怎么用人工智能?人工智能不能代替?
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工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
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人工智能不会取代人类的理由有:1、人工智能没有人类的想象力。2、人工智能没有人类独创的思维。3、人工智能不能进行有温度的交流。4、人工智能没有人类所特有的常识。
人工智能不会取代人类理由nbsp; 人工智能是人为设定的代码，人工智能的思维方式都是按照特定的方式去思考，所以人工智能没有想象力，无法对一件事或一个词展开一连串的想象。
nbsp; 人工智能没有人类独创的思维，独创思维是指世界上原来没有，但人类通过自己的思考最终创造出来的东西，人工智能目前并没有这方面的能力。
人工智能的交流是冷冰冰的，不能产生有温度，有情感的共鸣，虽然人工智能所知道的知识面很广，但是人工智能是一个机器，并不能产生情感。
操作环境
品牌型号:通用
系统版本:通用2年前 0条评论 -
不会完全取代，未来将有47％的工作被机器人取代。
和人脑相比，人工智能算法应对数值和符号计算更加精确快速，稳定可靠。特别是对于有确定规则的计算问题，人工智能可以远远超出人脑的计算速度，也更容易找到最优的解答。比如，在数值计算，图形、语音、生物特征、行为姿态等方面的识别，甚至更加复杂的预测推理任务方面，人工智能都有超越人脑的优秀表现。
人工智能不具备感性思维，无法跨越到意识领域。当前的计算机架构和编程模式具有本质上的劣势，使得人工智能无法实现与人脑情感、意志、心态、情绪、经验等方面的自然交互。本质上，人工智能仅仅是物质世界范畴的概念，无法跨越到意识领域。
在一个真正实现人工智能的工作场景中，传统劳动者也并未被‘下岗’，只是改变了角色而已。仍然需要人类对人工智能的表现进行监控，进行情报采集与分析，以及开展预测性的实验与评估，引导性的过程管理与控制。
相信将来人类90%以上的工作是由人工智能提供的，就像今天我们大多数的工作是由计算机和各种其它机器提供的一样。
3年前 0条评论 -
请问您是否有特指某一方面呢？
人工智能可以在我们生活的方方面面中得到使用。
1、在线聊天
1）闲聊机器人 这样的机器人一般不需要专业知识库，行业内都用过智齿的，普通的寒暄库即可，它不需要正面回答问题，也不存在单轮多轮会话的概念，只是需要给出回答即可，对召回率没要求，对准确率更没要求，这在技术上没什么难度。参考案：智齿体验版、小I机器人
2）个人助理 这样的大家就常见了，siri就是个了。这个最大难点就是意图识别，意图识别又包括语言、文本、表情、肢体动作识别，需要机器人极强的学习能力，同时直接跳过单轮会话，必须满足多轮会话，是个不太好做的东西。
3）客服机器人 这个是老本行了。客服机器人是通过知识库检索，实现单轮、多轮会话，它不需要意图识别，不过要做到对各种消息的分析，已经对访客的有效反馈，这是要命中率的，所以难度并不小，所幸的是，技术相对成熟，已经商用，七鱼也是做得很好的，赞一个
2、数据模型构建
这一点少有人提及，但我们确实需要。大家都知道商业竞争的后期都是对数据的占有率比拼。拥有数据，才能拥有战斗力。而现有的数据分析模型无非就是人工制定，最多就是支持高度自定义，而模型的合理性验证的成本相当。
3、语音交互
这个挺多人做的了，大概10几家。通过录音和流程化，实现语音机器人的商业化，着重用于产品推广和售后服务。杭州阿里出来的一个小团队叫做灵声实现了商业化，听说客户都排队了好了，说完客服领域的，说说我了解的市场行情。
1）服务行业
2）工业
3）农牧业
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人工智能机器人不能代替人类，因为人工智能机器人是对大数据的储存、分析与应用，不具备创造力、想象思维、情感交流等能力。计算机是一个进行固定程式处理的机器。你通过程序告诉它怎样处理，它就怎样处理。所有的流程都是通过计算机程序跟计算机进行交流的。所以，这个处理的过程是由人来决定的。因为计算机非常擅长计算，所以，通过计算机语言编写代码后，让计算机去执行，可以运算的比人快很多。所以，一些重复性的具有固定程式的工作，都可以交给计算机来做。比如汇总每天的账目，计算机的计算速度显然要比人快很多。在这个层次上的计算机，还没有智能。5年前 0条评论
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人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering
approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling
approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic
Algorithm，简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural
Network，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
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