尽管我宁愿听人工智能被描述为软件,也不愿听关于它的意识或自由意志的故事,让我们来讨论人工智能为什么远不止是一个代码。

　　界定人工智能

　　人工智能的核心是创造能够模拟人类推理的系统,使机器能够根据程序逻辑和学到的知识进行分析、推断和决定。 约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克洛德·香农提出了这个指导思想:

　　推测,学习的每个方面或智力的任何其他特征,原则上都可以精确地描述,以至于机器可以模拟它。……找到如何使机器使用语言、形式抽象和概念,解决现在留给人类的各种问题,并改进自己。"

　　什么是"系统"?

　　在讨论人工智能作为一个系统时,我们指的是超越传统软件功能的结构化网络:

　　1. 作为计算框架的系统 :一个结构化的组件集合,它们一起模拟推理和决策。

　　2. 系统作为一个学习实体 *人工智能系统包括数据结构和算法,使其能够根据新的信息进行调整,不断改进其行动。

　　3. 系统作为自动解决问题的工具 :这些系统或多或少自主地执行复杂的解决问题功能,组织信息以做出逻辑决策。

　　4. 系统作为一种抽象机制 :人工智能系统形成抽象,识别模式,并以模仿认知过程的方式解释数据。

　　5. 系统作为相互作用组件的网络 :人工智能包括神经网络、算法和模拟学习和语言处理等认知任务的反馈循环等相互关联的元素。

　　在这五个方面的基础上,我们可以将人工智能系统定义为一个具有学习能力、与现实世界相互作用和自主解决复杂问题的自适应、相互关联的组件网络。

　　人工智能系统的组成部分

　　人工智能系统由几个关键部分组成.以下是一些例子:

　　· 算法 : 逐步方法 这有助于决策和解决问题。

　　· 数据结构 :储存和组织数据的格式,便于存取和修改。

　　· 神经网络 :在软件或硬件中,能够进行模式识别和学习的相互连接节点的分层。

　　· 记忆能力 ：储存和管理信息的组件和结构,使大赦国际能够保留和利用过去的学习经验,作出更知情和更适应未来的决定。

　　· 传感器 :收集真实世界数据的输入设备,如摄像头、麦克风、温度或移动测量设备,使人工智能能够对环境做出反应。

　　· 逻辑门 :执行条件操作和控制信息流的基本硬件元素。

　　· 反馈循环 ：自我评价机制,使联合国系统能够完善其行动。

　　· 培训数据集 :收集用于机器学习的标记数据,用于模式识别。

　　· 推理发动机 :逻辑驱动的机制,将原始数据转化为支持复杂人工智能解决问题的可操作的见解。

　　· 用户界面 ：接口 通过这种方式,用户与AI交互输入指令和接收输出。

　　你看?当我们把人工智能说成是一个系统时,我们实际上是在描述一个整体的互联组件网络,它远远超越了基本的软件。把它看作是一个结构化的框架,它将许多异构的软件和硬件部件组合在一起,所有这些都在一个共同的共享基础设施中工作和交互。最重要的是,它不仅仅遵循指令,它还学习和适应新的信息,自己解决问题,甚至开始形成模式和解释。

　　为什么人工智能不仅仅是软件?

　　软件"简单地"是指指示计算机执行特定任务的指令和数据的集合。虽然软件绝对是人工智能的一部分,但它的范围有限。它通常执行孤立的任务并遵循固定的指令,而不需要进行调整。

　　看看艾能做什么。他们面临着复杂的、跨功能的挑战,远远超出了传统软件的范围,例如解释医学图像以诊断疾病、处理自然语言以理解人类意图、优化大规模供应链以及在不可预测的环境中自主导航车辆。

　　当将AI定义为一个"系统"时,我们想要指的是一个由相互连接的组件组成的动态网络,而不是一个静态的软件。与传统软件不同的是,人工智能系统能够适应并持续学习。它通过反馈和新数据来改进和改进其流程。

　　这些系统通常包括处理环境数据的传感器和接口,而大多数软件都没有这样的传感器和接口。人工智能系统是建立了自我改进的机制,如反馈循环和推理引擎。这些机制使他们能够独立调整和提高决策能力。

　　结论

　　今天,人们似乎被"智能机器"的概念迷住了。"许多人认为人工智能是一种神奇力量,能够解决人类面临的最大挑战或具有潜在灾难性后果的迫在眉睫的威胁。这些相反的视图经常模糊人工智能系统实际上设计要做的事情的真实性。然后,将人工智能降低到仅仅是一堆软件的水平,从而使人们的期望回到现实生活中,这就变得很诱人了。

　　如果我必须选择一个词来解释或定义什么是"AI系统",我会选择" 内克斯 ."

　　从我的观点来看,"关系"抓住了人工智能是一个复杂的、互联的网络,不仅仅是孤立的"软件"。"一个"联系"是指一个协调中心或枢纽,不同的元素在这里聚集在一起,以有意义的方式相互作用。

　　就AI而言,这不仅包括算法、数据结构和硬件,也包括人类在生态系统中不可或缺的作用。我们带来的品质,只有人类拥有,如道德判断,伦理推理,常识,移情和文化意识。

　　还有一件事

　　从我的角度来看,这些独特的人类特征应该总是指导人工智能的开发和使用。它们可以确保人工智能的发展和用法与社会价值相一致,在复杂情况下作出适当反应,并尊重人类经验的细微差别(这些概念也可能因文化而异)。

　　通过这些贡献,人类能够在人工智能的关系中充当建筑师和监护人。他们负责培育不仅执行而且负责任和合乎道德的制度。