人工智能回归阅读答案

引言

“人工智能的回归”审视了伪智能进步的复兴，指出了它从早期良好信念到挑战的进展，以及其持续的影响。引言中概述了人工智能的历史背景，强调了重要的事件和关键人物。它似乎正在通过关注机器学习、神经网络和大数据方面的快速进步来改变行业，改善生活方式，并引发道德考量。该内容允许分析人工智能的真正潜力、挑战以及进步与承诺之间的平衡。

它强调了机器学习、神经网络和大数据方面的快速进步，展示了先进人工智能如何革新行业并提高生活水平。该内容还讨论了这些进步带来的伦理考量，包括隐私、安全和工作岗位迁移等问题。引言为更深入地探讨人工智能的潜力、挑战以及平衡创新与责任的必要性奠定了基础。通过这个故事，读者可以了解人工智能如何塑造未来以及将其明智地融入社会的重要性。

历史：人工智能的回归

在蛰伏多年后，“人工智能”一词似乎准备卷土重来。人工智能在1980年代风靡一时，但在1990年代销声匿迹。随着关于机器人男孩的电影《人工智能》的上映，它再次进入公众视野。这引发了关于人工智能的公开辩论，计算机行业也再次使用这个术语。专家、高管和营销人员现在毫不讽刺或不带引号地使用这个表达。而且，这不一定是炒作。有充分的理由，这个术语被用来指代依赖最初由人工智能研究人员开发的技术的产品。这个术语确实需要被正名，但一些公司仍然选择不使用它。

然而，其他人开始再次使用它这一事实表明，人工智能不再被视为一个过于雄心勃勃且未达预期的研究领域。在1956年的一次会议上，由马文·明斯基、约翰·麦卡锡、赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔领导的一群研究人员介绍了这个领域并创造了“人工智能”一词。所有这些研究人员后来都成为了该领域的重要人物。这个表达为一项研究计划提供了一个迷人而富有启发性的名称，该计划包含了以前诸如运筹学、机器人学、逻辑和计算机科学等不同的领域。

他们都希望利用机器捕捉或模仿人类能力。毕竟，各种分析师团队以各种方式解决了从语音识别到国际象棋等各种问题；人造智能仅仅是在名称上将该领域统一起来。然而，这是一个吸引公众想象力的术语。

大多数研究人员认为，人工智能在1985年左右达到顶峰。公众在观看科幻电影长大，并对计算机不断增长的力量感到兴奋，寄予了很高的期望。多年来，模拟智能研究人员曾推断，突破指日可待。1967年，马文·明斯基表示，创建人工智能的问题将在一代人内得到实质性解决。

临床诊断项目和语音识别编程的模型似乎取得了进展。结果却是一场虚假的曙光。在思维计算机和家用机器人未能实现之后，引发了一场反击。据印第安纳大学研究员戴维·利基说，“1980年代初期过于乐观。” “然后，当人们意识到这些是难题时，就出现了紧缩。”

到1980年代末，许多研究人员都避开“人工智能”一词，转而将自己归入特定的子领域，如代理技术、基于案例的推理等等。讽刺的是，人工智能在某些方面是其成功的受害者。一旦解决了问题，比如创建了一个可以无人驾驶着陆飞机的系统，这个问题就被认为不是人工智能。正如利基博士所描述的，“如果它有效，就不能是人工智能。” 由于目标经常被移动，人工智能被认为是“天马行空”的研究，距离商业化还有数年之遥。科学家们开玩笑说，人造智能的意思是“几乎实现了”。与此同时，语音识别、语言翻译和决策支持软件进入市场时不再被视为人工智能。然而，在某个时候，所有这三者都包含在人工智能研究中。

“人工智能的回归”探讨了人工智能技术的回归，重点关注以下关键特征：

• 高级机器学习是复杂算法的创建，这些算法让机器能够从大量数据中学习并随着时间的推移不断改进，而无需进行编程。
• 得益于自然语言处理（NLP）的进步，人工智能（AI）系统现在能够理解、解释和生成人类语言。
• 计算机视觉 计算机视觉技术的进步使得机器能够解释和处理来自外部世界的视觉信息，这促进了医学成像和自动驾驶等领域的发展。
• 机器人：人工智能驱动的机器人越来越好。它们可用于制造业、医疗保健甚至家庭，表现出更高的精度、适应性和效率。
• 道德与治理：模拟智能的复苏指出了道德考量以及对强大治理系统的需求，以确保模拟智能的负责任开发和使用。
• 跨学科整合：随着人工智能与其他领域的日益融合，金融、医疗保健和环境科学等领域正在出现创新解决方案。

这些要素共同凸显了人工智能的非凡潜力，影响着各个领域并引发对其未来影响的讨论。

高级机器学习

高层次人工智能 先进机器学习算法的创建是促使人工智能复兴的主要因素之一。这些计算使机器能够处理海量数据，识别模式，并随着时间的推移提高性能，而无需表达人类编程。深度学习利用多层神经网络，具有特别大的影响力，它使语音和图像识别等领域取得了突破。

自然语言处理（NLP）

自然语言处理 (NLP) 自然语言处理取得了显著进步，使 AI 系统能够以越来越高的准确性理解、解释和生成人类语言。这促使了 Siri 和 Alexa 等私人助理的改进，它们能够以自然、对话的方式理解和回答用户问题。翻译服务、情感分析和自动化内容创建都依赖于 NLP。

得益于计算机视觉技术的重大进步，机器现在能够解释和处理来自周围环境的视觉信息。这有着广泛的应用，从可以安全地在道路上行驶的自动驾驶车辆，到帮助诊断疾病的临床成像系统。改进后的 PC 视觉算法还用于安全系统、面部识别技术，甚至是艺术和规划等创意领域。

伦理与治理

治理与伦理 随着人工智能的快速发展，伦理考量已成为核心。重大关注包括算法偏见、数据隐私以及工作岗位流失的可能性等问题。因此，治理框架和伦理准则应运而生，以确保人工智能的负责任开发和使用。协会和政府正在努力制定平衡创新与个人权利和文化价值观保障的政策。

跨学科整合

不同领域的整合 人工智能与其他领域的整合标志着其复苏，从而在各个领域产生了新颖的解决方案。在医疗保健领域，人工智能有助于药物发现和个性化医疗。它改进了金融领域的算法交易和欺诈检测。人工智能为环境科学中的气候建模和保护工作做出了贡献。这种多学科策略放大了人工智能的影响，鼓励了多个领域的合作并推动了进步。

结论

总之，“人工智能的回归”引起了人们对人工智能技术的复杂发展及其对社会的重大影响的关注。为了充分利用人工智能造福人类的潜力，必须在强调道德考量和跨学科合作的情况下驾驭其发展。