人工智能工具的挑战和批评

mubassira56789@

目前几乎没有任何其他领域的发展速度能与人工智能相比。以前仅在后台运行的流程和应用程序现在已明显融入我们的日常生活。当谷歌基于人工智能为我们提供合适的搜索结果时，它发生在后台，我们不会注意到任何有关该过程的信息。但突然之间，你我就拥有了丰富的基于人工智能的工具和系统可供使用，它们有望让我们的日常生活变得更加轻松。 定义：简单来说，人工智能系统与人类智能一起工作，可以解决复杂的任务。处理大量数据、识别模式并做出决策。机器学习、神经网络和深度学习是构成人工智能基础的技术和方法。



您可能已经注意到，人工智能正在彻底改变日常生活的许多领域 卡塔尔 手机号码 并且还在不断发展。每周都会使用新的工具、技术和算法。顺便说一句，人工智能已经存在了相当长的一段时间：也许你“还记得” 1966 年在麻省理工学院开发的聊天机器人 ELIZA。这应该模拟与心理治疗师的对话。 在介绍一些当前的工具之前，我们想先向您简要概述一下当前的定义。它们使您可以更轻松地在缩写和术语的丛林中找到方法。 人工智能通常是由其效果来定义的，而不一定是由其背后的软件来定义的。人工智能正日益成为以下技术和算法的统称和同义词也称为强人工智能或全人工智能，它意味着通用人工智能，使程序能够理解或学习人类也可以执行的任何智力任务。





机器学习→ 这是指能够在不遵循指令的情况下学习和适应的计算机系统的使用和开发。他们使用算法和统计模型来分析数据并从数据模式中得出结论。 DL =深度学习→ 这是 ML 的一个专业领域，专注于使用神经网络和大量数据来解决复杂问题。 KNN = 人工神经网络→ 作为另一种 ML 方法，KNN 使用学习材料（例如图像）来学习一般概念（“模型”）。基于该模型，人工神经网络可以预测值或将新呈现的材料分类为类别（例如马/人）。 LLM = 大型语言模型→ 一种深度学习算法，可以基于大型数据集的知识来识别、总结、翻译和预测文本及其他内容。