行划分,以下是几种常见且具有代表性的分类方式:
1. 基于技术演进的经典三阶段划分
1956年达特茅斯会议至20世纪80年代的第一代人工智能(符号主义 AI),通过规则和逻辑模拟人类推理能力,实现“让机器像人一样思考”。无法自主学习,需人工灌输知识,难以应对复杂动态场景。
20世纪80年代至2010年代的第二代人工智能(连接主义 AI),模拟人脑神经网络结构,通过数据驱动实现感知与识别。缺乏可解释性,依赖大量标注数据,无法处理抽象推理任务。
2010年代至今的第三代人工智能(混合智能/认知智能),融合符号主义与连接主义,结合大数据、多模态感知和自主学习能力。逐步向“认知智能”演进,实现类人理解与决策能力。
2. 基于功能目标的三阶段划分
弱人工智能(Narrow AI),专注于特定任务的人工智能,不具备自主意识或通用能力。主要应用于工业机器人(机械臂、仓储物流机器人)、医疗辅助诊断(影像识别、病理分析)。
强人工智能(General AI, AGI),具备与人类相当的通用认知能力,能自主学习并解决任何问题。目前仍处于实验室探索阶段,尚未实现突破。
超人工智能(Superintelligent AI),超越人类智慧水平的AI,可能主导技术进步和社会变革。
作者:
艾的民
时间:
昨天 18:24
人工智能创客指导师,是连接人工智能技术与教育实践的关键角色。他们不仅要具备扎实的人工智能专业知识,还要掌握教育教学的方法和技巧。可以说,这是一个跨学科的综合性岗位,旨在培养学生对人工智能的兴趣,引导他们掌握基础的人工智能知识和技能,激发学生的创新思维和实践能力。
🔥报考条件
👉年满18周岁,无硬性学历要求
👉不限户籍,全国可报
🎉考试形式
✅采取线上学习,线上考试的方式
✅考试多为选择判断题,难度不大
✅考试时间为120分钟,请在时间内作答
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