首页/ 题库 / [问答题]人工智能  现代世界已经日益充斥着智能的的答案

人工智能  现代世界已经日益充斥着智能的装置,虽然几乎不被人察觉,但它们的普遍存在却节省了许多人类劳力。我们的工厂里轰鸣着机器人生产线的节奏;我们的金融服务完成于自动柜员机旁,它们还会机械地、有礼貌地感谢我们;我们的地铁车辆由不知疲倦的机器人驾驶着。有一些机器人系统已能够进行精确到毫米的脑部和骨髓手术,其精确性远远超过技术娴熟的医生用双手所能达到的水平。  人们希望人工智能能够模仿人脑的活动。但是最近研究人员已经开始将这个预测延后数十年,甚至数百年。  在试图建造思维模型的过程中,研究人员发现,人脑中的近l000亿个神经细胞要比以前想象的更聪明,人类的感知也比以前想象的更复杂。他们建造的机器人在严格控制的工厂环境里,能够识别仪表盘上毫米之间的误差。但是人的大脑能够扫描一个快速变化的场景,迅速排除98%的不相干的物体,立即聚焦于人群中的一张可疑的脸。地球上最先进的计算机系统也不能达到这种能力。

问答题
2022-09-29 19:18
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正确答案
【参考译文】
Artificial Intelligence The modem world is increasingly populated by intelligent gadgetst whose presence we barely notice but whose universal existence has removed much human labor. Our factories hum to the rhythm of robot assembly arms. Our banking is done at automated tellers that thank us with mechanical politeness for the transaction. Our subway trains are controlled by tireless robot-drivers, There are already robot systems that can perform some kinds of brain and bone surgery with millimeter accuracy—far greater precision than highly skilled physicians can achieve with their hands alone.
It is hoped that artificial intelligence could be able to copy the action of the human brain.
However, researchers lately have begun to extend that forecast by decades if not centuries.
What they found, in attempting to construct thought model, is that the human brain’s roughly one hundred billion nerve cells are much more talented and human perception is far more complicated than previously imagined. They have built robots that can recognize the error of a machine panel by a fraction of a millimeter in a strictly controlled factory environment. But the human mind can glimpse a rapidly changing scene and immediately disregard the 98 percent that is irrelevant, instantaneously focusing on the single suspicious face in a big crowd.  The most advanced computer systems on Earth can’t approach that kind of ability.

试题解析

感兴趣题目
加强社会治理制度建设,完善()、公众参与、法治保障的社会治理体制,提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平。
人工智能是研究如何利用计算机等现代工具设计模拟()的系统
虽然谷歌不断在革新其人工智能技术,但是人的()仍旧是人工智能所不 能替代的。 
智能电网技术标准体系专业分支包括()。
智能电网调度技术支持系统AVC采用三级电压控制模式时,简述三级控制模式的内容。
加快配电网建设改造,建设智能现代城市配电网,提高建设标准、设备质量和自动化水平,做到(),避免大拆大建。
人工智能的历史、现状和未来(节选)作者:谭铁牛 中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士概念与历程了解人工智能向何处去,首先要知道人工智能从何处来。1956年夏,麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”,首次提出“人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)”这一概念,标志着人工智能学科的诞生。人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,研究目的是促使智能机器会听(语音识别、机器翻译等)、会看(图像识别、文字识别等)、会说(语音合成、人机对话等)、会思考(人机对弈、定理证明等)、会学习(机器学习、知识表示等)、会行动(机器人、自动驾驶汽车等)。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程,学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段:一是起步发展期:1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后,相继取得了一批令人瞩目的研究成果,如机器定理证明、跳棋程序等,掀起人工智能发展的第一个高潮。二是反思发展期:20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望,人们开始尝试更具挑战性的任务,并提出了一些不切实际的研发目标。然而,接二连三的失败和预期目标的落空(例如,无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等),使人工智能的发展走入低谷。三是应用发展期:20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题,实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功,推动人工智能走入应用发展的新高潮。四是低迷发展期:20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大,专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。五是稳步发展期:20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展,加速了人工智能的创新研究,促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司(简称IBM)深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。六是蓬勃发展期:2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”,诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破,迎来爆发式增长的新高潮。现状与影响对于人工智能的发展现状,社会上存在一些“炒作”。比如说,认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶,等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此,制定人工智能发展的战略、方针和政策,首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。专用人工智能取得重要突破。从可应用性看,人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务(比如下围棋)的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单,形成了人工智能领域的单点突破,在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如,阿尔法狗(AlphaGo)在围棋比赛中战胜人类冠军,人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平,人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统,能举一反三、融会贯通,可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题,可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前,虽然专用人工智能领域已取得突破性进展,但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远,人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著,但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看,目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此,人工智能依旧存在明显的局限性,依然还有很多“不能”,与人类智慧还相差甚远。趋势与展望经过60多年的发展,人工智能在算法、算力(计算能力)和算料(数据)等“三算”方面取得了重要突破,正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点,但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来,人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢?从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展,既是下一代人工智能发展的必然趋势,也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月,美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》,提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室,众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中,提升人工智能系统的性能,使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展,通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中,人机混合智能都是重要的研发方向。从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习,但是深度学习的局限是需要大量人工干预,比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等,非常费时费力。因此,科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法,提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始,通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面,2017年谷歌提出的自动化学习系统(AutoML)试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科,研究范畴广泛而又异常复杂,其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破,脑与认知科学的发展开启了新时代,能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制,人工智能将进入生物启发的智能阶段,依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现,将机理变为可计算的模型,同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展,使其发展成果造福于民,需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响,制定完善人工智能法律法规,规避可能的风险。2017年9月,联合国犯罪和司法研究所(UNICRI)决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心,规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构,旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。……根据材料,对以下问题作出分析。
人工智能  现代世界已经日益充斥着智能的装置,虽然几乎不被人察觉,但它们的普遍存在却节省了许多人类劳力。我们的工厂里轰鸣着机器人生产线的节奏;我们的金融服务完成于自动柜员机旁,它们还会机械地、有礼貌地感谢我们;我们的地铁车辆由不知疲倦的机器人驾驶着。有一些机器人系统已能够进行精确到毫米的脑部和骨髓手术,其精确性远远超过技术娴熟的医生用双手所能达到的水平。  人们希望人工智能能够模仿人脑的活动。但是最近研究人员已经开始将这个预测延后数十年,甚至数百年。  在试图建造思维模型的过程中,研究人员发现,人脑中的近l000亿个神经细胞要比以前想象的更聪明,人类的感知也比以前想象的更复杂。他们建造的机器人在严格控制的工厂环境里,能够识别仪表盘上毫米之间的误差。但是人的大脑能够扫描一个快速变化的场景,迅速排除98%的不相干的物体,立即聚焦于人群中的一张可疑的脸。地球上最先进的计算机系统也不能达到这种能力。
在加得纳的多元智能框架中,相对独立地存在着8种智能,它们分别是()、身体运动智能、自省智能、人际交流智能和自然观察者智能。
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