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本文目录

1. 自动化专业和人工智能有区别吗？
2. 为什么人工智能是人类创造的，却似乎比人类聪明？
3. 人工智能为什么越来越看不懂了？
4. 人工智能的本质和核心是什么呢？人工智能的实现方式怎样？

自动化专业和人工智能有区别吗？

很高兴能回答您这个问题，以下我为大家分享，我个人对这个问题的看法与想法，希望我的分享能给大家带来帮助，也希望大家能够喜欢我的分享。

对于自动化专业和人工智能的区别来说，从严格的定义来看，似乎两者并不是一个层面的比较。我们先来看看自动化专业的定义，引用下百度百科的定义：

自动化专业以系统科学、控制科学、信息科学等新兴横断学科为理论基础，以电工技术、电子技术、传感技术、计算机技术、网络技术等先进技术为主要技术手段，以实现各类运动体的运动控制、各类生产过程的过程控制、各类系统的最优化等跨学科综合性专业。自动化专业的一级学科为“控制科学与工程”，本专业主要有4个发展方向：1、运动控制；2、过程控制；3、嵌入式系统与机器人；4、人工智能。[2]培养掌握自动控制、计算机软硬件、人工智能和机器人领域相关知识，能够在自动化及相关领域从事系统设计、产品开发、科学研究和技术管理等工作，能解决复杂工程问题工程应用技术型人才。

以上可以看出，人工智能只是自动化专业的一个发展方向而已，是属于自动化的一个范畴。不过由于当前人工智能技术的火热，我们有必要对传统的自动化技术和人工智能技术做些比较。

传统自动化技术

对于传统自动化技术是指机器设备、系统或生产、管理过程在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现重复性的复现和执行预期的目标的过程。其中一个重要的特征就是整个自动化过程完全预先由工程人员设定好，机器只是按照设定的程序严格执行而已。比如自动化流水线就是一种典型的预设定系统。

人工智能技术

人工智能可以说是当前科技界最火热的技术了，其实人工智能的概念在几十年前就已经提出，但由于当时计算机计算能力的受限，发展一直停滞不前。但随着现代计算机计算能力的提升，尤其是大规模云计算的出现，人工智能技术出现飞速发展。阿尔法机器人战胜人类顶尖围棋选手成为人工智能正式登上舞台的标志。

目前越来越多的传统自动化技术开始与人工智能技术进行整合，形成了一种叫智能制造的概念。与传统自动化相比，其中的重要区别就在于出现了机器学习的概念，这主要体现在整个自动化过程不再完全由人类进行预先设定，而是让机器进行大量的数据学习，自动调整自动化参数，从而智能的进行工作。例如一条智能化的生产线的产品质量检测关口，摄像头视觉识别系统通过过去对各种产品缺陷的视觉特征的学习，能自行设置缺陷模型，从而识别质量不合格的产品，这就是一种典型的人工智能在自动化技术的应用。

总结一下，传统自动化技术与人工智能技术之间的重要区别就在于是否融入了机器学习的概念，自动化生产的过程不再完全通过人类的预先设定完成，而是由智能机器学习算法通过学习而去自动完成。

在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。

为什么人工智能是人类创造的，却似乎比人类聪明？

到目前为止，可以看到的人工智能，在某些方面确实表现得比人更加“聪明”，但是总的来说，目前人工智能还是有很多地方比不上人类大脑的。

为了表达清楚这个问题，从以下几个方面进行阐述：

计算机适合做什么，而人脑适合做什么

现阶段的人工智能到底能做什么，而不能做什么

现阶段的人工智能存在什么问题

计算机适合做什么，而人脑适合做什么

在计算和存储维度，人脑远远比不上计算机的准确度和处理速度。

先不用跟计算机比较，就拿计算器来说，两位数的加减有时候都会为难到很多人。计算器在处理数字的加减时，会将数字转为换二进制进行存储，按照二进制加减的计算规则，按照矩阵式对每一位进行与非的开关操作；而人经常会出现一个画面，这个画面也许是一个算盘，也许是一张稿纸，然后想象自己在算盘或者稿纸上进行计算的过程。

从这个维度我们可以看到，关于信息的存储首先就是不一致的。

数字，文字等作为一种符号，是为了满足信息交互保存的需要而人为创造出来的，对于原始人类而言，根本没有文字，记住画面比起记住文字更加方便保存这段记忆。

举个例子来说，你会想起小时候的一段往事，是会议起了这段画面，还是回忆起了记录这段记忆的文字？

而计算机可不同，它在对数字和其他标准化信息的存储和计算上具有更大的优势。

计算机在将文字这种符号按照一定的规则进行抽象化，可以很好的保存下来，并按照规则进行运算，因此一个小小的计算器，在计算上，尤其是涉及多位数多次的运算，有“秒杀”人类的能力。那么更不用说算力更加高，存储空间更加大的计算机了。

现阶段的人工智能到底能做什么，不能做什么

吴恩达在机器学习的课程中有一个形象的比喻。

机器学习就好像一只小狗，我们需要对小狗进行训练，即使用训练集训练模型。

当给小狗一个输入A，小狗产生了反馈B（正确答案），我们给小狗一个零食作为奖励，并告诉它“gooddog”；

当给小狗一个输入C，小狗产生了反馈D（错误答案），我们给小狗不做奖励，并告诉它“baddog”。

这么训练一段时间，我们就会发现，小狗可以在看到输入A时，给我们一个反馈B。但是小狗并不理解输入A与反馈B之间的内在联系，而是它认为，反馈A是一个大概率最佳的反馈而已。

这个过程在人工智能领域被称为“强化学习”。

我们将这套逻辑，可以应用在各个实际情况中，例如上表所示，这样我们获得了可以识别人脸的机器，可以判断贷款风险的机器，等。

对于此类，看到输入A，返回输入B的系统发展的速度很快，只要我们针对一种应用场景，找到了A-B之间的关系，就可以让人工智能帮助人类进行决策。

我们在日常工作生活中，看到越来越多的地方使用了人工智能。但是，并不是所有场景都可以使用人工智能替代人类，因为机器毕竟没有真的明白A与B之间存在什么样的真实业务逻辑。在科技和文化的推动上，目前人类的大脑所含有的想象力还是具有更多的生机。

现阶段的人工智能存在什么问题

根据上一阶段所描述的，我们可以根据我们的需求，让机器来通过输入给输出结果。

但是，这套系统有一个很高的门槛，需要大量的数据作为训练支撑。

随着这几年科技的告诉发展，各行各业均逐步实现信息化，但是在很多领域上，信息数据的有序收集，信息的整理等工作还很欠缺。

金融作为人工智能发展最迅猛的一个行业，很大程度上是建立在金融很早就实现了数字信息化，有足够的交易数据和用户信息，作为人工智能模型训练的数据支撑，而其他很多行业或很多应用并不存在这个良好基础。

例如，语音识别技术最近几年突飞猛进，在很多场景上已经开始投入使用。但是虽然在英语，普通话等语言下支持的较好，但是对于一些小众的方言，或含有口音的语言识别率研究较差。这就是由于数据所带来的制约。

同时，由于目前在芯片制造上一直没有出现新的材料，摩尔定律已经被打断，对于算力的不断要求，也会制约目前人工智能产业的继续发展。

总结

人工智能的发展将是做为解放生产力的一次革命，从目前看起来，人工智能并没有通俗意义上超出人类，而是以突出自身的优势，更好的辅佐人类。

人工智能为什么越来越看不懂了？

人工智能未来十年之内将会普及到千家万户，具体请看看手机啥时候普及的，电脑又是怎样以迅雷不及掩耳之势普及到千家万户，更不要说网络的普及了。华为的5G机器人能唱歌跳舞，能灵活做各种事，能聊天等等。站在人工智能的风口上，将会飞起更多的庞然大物。

手机刚开始时，我们觉得可望而不可及，那是有钱人的标配，能有大哥大那是多么土豪啊。

电脑刚开始吓死人哪，有人说未来的文盲就是不会操作电脑，说要淘汰不会用电脑的人。

网络刚开始，有钱人说什么网上冲浪，我都不知道咋冲浪，好着急自己落后，不知道怎么面对。

结果呢，大家都亲身经历了，也知道结果了。

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新的产业浪潮。

人工智能即通过智能实现人类思维的效果，从宏观层面来看，此效果体现在智能社会与智能经济层面，即人工智能将大幅改善依赖劳动力创造的劳动密集型、简单重复性的传统经济运行模式，并依托此经济模式构建万物互联、智能协同的产业体系，打造国际领先的智能社会。

从微观层面来看，人工智能将替代传统劳动，带来新式生产方式，以提升生产效率并降低成本，进而实现企业效益提升、改善人们工作与生活。而随着机器变得聪明，我们将最终实现人性化人工智能(HumanisticAI)，即通过机器达到拟人的形式并以这类形式延伸人类智慧。

人工智能的本质和核心是什么呢？人工智能的实现方式怎样？

人工智能的出现，是为了更智能的服务人类。

人工智能的本质是使事物具有人类的思考能力，将人们在生活、生产和科学研究等领域发挥积极作用。实现方法是通过计算机的高级算法计算，比如统计学、神经网络算法，需要较高的数学知识才能进行研究。

人工智能的核心一共有5个方面，它们分别是语音识别、计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人。正是因为有了这些核心技术，才可以让人工智能更加产业化，当人工智能产业化了以后，就可以带来比较广泛的子产业。比如计算机视觉方面，可以运用在人脸识别。还可以运用在医学方面，可以进行有效的医疗成像。比如还有机器人这个核心技术，不仅可以实现无人机，还可以代替人类做一些工作。另外还有机器学习这项核心技术，应用这项技术可以有效的甄别那些诈骗的行为，还可以运用在公共卫生或者天然气的勘探方面等等。

人工智能作为一种科学技术，在其发展过程中必然遵循自然科学规律，依赖其现实条件和发展机理，是可以被认知和预测的。当前，人工智能的具体技术路线多种多样，未来发展充满无限可能性。未来人工智能必须具备良好的可解释性，使其学习模式和相应决策能够被人类用户所理解。用户的需求是人工智能技术发展的前进动力和必然指向。可以预见，在不远的将来，人工智能各技术流派之间的交叉融合将更加深入，不同学科领域的交叉融合也将更加频繁。通过取长补短综合各方面、各学科优势，有望达到人们对人工智能系统可靠性的要求。

文章到此结束，如果本次分享的人工智能高清图和人工智能高清图片的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！