大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于四川理工美食滤镜推荐老师的问题，于是小编就整理了1个相关介绍四川理工美食滤镜推荐老师的解答，让我们一起看看吧。
现在的人工智能到底有多智能？
让我们来回顾一下2017年，人工智能有多厉害！
1:机器人首次获得公民身份。17年10月，机器人索菲亚作为小组成员参加了联合国会议，被授予了沙特***的公民身份。是史上第一个获得公民身份的机器人。索菲亚的外形使用硅胶打造的仿生皮肤，可以模仿人的面部表情和情绪。通过语音识别和面部识别技术，能够理解语言模式，并可以和人类对话。
2，人工智能在一些领域已经超
越人类。去年5月Alph***O以3：0击败世界围棋冠军柯洁后，谷歌继续研究，到了12月，通用棋类算法AI Alpha Zero问世。
3：人工智能可以展现才能了。去年6月，美国佐治亚理工大学开发出了一款机器人，会弹奏木琴，并且可以分析音乐。可以配合合唱团的演奏，还能独立完成创作的曲目。12月，美国人工智能公司Botnik Studios利用人工智能给《哈利·波特》续写了3页的新故事，尽显作家才能。
随着无人超市、自动驾驶、城市大脑，智能家居等科技在整个行业掀起了巨大浪潮，人工智能已经让世界发生巨大变化。随着互联网+、大数据，智能云等高科技运用，人工智能正从试验室的构想逐渐变成现实，也开始步入我们的生活。
今年 10 月份，美国康奈尔大学上传了一篇名为《人工智能的智商评测与智能等级研究》（***s://arxiv.org/abs/1709.***2）的论文引起了人们的注意，这篇论文由来自中国科学院的刘锋、石勇和刘颖合著。他们在论文中分析了 Google 、微软必应、百度和苹果 Siri 等系统，并且为人工智能系统划分了 7 个智能等级。
通过研究，他们提出为人工智能系统建立一个标准的智能模型，从“图像、文字、声音的识别和输出，常识、计算、翻译、排列，创作、挑选、猜测、发现”等15个维度对人工智能的智商进行测评。简单来说，就是给人类和机器的智能水平建立了一个统一的标尺。
在模型建立完成后，研究团队在 2014 年和 2016 年两次对世界范围内的大公司人工智能系统进行了智商测试。
在 2014 年的测试中，他们对世界 50 个 AI 系统和 3 个不同年龄段人类进行了测试，结果如下：
从测试结果可以看出，即便是表现最好的谷歌人工智能和人类相比也相去甚远。
随后 2016 年，研究团队对世界50个AI系统和3个不同年龄段人类进了测试，结果如下：
从测试结果看，谷歌人工智能智商得分最高，几乎是苹果Siri的两倍，但相较人类 6 岁的儿童还有一定差距。
不过值得注意的是，短短两年内，人工智能的智商水平进步巨大，以得分最高的谷歌为例，2014年其智商测试得分还是26.5，但到了2016年，就已经达到了47.28。而现在人类对人工智能研发的投入越来越大，所以我们可以预见在很短的将来，人工智能的智商能够接近一个成年人类的智商水平（***分）。
图像
在图像领域，经过多年发展，人工智能已完全可以胜任人脸识别、车牌识别、票证识别等场景，目前所用人工智能技术可以获得极高的准确度和速度，被广泛应用于各大工业级场景。
智能驾驶近些年的蓬勃发展也与图像领域人工智能技术密不可分，从特斯拉到百度智能车，再到今年春晚国产智能驾驶车的惊艳亮相，未来智能驾驶技术代替人工驾驶指日可待！
声音
目前语音识别已非常成熟，随着越来越工业级产品进入我们生活，语音领域人工智能技术我们也接触的很多，小到导航系统的语音播报（语音合成），siri的智能对话（语音识别+语义理解）。大到智能对话机器人，智能音箱等等。我们生活的点点滴滴都充满了人工智能的影子。
文字
机器翻译可以说是我们最经常接触的自然语言处理（NLP）技术，现在的机器翻译质量已基本接近甚至超过非专业人工翻译的水平。
机器创作是NLP领域最近火起来的一个有趣的方向，从“为你写诗”到文本摘要生成。每一个应用都充满趣味性以及商用价值。
知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体（entity）或者概念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系。知识图谱的研究对于人工智能的长足发展非常有益，能够让机器真正理解我们所处的世界！
推荐
推荐系统一直隐藏在我们身边！当你逛淘宝首页展示的商品就是推荐系统（当然还有竞价系统）的杰作，当你收听豆瓣电台，每次随机出现的歌曲同样是推荐系统的杰作。推荐系统增加了用户体验，提高了销量，增加了流量。近些年来大放异彩，可谓是一个抢手货。
大家对于人工智能有什么体会？欢迎在留言区留言一块讨论吧！
这个话题说来很复杂，各国科学家也在不断奋进，我尽量简单说吧，希望可以帮你了解下
人工智能简单说法就是一种 模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用，从而使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
我们也可以把它分为三个大类
1.弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI):
弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋
2.强人工智能Artificial General Intelligence (***I):
人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。
3.超人工智能Artificial Superintelligence (ASI):超级智能指“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的
目前人类所能实现的只是在某个方面应用弱人工智能，主要包括了人机对弈，模式识别，自动工程，知识工程，四大板块
弱人工智能在某些特地领域已经同等或者超过了人类，举一些非常简单例子
汽车上就有很多，从控制防抱死的电脑，到诸多大牛企业正在测试的无人驾驶系统都是弱人工智能的应用，它们可以感知周边环境并做出反应
世界上最强的围棋，五子棋，跳棋啥的都是机器人
还有谷歌，百度搜索引擎就需要AI来做各种排序内容检索
还有语言翻译，购物推荐，好友推荐你可能认识的朋友，都是弱人工智能的广泛应用
但现在的AI远没有我们想象的神奇，没有终结者，没有桑尼 ，也没有瓦力，更多的是基于强大的云和数据做出的分析和反馈
在我看来，“人工智能”（AI）这个词有点歧义啦。在以前，AI指的是“实际智能”：这是另外一个术语(actual intelligence)的缩写，并不在今天的讨论范围之内。这个“AI”似乎和以前一个被称为“专家系统”（Expert Systems）的词意思相近。“专家系统”是基于规则的算法，用于进行识别和决策，通常是基于与人类专家相同的“算法”。而真正的人工智能其实有一个新名字——“通用人工智能”(***I)。我看到其他答案中列出的大部分的“人工智能”，其实说的只不过是专家系统。
依我之见，我们现在所用的“计算机”不太可能达到***I的级别，因为这些计算机仍然是“可编程的”。也就是说，由我们告诉它们“思考”的内容，它们照做就是了。第一个通用人工智能系统是神经网络硬件(NN)的某些版本。即一个人在计算机上建立一个神经网络的硬件架构模型，这就好比用可编程计算机模拟了一个可达到分子水平的、充满了神经元的虚拟大脑。只不过构建一个硬件神经网络，并且打开这个“脑子”要容易得多。
恕我直言，我们无法预测接下来会发生什么，对于人类来说，这很不幸。不过对于NN和***I来说，是***的。这种智能觉醒不太可能发生在人工智能尚在蹒跚学步的婴儿阶段，所以，没什么人会去担心这件事。毕竟新生儿的啼哭声并不会让我们心生恐惧……
我们可以把这些看作是人类不断发展的新型思维工具——对于艺术、音乐、语言、法律、测量、数学、统计分析、计算机建模等各个领域来说，都是很有用的。人类需要高质量的工具来进行精确测量，手机可以长途通话，公司结构可以协调很多人的行为。而且，我们需要计算机来进行复杂运算，尤其是那些涉及大量数据的运算。
总而言之，现在的人工智能还不是独立智能。它并非是大众问题的解决者，而只是人类日益增长的智能下的一部分产物。那么，你说我们的智能是天然的还是人工的呢?
现在的人工智能总的来说，可以算是有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会算计、有专才而无通才。
我们看待现阶段的人工智能，它的强大，绝不体现在以自主意识为代表的智能上，而主要体现在以大量数据计算的实时性和准确性为代表的智能上，与人的优缺点恰好互补，赋能现有产业，为生产效率带来提升。
现在人工智能的“智能”可以重点关注一下几点。
大量历史经验数据对当前决策的客观指导
当人在面对一个选择时，经常会依赖历史经验来进行决策。古人有言，“早霞不出门，晚霞行千里”，这个时候判断明天天气好坏的依据仅有是否出现早霞和晚霞，这个二维信息进行决策。随着气象科学的发展，我们现在知道，判断第二天天气好坏，需要考虑方方面面的信息，例如：空气湿度、风向风速、地形位置等。
现在我们再将目光转向股市，由于全球市场经济的高度耦合，带来了前所未有的复杂性。如果抱着“跌买入，涨买进”这样简单的理财理念，已经完全无法应付股市的复杂情况，银行板块的涨幅，可能受到政策影响、利率影响、粮食价格波动、黄金价格波动等等影响。这个时候对于一个单个的个体而言，想要处理如此繁杂的信息，首先无法很快获取所有信息进行***决策，此次人脑也无法客观的将多维的信息进行汇总分析。
而依赖人工智能的机器却更适合处理类似问题，尤其在金融行业，数字化开展较早，因此有大量的数据***决策。人只需要将可能影响到这只股票的信息高速训练模型，基于机器学习的算法模型可以按照历史信息进行“学习”，来判断当前状况下，这只股票涨跌的可能性分别是多少，甚至可以预估短时间内可以达到的涨幅。
当前，我需要分析一个股票是否需要买入卖出，算法模型会通过大量多维的历史数据作为“经验数据”，将这些经验通过模型拟合成多维曲线，那么，如果想评估当前情况，我只需要将此时此刻这些影响因素的当前状况为坐标，标记在这个多维曲线中，并映射到一个一维坐标下，即“涨”或“跌”。对于短期进行的估计，人工智能可能会比人类更“靠谱”一些。
需要依赖大量记忆的最佳决策
人类目前即使面对最强大的机器，在自主的创造力上还是保持着“爸爸”等级的存在，人类在创造力上还是属于绝对的领先。即使现在已经广泛应用的机器翻译来说，机器翻译确实已经足够的准确，但是语言的“信达雅”上，机器翻译还是有很长的路要走。
但是，毋庸置疑，人类的大脑构造本身是不适合做存储和计算的。
在审问时，当警察让嫌疑人将所有***按照时间从近到远再重复一次时，人往往无法对刚刚编出的故事做准确的描述，因此人“记事”往往是用事情的互相关系来进行记忆的，而不只是存储时间本身，并为这些***标记时间戳。
计算就更不用说了，现在有多少人，即使在计算二位数的加减都要依赖计算器来实现。
而机器却不一样，前几年名声大噪的Alph***o，打败围棋各路高手，可是Alph***o的成功是因为它“智能”吗？其实并不是如此。
围棋虽然变化多样，但是规则还是相对简单。在互相对弈的过程中，人类可能会往前演算5-7步，可是这个时候Alph***o早已经将所有的后续发展可能性演算完成，并按照事先定义好的数据结构进行存储。
换句话说，当人类和Alph***o在对弈过程中，机器的每步均是在当前情况下，以“最大胜率”为评价分数，将棋子放在了评价分数最高的位置上。当Alph***o“学习”玩所有的招式后，那么人类与Alph***o下棋，最佳的结果就是打成平手，因为Alph***o不会犯错。
总结
总之，目前的人工智能没你想象的那么强大，但是可以比你想象的还要专业。
到此，以上就是小编对于四川理工美食滤镜推荐老师的问题就介绍到这了，希望介绍关于四川理工美食滤镜推荐老师的1点解答对大家有用。