大家好，今天给各位分享人工智能的合理控制的一些知识，其中也会对人工智能的合理控制措施进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

本文目录

1. 人工智能设备面对“停电”，有哪些解决办法？
2. 人工智能研究的主要方法有哪四种
3. 人工智能是如何推进人类文明进程的？
4. 人工智能的四大关键原则

人工智能设备面对“停电”，有哪些解决办法？

人工智能设备和其他设备一样，都是需要能源了，注意，这里说的是能源，而并非电力，但就目前而言，能源多是电力。那么停电怎么办？

一是可以使用备用电。人工智能设备可以和物联网设备一样，可能并不一定需要时刻与电网链接通电。如果是需要时刻通电的设备还可以在没有交流电的情况下，使用储电设备，比如蓄电池、干电池。这些电池可以在短期停电的时候作为应急，也是不会影响设备的运行。

二是可以发电。停电不意味着找不到其他电源的接入，那么移动电站、太阳能、风能、核能等，都是很好的电力补充。

这个问题可能现在来讲还有些科幻，毕竟现在还实现不了，不过我们现在还是可以畅想一下：

人工智能设备，为什么叫人工？是因为像人一样思考。那么人要不要接电？显然是不用的。

人吃五谷杂粮就能够保持行动和思考，所以人工智能设备不一定就只能用电作为能源，生物能、化学能理论上也是可行的，现在虽然有点梦幻，但未来也可能会实现。

人工智能在当前时代，不管是交流电的接入还是储能的支持，他还是离不开电力的支持，因此避免人工智能瘫痪，只有做好能源应急方案，才能够保证设备的运行。

人工智能研究的主要方法有哪四种

1.功能模拟法

符号主义学派也可称为功能模拟学派。他们认为:智能活动的理论基础是物理符号系统,认知的基元是符号,认知过程是符号模式的操作处理过程。功能模拟法是人工智能最早和应用最广泛的研究方法。功能模拟法以符号处理为核心对人脑功能进行模拟。本方法根据人脑的心理模型,把问题或知识表示为某种逻辑结构,运用符号演算,实现表示、推理和学习等功能,从宏观上模拟人脑思维,实现人工智能功能。

功能模拟法已取得许多重要的研究成果,如定理证明、自动推理、专家系统、自动程序设计和机器博弈等。功能模拟法一般采用显示知识库和推理机来处理问题,因而它能够模拟人脑的逻辑思维,便于实现人脑的高级认知功能。

功能模拟法虽能模拟人脑的高级智能,但也存在不足之处。在用符号表示知识的念时,其有效性很大程度上取决于符号表示的正确性和准确性。当把这些知识概念转换成推理机构能够处理的符号时,将可能丢失一些重要信息。此外,功能模拟难于对含有噪声的信息、不确定性信息和不完全性信息进行处理。这些情况表明,单一使用符号主义的功能模拟法是不可能解决人工智能的所有问题的

2.结构模拟法

联结主义学派也可称为结构模拟学派。他们认为:思维的基元不是符号而是神经元,认知过程也不是符号处理过程。他们提出对人脑从结构上进行模拟,即根据人脑的生理结构和工作机理来模拟人脑的智能,属于非符号处理范畴。由于大脑的生理结构和工作机理还远未搞清,因而现在只能对人脑的局部进行模拟或进行近似模拟。

人脑是由极其大量的神经细胞构成的神经网络。结构模拟法通过人脑神经网络、神经元之间的连接以及在神经元间的并行处理,实现对人脑智能的模拟。与功能模拟法不同,结构模拟法是基于人脑的生理模型,通过数值计算从微观上模拟人脑,实现人工智能。本方法通过对神经网络的训练进行学习,获得知识并用于解决问题。结构模拟法已在模式识别和图像信息压缩领域获得成功应用。结构模拟法也有缺点,它不适合模拟人的逻辑思维过程,而且受大规模人工神经网络制造的制约,尚不能满足人脑完全模拟的要求。

3.行为模拟法

行为主义学派也可称为行为模拟学派。他们认为:智能不取决于符号和神经元,而取决于感知和行动,提出智能行为的“感知——动作”模式。结构模拟法认为智能不需要知识、不需要表示、不需推理；人工智能可能可以像人类智能一样逐步进化;智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。

智能行为的“感知——动作”模式并不是一种新思想,它是模拟自动控制过程的有效方法,如自适应、自寻优、自学习、自组织等。现在,把这个方法用于模拟智能行为。行为主义的祖先应该是维纳和他的控制论，而布鲁克斯的六足行走机器虫只不过是一件行为模拟法(即控制进化方法)研究人工智能的代表作,为人工智能研究开辟了一条新的途径。

尽管行为主义受到广泛关注,但布鲁克师的机器虫模拟的只是低层智能行为,并不能导致高级智能控制行为，也不可能使智能机器从昆虫智能进化到人类智能。不过,行为主义学派的兴起表明了控制论和系统工程的思想将会进一步影响人工智能的研究和发展。4.集成模拟法

上述3种人工智能的研究方法各有长短，既有擅长的处理能力,又有一定的局限性。仔细学习和研究各个学派思想和研究方法之后，不难发现,各种模拟方法可以取长补短,实现优势互补。过去在激烈争论时期,那种企图完全否定对方而以一家的主义和方法主宰人工智能世界的氛围,正被互相学习、优势互补、集成模拟、合作共赢、和谐发展的新氛围所代替。

采用集成模拟方法研究人工智能,一方面各学派密切合作,取长补短,可把一种方法无法解决的问题转化为另一方法能够解决的问题;另一方面,逐步建立统一的人工智能理论体系和方法论,在一个统一系统中集成了逻辑思维、形象思维和进化思想,创造人工智能更先进的研究方法。要完成这个任务,任重而道远。

人工智能是如何推进人类文明进程的？

这个话题非常有意思的『高大上』了，可以肯定是非要推动人类文明的进程，这得上什到国家的层面上不可。

简单真实到整个人类文明进步的问题，如果没有什么实力雄厚的充实，那是不可制作的完善完整和完美吧？

欲要反转地球人类无法想象中的『历史过去』，除了人文起源是什么关键的问题之外，现今历史常识判断推理之径，离不开许许多多的专家大师出手，把所有的历史疑难问题杂症一一对应破解。

人工智能在其中发挥作用力，慢慢破解出来许多无法知道过去的真实现象的，模拟器还原出来许多不可思异的历史真实等等，都可以通过智能化来实现。

既然如此人文起源的问题，自然而然就离不人类语言的原始『声音』，这个活化石才是根本改变人类思维意识局限的关键，例如现今社会时代发展虽然快，但是绝大数的人类的语言表达能力差，依然如故的停滞在至少几千年前的『思维方式』。

换言之，人工智能化开发能否带来突破性的破解？关乎到人类社会时代发展下去的文明进程也不为过。

焦点问题：原始社会时代的字音意，及其它不断提高变化的过程，出现知识语言与文化语言的交汇点，文化语言思维引领知识语言思维的问题，另外一个是原始知识语言『盲目』出国的真实性等等。

总之，人类文明进程的范围之内，无非就是知识与文化，道德与利益，上升到政治与经济的国家层面的问题。

没有什么实力雄厚的国家层面参与，即使有人工智能也是有非常多的『遗留』→不是什么完美世界范围之『文明进程』。

至多是启发式的人工智能模式云云。

人工智能的四大关键原则

这四项原则是：合理利用；可解释；保护隐私；安全且可靠。

1.解释原则（Explanation）

解释原则要求AI系统为所有输出提供相应证据和理由，但不要求证据是正确的、信息丰富的或可理解的，只要表明AI系统能够提供解释即可。解释原则不强加任何的质量评价指标。

2.有意义原则（Meaningful）

有意义原则要求AI系统提供单个用户可理解的解释。也就说，只要一个用户可以理解AI系统所提供的解释即符合该原则，不要求解释为所有用户所理解。有意义原则允许基于不同用户群体或个人的定制化和动态解释。不同用户群体对AI系统的解释需求不同，如系统开发者与系统使用者需求不同，律师和陪审团需求不同。此外，每个人知识、经验、心理等方面存在差异导致其对AI解释的理解不同。

3.解释准确性原则（ExplanationAccuracy）

解释准确性原则要求相应解释正确反映AI系统产生输出的过程，不要求AI系统做出的判断准确。与有意义原则类似，解释准确性原则也允许用户差异性。有的用户（如专家）需要解释产生输出的算法细节，有的用户可能仅需要关键问题的解释。对算法细节要求的差异性恰恰反映了解释准确性原则与有意义原则的不同，详细解释可以加强准确性但却牺牲了部分用户的理解性。基于不同的用户群体定制化解释准确性测量指标。AI系统可以提供多类型、多层次的解释，因此解释准确性测量指标不是通用或绝对的。

4.知识局限性原则（KnowledgeLimits）

知识局限性原则要求AI系统仅可以在其所设定的条件下运行，以保证系统输出。知识局限性原则要求AI系统能识别出未经设计或批准以及响应错误的情况。知识局限性原则可以防止错误、危险、不公正的决策和输出，从而增加AI系统的可信度。AI系统有两类知识局限性，一是所需判断不属于AI系统本身设定，如鸟分类AI系统无法分类苹果，二是所需判断超越内部置信度阈值，如鸟分类AI系统无法对模糊图像上的鸟类进行归类。

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