18、机器人物联网（IoRT）中的人工智能：现状与未来潜力

机器人物联网（IoRT）中的人工智能：现状与未来潜力

1. 人工智能概述

人工智能是一种借助互联网得以实现的先进新兴技术，对日常生活产生了深远影响。它旨在创造出类似于人类的智能，使机器具备学习、推理、规划、感知和处理语言等能力。人工智能技术不仅带来了巨大的社会和经济机遇，也引发了一系列伦理、社会和经济问题。

人工智能的运行依赖于互联网技术，互联网系统能够分析和理解与之相关的机遇与挑战。在设计和开发人工智能相关决策时，需要遵循一系列原则和建议，这些构成了人工智能的关键要素。

2. 机器学习：人工智能的核心

2.1 机器学习的重要性

机器学习是人工智能的核心学习方法，为技术的高级发展提供了强大动力。通过学习算法，可以从数据样本中定义任务。机器学习广泛应用于众多产品和服务的设计中，但在关注用户时涉及互联网信任因素。在开发人工智能时，需要注意透明度、可靠性、安全性、社会和经济因素以及伦理考量等特定特征。同时，人工智能也面临着数据质量问题、安全隐患和决策可解释性不足等复杂挑战。

2.2 机器学习模型的形成

机器学习的主要标准是通过学习算法对数据样本进行训练。基于训练的数据或信息，算法可以生成一套新的规则，形成所谓的机器学习模型。定义好的学习算法可以用于训练不同的数据样本，从而在机器学习中形成新的模型。一般来说，简单的机器学习模型可用于翻译和预测过程。机器学习过程的优势在于能够从训练后用于创建新模型的数据样本中推断出新的算法或指令集。数据或样本的数量越多，学习过程的训练轮次就越有效，这也是人工智能发展的主要原因之一，并非仅仅依赖于学习过程中算法的激进功能，而是得益于互联网提供的大量样本或数据。