人工智能领域有原始创新吗人工智能领域有原始创新吗知乎

星蕴 • 2024年09月02日 am 9:14:02 • 美股资讯 • 阅读 0

人工智能的创新更多的是算法模型算法模型，堪称人工智能的“灵魂”。算法模型，是为了求解给定的问题而经过充分设计的计算过程和数学模型。它为机器注入感知力、洞察力、创造力，是人工智能从“单细胞”到“多细胞”

人工智能的创新更多的是算法模型

算法模型，堪称人工智能的“灵魂”。算法模型，是为了求解给定的问题而经过充分设计的计算过程和数学模型。它为机器注入感知力、洞察力、创造力，是人工智能从“单细胞”到“多细胞”、再到“高级智慧生物”演进过程的根本推动。

人工智能创新是什么创新

人工智能的用例其实还有很多，事实上，在人工智能发展的近四十年时间里，一直有五大核心要素在支撑整个行业，连接各个技术节点。人工智能应用程序吸收海量数据，对周围环境做出反应，通过学习提升适应度、实现更好的表现，同步服务系统和用户。

一、强化吸收数据

基于数据强化的人工智能系统需要和海量数据进行交互，他们通常会高速获取数十亿量级的信息记录。对于人工智能系统来说，实时吸收数据是它们必备的技能之一，此外还需要获取不间断的流媒体数据（绝大多数都是小数据模块，比如物联网传感器评估）和批量数据（一些大数据模块，比如系统数据库内的历史数据表）。

二、自适应性

利用机器学习技术，自适应的应用程序可以进行自我优化。随着时间的推移，他们会分析工作处理的结果，然后学习如何做的更好。机器学习的工作流程需要数据科学家进行模型选择，这涉及到一整套迭代流程，包括特征工程、算法选择、以及参数调整。开发人员之后会把机器学习模型部署到应用程序内部，再导入新数据，该模型会进行数据分类，在按照分类分析处理行为。最后，这些部署了机器学习的应用程序会“回顾”自己的处理结果，再利用这些结果数据重新进行训练。

三、反应性

现代人工智能系统可以根据周围环境情况，实时做出变化反应。传统应用程序更多的是基于批处理模式——你安排应用程序执行任务，它们运行，然后存储处理结果，最后关闭程序。而人工智能应用程序则会不断监测他们的输入（通常来自于各种流媒体数据平台），然后根据实际情况执行操作，人工智能程序会自动调用程序、规则和行为，然后自己做出决策。简单的说，人工智能系统会一直处于运转之中，然后根据不同的输入做出反应。

四、前瞻性

许多人工智能系统不仅仅具备反应性，他们可以规划未来，执行最佳的行动计划。事实上，系统规划、游戏规划、甚至是语言分析系统，都需要一个前瞻性的解决方案。这些系统必须要具备根据不同场景（情况）随时切换输入数据的能力。举个例子，人工智能会及时获取天气预报数据，并以此分析是否会延误来自中国的海运或航运发货，一旦发货延迟，是否会对美国的制造进度计划产生影响，是否需要重新优化生产计划。

五、并发性

人工智能系统，其实就像传统应用程序一样，必须支持同时处理多个用户或多个系统。通过在操作系统和数据库领域里开发分布式系统，人工智能系统需要不断确保执行传统数据库事务的四要素原则（ACID）：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、以及持久性（Durability）。

已有技术的应用算技术创新吗

个人见解，我觉得应该分两种情况。首先，我们应该尊重创新，已有技术也一定是被前人发明或者发现的，作为别人的知识产权，我们在应用的时候并不应该再覆盖他人的智慧，这就好比你新尝试了一种肉馅的包子，那包子就是你发明的了吗？答案显然不是。那这个时候就说明已有技术的应用并不算技术创新。

还有一种情况，就是在一项技术原有的基础上加以别的技术，例如将原始锂电池改进为硅基锂电池，那这样的大改动，甚至说是近乎是一个新东西，那这就可以称为技术创新！

人工智能机器人的创新性

随着近年来人工智能的飞速发展，机器人给各行业带来的创新和对人类生活方式的改变不容小觑。

技术的进步和造价的降低让业界对机器人的研发不断升级，机器人正“越来越聪明”。通过对数据和人工智能的运用，现在的机器人不仅仅是“干完活收工”，还能通过传感器记录数据，然后实时上传到云端进行分析。这对电子商务行业具有很大价值，最大程度实现自动化的电商企业往往能占据优势。以仓储为例，过去的机器人无非是一个装有轮子的平台，去完成模式单一的传送货物的工作。如今随着物流速度的加快，业界开始思考让机器人承担更多工作，特别是需要花费大量时间的货物分拣工作。考虑到传感、动作、操纵等各个环节，让机器人完成这一任务并不容易。

机器人也在悄悄改变美国的保安行业。这对业界的改变将是革命性的，因为机器人保安可以24小时不知疲倦地工作，也不会对危险的工作场所“挑三拣四”。专业人士称，机器人可以与录像监控系统、门禁系统、建筑物自动化系统和指挥控制系统等结合使用，大大提高工厂、仓库甚至军事设施的安防能力，有效节约人力成本。

机器人正逐渐进入人们的日常生活。据英国市场研究机构JuniperResearch在2015年发布的数据显示，美国每25户家庭就有1个机器人；到2020年，预计每10户家庭就会拥有一个机器人。其实这里说的机器人并不一定具有人的形状，但具备特定的工作能力，比如圆盘状的吸尘器机器人和给庭院浇水的洒水机器人。

人工智能早期著名实验

人们直到1950年代才对人工智能真正的潜力进行了调查，产生了“人工智能”这一想法，而人工智能的诞生可谓是饱经沧桑。

英国人艾伦·图灵是一位数学家，每天的日常就是不停的算题，有一天他顿悟了“人算不如天算”，要是能有机器替人算就好了，于是他构思了一个机器：图灵机。

简单的说就是用机器模拟人的计算方式，图灵觉得照这个套路，机器也可以取代人。于是他又做了个实验，让人和机器同时回答问题，看看大家能不能分辨出哪个是机器。

这就是著名的图灵测试。当时很多小伙伴都惊呆了，原来世界是可以算出来的！随后这类觉得凡事都能算，只要告诉机器怎么算就ok的人，称为“符号计算学派”。

还有另一类人认为：人思考问题，得出结论未必靠的是算法，全是靠脑子想出来的。有个专家发现人脑里有很多神经元，它们可以接受、处理、互相传递信息，协同工作，人脑就靠这张神经网络处理各种复杂的问题。这就是赫布理论。

既然人脑可以联合学习，那就用机器模拟我们的神经元，这就是第一个神经网络机。用机器模拟人脑运转的流派，叫做“神经计算学派”。

虽然两个学派走的路不一样，但目的都是想让机器代替人。1956年，两派人在达特茅斯会议上，给这一系列的机器命名为“人工智能（AI）”