本篇文章给大家谈谈人工智能的边界，以及人工智能的边界在哪对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. 人工智能发展的三个必要条件
2. 人类意识和人工智能的界限是什么
3. 人工智能的基本条件是计算
4. 人工智能和信息技术带来了什么问题

人工智能发展的三个必要条件

第一，领域封闭性，应用领域范围有限、边界明晰，就可以使影响性能的因素和每个因素的变化范围有限化;

第二，失误非致命性，应用中不会出现致命性失误;

第三，原理与场景符合性，相关智能技术的基本假设或原理与实际应用场景的根本特性相符合。

人类意识和人工智能的界限是什么

，人类的意识首先是能认识到自己的存在，无论自己是物质或精神，机器则不能意识到自身的存在；而且人的意识是含有主观感情的，机器是无论如何也模仿不出来的，这也就是生命于非生命的本质差别。

人工智能是人类意识的衍生，换句话说人工智能是人类的工具，大多数方面人工智能会远超过人类智能，但人类智能最大优势是意识，人工智能根本无法产生意识，人类意识的创造力自由度非常高是人工智能无法超越的。

人工智能的基本条件是计算

第一是边界清晰。问题需要定义得非常清晰，比如AlphaGo做的就是围棋，活动范围就是在19×19的棋盘上，黑白两方轮流下子，边界和规则都很清晰。如果变成一个开放的问题，或者变成20×20的棋盘，或者变成黑白灰三方下棋，那都成不了。

第二是要有外部反馈。算法要不断地有外部输入，它需要知道在什么样的情况、什么样的行为下，外部给出的反馈是什么，这样才能促进提高。比方说AlphaGo，你要不断地让它进行对弈，并且告诉它对弈的输赢，它才能不断提升。

第三是计算资源很重要，计算资源，也就是计算过程中需要的各种资源。近几年，算法虽然有很大的进步，但计算资源也是产生智能的关键。最近业界在分布式计算上的成功，让我们相对于几十年前有了飞跃的基础。举个很有趣的例子，Google在描述AlphaGo不同版本的时候，为了简洁明了，直接使用计算能力来分类，而不是使用算法来分类。简版的AlphaGo被称为“单机训练的AlphaGo”；复杂和更高智能的AlphaGo称为“多机、并行训练的AlphaGo”，从这里也可以看出来，计算资源起着至关重要的作用。

第四，要有顶尖的数据科学家和人工智能科学家。增强学习、深度学习最近重新被提出，需要很多科学家做大量的工作，才能让这些算法真正地推行。除了围棋、视觉、语音之外，还有非常多的领域等待被探索。

第五是大数据的完善。AlphaGo的成功，关键的一点是KGS棋社的流行，KGS是一个免费的围棋对弈平台，KGS上有数十万盘高手对战的棋谱，如果没有这些数据做支撑，AlphaGo绝对不可能在这么短的时间内打败人类。

人工智能和信息技术带来了什么问题

第一：人工智能技术的应用边界。当前的人工智能技术在很多方面依然存在不足，所以要想让人工智能技术发挥出更加积极的作用，一定要注重各种人工智能技术的应用边界，比如通过人工智能技术来打就会引起不少人的反感。随着未来人工智能产品在功能上的不断提升，严格控制人工智能技术的应用边界还是非常重要的。

第二：人工智能技术对于用户隐私数据的保护。人工智能技术在落地应用的过程中，必然会访问到大量用户的个人隐私数据，在生产环境下也会接触到大量的企业核心数据，而如何保护这些数据的安全是非常重要的。当前的人工智能产品，正处在“智商偏科、情商为零”的阶段，所以一定要设置更加严格的数据保护措施。

第三：人工智能技术带来的失业问题。虽然人工智能领域也会开辟出大量新的就业岗位，但是人工智能技术的大面积采用，也必然会导致一部分职场人的失业，这也是一个应该引起重视的问题。从积极的一面来看，人工智能技术会推动职场人的岗位升级，也会给大量掌握新技术的年轻人带来的就业机会，但是从另一方面来看，有很多职场人并不具备岗位升级的能力，如何解决这部分职场人的就业问题，也是比较重要的

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。