1樓：裡寶寶
人工智慧的智慧型水平從低到高怎麼發展選擇abcd，弱人工智慧。
可以代替人力處理某一領域的工作。目前全球的人工智慧水平大部分處於這一階段。就像超越人類圍棋水平的阿爾法狗，雖然已經超越了人類在圍棋界的最高水平，不過在其他擾陪領域還是差的很遠，所以只是弱人工智慧。
2、強人工智慧。
擁有和人類一樣的智慧型水平，可以代替一般人完成生活中的大部分工作。這也是所有人工智慧企業目前想要實現的目標。走到這一步之後，機械人大量替代人類工作，進入生活就成為的悶嫌現實。
3、超人工智慧。
人工智慧的發展速度是很快的。當人工智慧發展到強人工智慧階段的時候，人工智慧就會像人類一樣可以通過各種採集器、網路進行學習。每天它自身會進行多次公升級迭代。
而那個時候，人工智慧的智慧型水平會完全超越人類。
2樓：懂生活的小糖
人工智慧的智慧型水平從低到高發展表現為：
1.人工智慧的推理階段（1950-1970）這一階段，大多數人認為，實現人工智慧只需要賦予機器邏輯推理能力就可以，因此，機器只是具備了邏輯推理能力，並未達到智慧型化水平。
2.人工智慧的知識工程階段（1970-1990）這一階段，人們普遍認為，只有讓機器學習知識之後才仿前可以實現備純清人工智慧。在這種情況下，大量的專家系統被開發出來。
但人們發現，給機器灌輸已經總結好的知識並不是一件容易的事。
3.人工智慧的資料探勘階段（2000-）
目前，已經提出的機器學習演算法都得到了非常好的應用。深度學習技術獲得了迅猛的進展。人們希望機器可以通過海量資料分析自動總結學習到知識，從而實現自身褲圓的智慧型化。
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關注。科普 | 劃分人工智慧水平的四個等級。
2018-03-30 11:46:05閱讀。
人工智慧（artificial intelligence，簡稱ai），是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。既然是期望讓計算機智慧型系統來代替人的腦力勞動，自動化地從事各項工作，那麼如何來衡量人工智慧的實際水平呢？
無論是人工智慧還是人類的腦力活動，所要面對的問題的難易程度各不相同；針對不同的應用場景，現在業界所掌握的人工智慧技術的實際應用水平高低也各不相同。在選擇劃分人工智慧水平的標準上，國際著名的人工智慧專家sandeep rajani教授，在《人工智慧：人或機器》（artificial intelligence-man or machine）擾唯一文中，將人工智慧的水平和人類能力進行橫向對比，劃分成四個不同的等級：
巔峰級——已經實現了無法超越的最優能力。
超越人類級——比所有人類的能力都要強。
強人類級——比大多數人類的能力要強。
弱人類級——比大多數人類的能力要弱。
在介紹計算機演算法和資料探勘技術的教科書《智慧型web演算法》（第二版）中，達觀資料ceo陳運文將rajani教授的上述劃分方法作了翻譯和介紹，這裡再做一些闡述。在當今時代背景下，現有各個不同應用領域裡人工智慧技術的水平高低情況和已經達成的水平如下：
巔峰級水平。
在一些規則完備、策略空間較小的應用場景下，例如在19*19的棋盤裡下五子棋，如今的計算機技術已經可以窮舉所有可能的對弈情況，確保與人類在任意對弈的情況下都可以實現最優的方案。同樣在tic-tac-toe（一種簡單的井字棋遊戲）、跳棋等領域，以及資料統計等工程應用方面計算機已經是敏李腔巔峰級水平了。
超越人類級。
alphago和柯潔的圍棋對戰，以及ibm深藍（deepblue）戰勝西洋棋冠軍卡斯帕羅夫，都展示了在這些複雜的棋類遊戲上人工智慧已經達到了超越人類級。在一些具體的應用領域，如指紋識別、虹膜識別等領域，技術也已經非常成熟，同樣實現了超越人類的能力。
強人類級。有些智力活動需要深入的領域經驗，計算機相比少量的專業人士能力還有差距，但是比一般大眾的能力要強。橋衫例如在德州撲克、橋牌等領域，計算機已經。
目前人工智慧的應用按照智慧型高低
4樓：網友
人工智慧應用按照智慧型高低大致可以分成三類：弱人工智慧、強人工智慧和超人工智慧。
弱人工智慧。
只專注於完成某個特別設定的任務，例如語音識別、影象識別和翻譯，也包括近年來出現的ibm的watson和谷歌的alphago，它們是優秀的資訊處理者，但無法真正理解資訊。
強人工智慧。
通用人工智慧或完全人工智慧，指的是可以勝任人類虧禪所有工作的人工智慧。
乙個可以稱得上強人工智慧的程式，大概需要具備以下幾方面的能力：存在不確定因素時進行推理，使用策略，解決問題，制定決策的能力；知識表示的能力，包括常識性知識的表示能力；規劃能力；學習能力；使用自然語言進行交流溝通的能力；將上述能力整合起銷裂塵來實現既定目標的能力。
超人工智慧。
電腦程式通過不斷發展，可以比世界上最聰明、最有天賦的人類還聰明的智慧型。超人工智慧的定義最為模糊，因為沒人知道，超越人類最高水平的智慧到底會表現為何種能力。
如果說對於強人工智慧，我們還存在從技術角度進行**的可能性的話，那麼，對於超人工智慧，今天的人類大多就只能從哲學或科幻的角度加以解析了。
人工智慧應用場景
目前，人工智慧技術已在教育、安全、金融、交通、醫療健康、家居、遊戲娛樂等多個領域實現技術落地，應用場景也愈來愈豐富。
在醫療領域，很多診療手段都與人工智慧息息相關，像牛津大學的盲人眼鏡、醫療影像中的影象識別、**機械人等。
在教育領域，人工智慧已經可以幫助老師設定友好人機互動的智慧型課堂，用機器來評閱學生的作業和考卷，通過機器問答來幫助教學。
在服務領域，語音助手、智慧型家居、無人物流都源瞎是人工智慧應用最主要的體現。
在交通領域，無人駕駛中涉及的技術包含多個方面，例如計算機視覺、自動控制技術等。目前，我國已有多家公司釋出無人駕駛汽車研究計劃，部分公司已經進行了無人駕駛汽車的測試。
人工智慧的智慧型水平中,三種智慧型水平的行業應用特點
5樓：
摘要。親，很高興為您解答！人工智慧的智慧型水平中，三種智慧型水平的行業應用特點1.
計算智慧型計算智慧型即機器具備超強的儲存能力和超快的計算能力，可以基於海量資料進行深度學習，利用歷史經驗指導當前環境。
人工智慧的智慧型水平中，三種智慧型水平的行業應用特點。
親，陸御很高興為您解答！人工智慧的智慧型水平中，三種智慧型晌悉褲水平的行業應用特點1.計算智慧型計算智慧型即機器具備超強的儲存能力和超快宴簡的計算能力，可以基於海量資料進行深度學習，利用歷史經驗指導當前環境。
親，很高興為您解答！2感知智慧型感知智慧型是指使機器州中具備視覺、聽覺、觸覺告跡山等襪中感知能力，可以將非結構化的資料結構化，並用人類的溝通方式與使用者互動。
3認知智慧型相較於計算智慧型和感知智慧型，認知智慧型更為複雜，是指機器像人一樣。
認知智慧型是啥意思。
認知智慧型是指機器具有主念碼叢動思考和理解的能力，不用人類事先程式設計就可以實現自我模差學仔櫻習，有目的推理並與人類自然互動。
abc是人工智慧的主流途徑嗎?
6樓：木門十大品牌
據報道，日鍵跡碰前有專家表示，從2016年到2017年，人工智慧技術發展非常之快，人工智慧技術州型進入到各個行業、各個產業，甚至進入了千家萬戶，以alphago為例，它在行業裡、大眾面前都為人所熟知。
專家表示，從工業界人工智慧技術和應用結合的成功案例來看，abc是當前的主流途徑，a稱之為演算法，深度學習的算稿談法快速發展；b是大資料，特別是網際網絡和移動互聯產生了大量的業務資料，包括每次看到很多人在玩手機時貢獻的個人資料；c是雲端的快速計算以及從cpu、gpu面向深度學習的定製晶元，這種計算能力的發展，使得a+b有了更好的平臺，可以做出更快、更精準、以前不能想象的資料。
專家稱，在2007年的時候做雲識別，雖然我們當時在國內算做得最好的，但也只有2000到3000個小時的訓練資料，每訓練一次完整的迭代模型，需要乙個月左右的時間。現在很多技術都發展得非常之快，比如語音識別的訓練，十幾萬小時的訓練資料，需要幾天的時間就可以非常好地進行迭代。
希望人工智慧可以不斷取得新的成就！
根據機器智慧型水平由低到高，（）是正確的
7樓：閒風自適
根據機器智跡渣能水平由低到高，（）是察好正確的。
a.計算智慧型、感知智慧型、認知智慧型。
b.計算智慧型敗州鉛、感應智慧型、認知智慧型。
c.機器智慧型、感知智慧型、認知智慧型。
d.機器智慧型、感應智慧型、認知智慧型。
正確答案：a
從人工智慧的發展方向來看，人工智慧的分類包括（）。
8樓：舞僥評
從人工智慧的發展方向纖裂襪來看，人工智慧的分類包括（）。
a.弱人工智慧。
b.強人工智慧。
c.超強人工毀激智慧型。
d.高人工智慧。
e.低人工智慧。
正確答案：源談abc
人工智慧的定義，人工智慧與智慧的定義和本質區別是什麼？
人工智慧 artificial intelligence 英文縮寫為ai。它是研究 開發用於模擬 延伸和擴充套件人的智慧的理論 方法 技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人...
人工智慧可以超越人的智慧嗎知乎,人工智慧會擁有認知能力嗎知乎
這要看以什麼角度來看了，就計算，數學方面的能力，計算機是遠遠高於人專類的。屬而創造目前來說肯定是不能和人類比的。人工智慧會不會超越人類，要看人類自身能不能完全認識人體，只要人類能使得機器可以主動學習，未來，機器超越人類也不是不可能。人工智慧 會擁有認知能力嗎 知乎 以目前的科技，人工智慧可以做到有 ...
人工智慧未來的發展前景怎麼樣，人工智慧的發展前景如何？
人工智慧得到廣泛應用 當下，人工智慧已經在社會中廣泛應用，企業對人工智慧人才的需求不斷增高，所以當下時間參加人工智慧教育是一個不錯的選擇。就像當年計算機網際網路出來的時候，第一批投身到這個事業當中的人，基本都收穫到了成功。而如今的人工智慧也是一樣，只要你抓住機遇，就能成功。不要在猶豫了，機會總是給有...