人工智能是一种理想技术吗?

本文深入探讨了人工智能的定义、发展历史和关键技术,包括概率论、机器学习、神经网络等。通过实例介绍了KNN、Naive Bayes、SVM和决策树等核心算法的原理和Python实现。文章还讨论了AI的潜力和挑战,以及它在经济、社会和人类进步中的作用。

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作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

人工智能(AI)是一个历史悠久的概念,但近年来却开始走向实用化。越来越多的人开始关注、认可和应用人工智能技术来提升工作效率、改善生活品质、实现自我价值,并期待其带来新的商业领域、科技成果和社会影响。那么,人工智能到底是什么?它真的是一种理想技术吗?本文将对人工智能技术进行全面的阐述和分析,从人类认知的角度出发,进一步探讨人工智能技术的发展现状及其可能带来的经济价值、社会变革、人类进步方向等方面,并提出开放性研究议题。

2.人工智能概论

2.1 AI概论

2.1.1 AI的定义

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是指计算机系统具有与生物大脑类似的能力。即通过编程与学习,模仿人类的神经网络结构和行为模式,实现自动化的思维、决策与推理。这一理念得到了广泛的应用,包括图像识别、机器翻译、文字识别、音频识别、语言理解与生成、自然语言处理、对话系统、手术诊断、军事、运筹预测、股市分析、金融风控、医疗诊断等等。

2.1.2 AI发展史

  • 1947 年图灵奖得主艾伦·麦卡洛克提出的论文,即“Intelligence Withoutrepresentation”,开创了人工智能研究的新时代。1956 年克尔凯郭尔和约翰·贝尔一起提出了“博弈与计算”模型。
  • 1956 年后,人工智能逐渐成为热门话题。1976 年蒙特
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