大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于什么是人工智能的问题，于是小编就整理了2个相关介绍什么是人工智能的解答，让我们一起看看吧。
形式和功能
神经网络是运行在计算机上的软件，人工智能的“神经元”没有物理实体。它们以位数和字符串的形式编码在硬盘或硅芯片上，它们的物理结构和真正的神经元一点也不像。相反，在人脑中形式和功能是同时存在的。
大小
人类大脑大约有1000亿个神经元，目前的神经网络通常有几百个左右。
连接
在神经网络中，每一层通常与上一层和下一层完全连接。但人脑并没有所谓的层，相反，它依赖于许多预定义的结构。并不是人类大脑的所有区域都是同样连接的，区域是专门用于特定目的的。
能量消耗
人脑在能量消耗方面，比现存的任何人工智能都更为节能。人脑大约耗费20瓦能量，这与现在标准笔记本电脑耗费的差不多。但有了这些能量，大脑处理的神经元数量多一百万倍。
体系
在神经网络中，这些层是整齐有序的一个接一个地处理。而另一方面，人脑会进行很多并行处理，没有任何特定的顺序。
激活状态
在人脑中，神经元要么是激活状态，要么非激活状态。在神经网络中，激活是由连续值模拟的。因此人造神经元可以平稳地从上到下运行，这是人脑做不到的。
速度
人类的大脑比任何人工智能系统都要慢得多。一台标准计算机每秒执行大约100亿次操作。另一方面，人的神经元激活频率为每秒最多一千次。
学习方式
神经网络通过输出来学习。如果根据损失函数，这个输出是低性能的。然后，网络通过改变神经元的权重和它们之间的连接做出反应。没有人知道人类学习的细节，但肯定不是这样的。
结构
神经网络每次都是从零开始的。而人脑呢？很多结构已经连接到它的连接处，而且利用的模型，这在进化过程中被证明是有用的。
精度
人脑的干扰因素更多，而且不如计算机上运行的神经网络精确。这意味着大脑基本上不能运行与神经网络相同的学习机制，它可能使用完全不同的机制。
这些差异的结果是，如今的人工智能需要大量的训练，需要大量精心准备的数据。这与人脑的运行方式是很不一样的。
局限性
神经网络不会建立世界中模型，相反它们会学习对模式进行分类。这种模式识别只需要很小的变化就会失败。
一个著名的例子是，你给图片添加少量影响因素，这些因素小到肉眼无法识别。但人工智能系统可能会被骗，错认为物品A认为是物品B。
目前，神经网络也不善于从它们所学习的情况推广到另一种
是的，人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：1、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等。
2、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。
3、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。
4、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。
现如今，人工智能（AI）已经走入了普通大众的视野，我们在生活中可以看到很多跟 AI 相关的产品。比如 Siri、AI 美颜、AI 换脸，包括各大平台的信息推送。
虽然大家听得多，但是大部分人并不了解 AI，甚至存在一些误解。
主要是因为大家只是看到一些人的言论，但是并不了解 AI 的基本原理。
人工智能的基本原理：
机器从「特定的」大量数据中总结规律，归纳出某些「特定的知识」，然后将这种「知识」应用到现实场景中去解决实际问题。
这就是人工智能发展到现阶段的本质逻辑。
正是因为当下的人工智能是建立在「归纳逻辑」上的，所以需要依赖大量的数据。数据越多，归纳出来的经验越具有普适性。也就更加的的智能。
人工智能目前分为三个阶段：
1弱人工智能:指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能例如Siri、AlphaGo。
2强人工智能：指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。
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。
我们当前所处的阶段是弱人工智能，强人工智能还没有实现（甚至差距较远），而超人工智能更是连影子都看不到。
对人工智能的看法
我们应该既要发展，又要防范。
防范的目标，不是人工智能产生自主意识，向人类倒戈，而是因为人类的疏忽，为机器人设置了错误的目标，让他们无意中把我们都消灭了。
假设我们发明了一个可以用于控制气候变化的强大人工智能系统，并且能将大气中的二氧化碳水平恢复到适宜的水平。
该人工智能系统经过分析后认为，最容易的方式就是消灭人类，因为人类活动是产生二氧化碳的最主要来源，于是人类就莫名其妙的凉凉了。
所以对于人工智能的的发展，我们应该考虑的是人类应该给予人工智能多大的权利。以及加强审视基于人工智能的决策过程
到此，以上就是小编对于什么是人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于什么是人工智能的2点解答对大家有用。
