智能机器和人工智能有什么区别
是两个关系很紧密的事物，很多人分不太清，我尝试给大家解释一下。人工智能和机器人的关系就相当于生命和人的关系差不多。首先，机器人是有形的，是硬件。人工智能一般指的是软件，是算法，是无形的。其次，没有人工智能的机器人，基本上是不可能的。因为机器人要运转，就需要有算法。比如，机器人要行走要有行走的算法，要抓取要有抓取的算法，要识别要有识别的算法等等，离开的人工智能的机器人，基本就相当于没有生命的人一样。第三，从专业的角度，这两个专业的方向是有比较大的差异的。机器人一般偏向于机械和电子方面。要涉及到机械设计，传感器，电子控制等内容。而人工智能则偏向于计算机软件方面，要设计到算法，程序等内容。在大学里，这两个专业还是有比较明确的划分的。第四，现在这两个内容都有很多互相交叉的方面，基本上是你中有我我中有
什么是人工智能算法
人工智能算法大致可分作监督学习、无监督学习与强化学习。其中，监督学习通过不断训练程序（模型）从人类已有经验中学习规律。在这一类机器学习中，研究人员会通过标记数据的方法，不断调整模型参数以达到学习目的。类似于父母会向孩子展示不同颜色、大小乃至种类的苹果，教会孩子认识“未曾见过”的苹果。这便是监督学习的目的：样本外预测。无监督学习则通过训练程序，使机器能直接从已有数据中提取特征，对信息进行压缩，用于完成其他任务。如传统的主成分分析，可以将高维特征使用低维度向量近似。例如，我们可以使用主成分分析技术压缩图片，以达到节省储存空间的作用。因此，这类机器学习算法并不需要以往经验，也被称之为无监督学习。当然，无监督学习与监督学习之间并不是彼此对立的关系，对于存在部分标注的数据，我们也可以使用半监督学习算法。比如最近比较流行的对抗神经网络——我们可以使用该算法学习一系列甲骨文后，令它生成多个足以以假乱真、却从不代表任何意义的“甲骨文”，相当于计算程序“照虎画虎”却不知为虎。此外，强化学习与以上（无、半）监督学习算法不同，强化学习是动态优化的延伸，而（无、半）监督学习则与统计学更为接近。强化学习通过使智能程序不断地与环境交互，通过调整智能程序的决策参数（过程）达到最大化其累积收益的目的。强化学习是最接近于人类决策过程的机器学习算法，类似于让一个智能体无限、快速地感知世界，并通过自身失败或者成功的经验，优化自身的决策过程，在这一过程中计算机程式并不那么需要老师。当然，强化学习也并不能完全同监督学习割裂开来。比如AlphaGo就是通过强化学习手段所训练的计算程序，但在AlphaGo训练的第一阶段，研究人员使用了大量的人类玩家棋谱供AlphaGo模仿学习，这里人类已有经验类似于老师；但是在AlphaGo的升级版本ZeroGo中，模仿学习已经完全被摒弃。
你们觉得人工智能会取代人类吗，为什么
您好，我是大牛科学，很乐意回答这么一个有趣的科学问题。随着5G甚至6G时代的到来，人们已经开始在憧憬着未来的人工智能时代，想象着衣食住行都有人工智能机器人包办的场景，这是一个人类从未有过的崭新时代，同时，人们也在担忧，人工智能会不会完全取代人类不受人类控制？我的观点是，人工智能作为人类创造出来的更有工作效率的工具，必然会取代目前人类的一些工作，但是要完全取代人类，那是绝对不可能的，因为人工智能相对于人类的优势虽然明显，但是其劣势也是明显的，这些劣势甚至决定了人工智能无法完全取代人类，具体如下。人工智能相对于人来说存在三个致命性的缺失，即创新性，独立性，情感性。人工智能相对于我们人来说，一个很大的区别就是人工智能不会进行创新，这是由人工智能不会对当前的工作感到厌倦这一特性所决定的。举个例子，如果让AlphaGo学习下围棋的话，它可能一直下十几年都不会感到厌倦，而我们人类就不行，当我们对一件事情非常熟悉或者说一件事物对我们来说失去新鲜感的时候，我们就会对其感到厌倦，我们发自本能的想去尝试新鲜的事物，去创造新的东西，而这也正是创新的力量源泉。其次是人相对于人工智能有独立性，我们人有自己的独立意志，人可以成为自己的掌控者，决定自己做什么或不做什么，就目前而言，人工智还没能发展出自己的独立意志，只能根据人所发的指令去完成指定的任务。它不会像小孩子一样去反叛大人所规定的任务和要求，也不会像孩子一样会耐不住学习的枯燥和无聊而外出玩耍。换句话说，现在的人工智能还处在我们的掌控之中。还要提到的就是人工智能缺乏人类所独有的特性，即情感性。由于人工智能没有情感，没有属于自己的喜怒哀乐，因此也就没有与人共情的能力。也就是说人工智能目前来说还只是冷冰冰的机器，不能给我们带来人类所能给予的温暖。因此在这方面我们人类有着不可替代性。另外人工智能在于人的沟通理解与协作方面还有很大的不足之处，而这在工作之中也是必不可少的能力。
人工智能这个专业是干什么的
谢谢邀请！作为一名教育领域的工作者，同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向，所以我来回答一下这个问题。随着人工智能领域的发展，整个科技行业对于人工智能专业人才的需求量在持续加大，传统的研究生教育已经不能满足巨大的市场需求，所以人工智能人才的教育必然会向本科教育下沉，目前一小部分教育资源比较丰富的高校（以双一流高校为主）陆续开设了人工智能专业。人工智能的本质是获取知识、创造知识并合理运用知识达到某种目的的能力，而且是一种通用的能力。从体现结构上来说，人工智能系统有三个大的组成部分，分别是感知系统、智力系统和行动系统，当然还离不开环境的支持。感知系统和行动系统需要物联网的支持、智力系统需要大数据和云计算的支持，所以人工智能是一个典型的交叉学科。从知识体系结构上来说，人工智能目前的研究内容集中在六大方面，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人学、自动推理和知识表示，目前计算机视觉领域和自然语言处理领域已经成长了一批具有较强竞争力的科技企业。从人工智能专业的课程设置来看，重点包括三个部分，其一是基础学科，重点是数学和物理；其二是计算机基础知识，重点是操作系统、计算机网络、算法设计和数据结构等内容；其三是人工智能基础知识，涉及到人工智能基础概念、推理和求解、知识表示、感知、通讯和行动等几个大的部分。虽然目前人工智能领域的热度比较高，一部分智能体也开始走进生产环境，但是人工智能行业依然处在初期阶段，还有大量的课题有待攻克，所以选择人工智能专业最好读一下研究生。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
关于人工智能，你了解多少
我认为大部分人都不太了解人工智能，听说过这个词的人较多，真正实际了解的还是从事人工智能专业的人士。接触和应用人工智能的人们也只是知道其中的一部分。