如何定义人工智能？

一、如何定义人工智能？

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

          人工智能的实际应用： 包括机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。 人工智能的研究范畴： 自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法等。

二、产品技术创新定义？

创新是指：以现有的知识和物质，在特定的环境中，改进或创造新的事物（包括但不限于各种方法、元素、路径、环境等等），并能获得一定有益效果的行为。创新包括：方法创新、学习创新、教育创新、科技创新·.....等等，科技创新只是众多创新中的一种，科技创新通常包括产品创新和工艺方法等技术创新，因此技术创新是科技创新中的其中一种表现方式。

三、人工智能如何定义参数？

人工智能的参数定义是基于模型的特征和权重的设定。具体来说，模型的参数是为了使得模型能够适应特定的任务或问题而进行优化的变量。这些参数可以代表模型中的各种特征、权重或连接的强度等。通过调整这些参数的数值，我们可以改变模型在不同情境下的表现和效果。因此，参数定义对于人工智能的性能和灵活性具有重要影响。在训练和优化过程中，我们会根据任务需求和数据特征来设置和调整这些参数，以达到最佳的模型效果。所以，参数定义是人工智能模型设计和优化的关键一步，它决定了模型的学习能力和适应性。

四、技术创新项目的定义？

技术创新的概念是改进现有或创造新的产品、生产过程或服务方式的技术活动。重大的技术创新会导致社会经济系统的根本性转变。技术创新的内涵定义为:企业应用创新的知识和新技术、新工艺,采用新的生产方式和经营管理模式,提高产品质量,开发生产新的产品,提供新的服务,占据市场并实现市场价值。

五、如何定义人工智能这门学科？

人工智能是一门研究如何使计算机模拟人类智能的学科。它的目标是让计算机能够像人类一样学习、理解、思考和解决问题。

 

人工智能包括多个领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等。通过运用数据分析、算法设计和模型训练等技术，人工智能系统可以从大量的数据中学习和提取知识，并做出决策或提供建议。

 

总的来说，人工智能是一门跨学科的领域，结合了计算机科学、数学、统计学、神经科学等多个学科的知识，旨在创造出具有智能行为的计算机系统。

六、强人工智能和弱人工智能该如何定义？

要回答这个问题，首先要了解弱人工智能和强人工智能的区别：

强人工智能

强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为 是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样；非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全 不一样的推理方式。

弱人工智能

弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是 智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

从上面的人工智能界公认的观点可以看出，至少要能从给定的任意类型的输入信息中，主动寻找出相关的模式规律，然后能运用找到的模式规律来检查后续的输入信息是否符合其预期，并将预测正确的规律作为解决问题的方法，这才能称得上是强人工智能。

可以不客气的说，目前所有的人工智能产品及场景应用都只是弱人工智能，连强人工智能的门框都没有摸到。

真实世界里的各种信息可以通过抽象，将其中的绝大部分信息转换为可计算的算术逻辑。哥德尔不完备定理是数学史上最让人震撼的成果之一，它的出现告诉我们算术逻辑计算的极限：

1、数学不一定是完备的：

即只有一阶谓词演算的算术逻辑是完备的，而那些包含了自指迭代（比如第N+1项为第N项的某种变形），或者是包含无穷个项（比如从第1项到第N项的累加）的算术逻辑运算命题，其中肯定含有无法证明其为真的命题。

2、数学不一定是一致的：

即存在一些特殊的算术逻辑命题，其中包含又对又不对的数学陈述，比如“我说的这句话是谎话”。

3、数学不一定是可判定的：

即我们无法通过机械化的计算，就能判定某个数学陈述是对是错。图灵和哥德尔分别用不同的方法证明了这一点。而图灵机模型的问世，正是这一数学问题的物理实现的答案。

现在我们所使用的计算机，其算术逻辑计算的理论模型正来自于图灵机。所以，在使用现在的计算机（不包含量子计算机）来计算我们抽象出来的模拟现实世界中的数学问题时，必定会碰到无法求解的情况。

我们认为人类的智能是通用型智能，即人类智能能够推理并解决各种不同类型的问题。但是，我们人类并不能解决所有的问题，还有相当多的问题，即使是最聪明，最有智慧的人到现在都没能力找出正确答案，比如明天会不会下雨？明天的股市是涨还是跌？人类的大脑是怎么产生出意识的？宇宙的终极真理是什么？我们之所以想开发出强人工智能，很大程度上是让其帮我们找到那些我们没能力解决的问题的正确答案。换句话说，我们梦想中的强人工智能，其智能水平应该远远超越我们人类自身。当然，强人工智能的实现并不是一个固定的终点，比如智商20000，它应该是能不断升级，不断迭代进化的。某些问题在当前的资源条件下无法求解出答案，不代表升级进化后还是无法求解。

那么该如何实现强人工智能呢？我个人认为，我们无法绕过我们人类自身已经拥有的通用型智能。只有先理解了人类自身的通用型智能的机制原理，我们才有可能造出第一代的强人工智能，正如我们从原始社会到农业社会到工业社会再到信息化社会，强人工智能的实现也是这样一个逐步前进的过程，终点是什么，我们离宇宙的终极真理有多近，现在谁都没法给出正确答案。

下面有朋友提出一个观点：

认为我们人类自己可以在没有深刻了解一个东西的原理前，“制造”出这个东西。

如果仅仅使用现有的某个东西，我们不需要了解其机制原理，但如果要制造并批量复制出和这个东西功能相同的人造物，我们还是得了解其机制原理。

当然，我们不需要彻底弄懂其全部机理或最底层的奥秘，但至少要在某个层面上理解其机理。比如原始人一开始通过自然产生的野火来烤熟生肉，但直到TA们学会人工取火，才能算是真正的使用火。哪怕随后数万年里人类对火产生的原理的认识是错误的，也不妨碍我们发明出更多制造和使用火的方法。人类对事物的认知和推理，是建立在不断试错的基础上的，在这个过程中我们将自己的智能抽象化通用化，延展开来，解决了一个又一个不同类型的问题。这正是我们人类智能的发展轨迹，而目前的图灵机可以做到这一点吗？答案不言自喻。而为什么我们人类智能能这样发展，或许正是因为意识参与其中。现在，有部分人工智能科学家已经认识到了意识在智能活动中的重要性，所以已经开始了这方面的研究和尝试。具体案例请参阅以下报道：

我们需要有意识的机器人

意识必须有某种重要功能，否则在进化过程中，我们不会获得这一能力。

同样的功能也适用于人工智能。

最后，哥德尔不完备定理只能说明这一点：

在以图灵机为理论模型的计算机上，是无法开发实现出强人工智能的，甚至连我们人类水平的通用型智能也无法实现。因为我们人类还有意识，可以将无法计算出结果的问题搁置起来，或通过不太靠谱的直觉给出一个模糊的答案，而图灵机是做不到这一点的。

我们梦想开发出强人工智能，来帮我们人类探寻世界的本质和终极的真理。这方面从早期毕达哥拉斯提出的“万物皆数”，到现代科学家Stephen Wolfram提出的“宇宙的本质是计算”，后来又被《人类简史》的作者将其简化为“万物皆算法”。

然鹅，早在上个世纪末，彭罗斯在其《皇帝新脑》一书里，通过数学，哲学，物理学三个角度，通过抽象逻辑分析和数学公式推导，以及经典物理及现代量子物理的各种前沿理论及猜想向读者证明，我们所存在的这个世界一定存在，而且确实已经存在着某些具有非算法特征的东西，即这些东西是无法用数学公式压缩，也无法通过纯数学的物理公式计算出后续时间里这些东西的必然状态。

或许彭罗斯的观点和论证并不绝对正确，但至少他给出的证明和逻辑推理并不是全无参考价值的。他在书的最后一章里对我们人类意识的功能作用进行了推测：

我们的大脑在进行数字逻辑推理计算时，这种行为是一种无意识行为，是可以按照算法过程进展的，但还需要再在这个过程之上对这个算法过程进行一个判断，这种判断正是意识行为的呈现，而意识行为是不能被任何算法所描述的进展。（P552~553）让我们回忆第四章用来建立哥德尔定理以及它与可计算性之间的关系的论证。这论证指出，不管数学家用什么（足够广泛的）算法去建立数学真理，或是类似真理的东西，不管他采用什么形式系统去提供真理的判据，总有一些数学命题，譬如该系统显明的哥德尔命题Pk(k)（参考146页），这些算法不能提出答案。如果该数学家的头脑作用完全是算法的，那么实际用以形成他判断的算法（或形式系统）不能用以应付从他个人算法建立起来的Pk(k)命题。尽管如此，我们（在原则上）能看到Pk(k)实际上是真的！既然他应该也能看得到这一点，这看来为他提供了一个矛盾。这个也许表明，该数学家根本不用任何算法。（P559）

让我们再从头审视一下目前公认的强人工智能的定义，可以发现，意识是一个绕不开的坎儿，但在现有的图灵机理论模型里，我们能找到意识的位置吗？

七、技术创新如何量化？

按照四个要素，对企业运行情况逐一考察，最后得出诊断结论:

一是前瞻力。一个企业，对于本企业和相应产业的未来，有没有明晰的判断？对于经济发展的大势，能不能作出比较准确的预判并形成有效对策？这是衡量企业是否有创新力的重要标志。常常是你想到了，不一定做到。但没有想到，肯定做不到。所以，前瞻力是企业具备创新力的基本前提。

二是统合力。企业创新，具体可以细分为思维创新、体制创新、管理创新、模式创新、技术创新、产品创新等六个层面。各层面之间，既有区别，又紧密相联。倘若缺乏统筹，畸轻畸重，或者缺胳膊少腿，不能形成合力，那么，企业创新力就会大打折扣。

三是支撑力。企业创新，须得具备资金、人才、机构、制度四大支撑。主意再好，战略再正确，企业内部倘若没有对于创新足够的资金支持，以及对于创新的人才、机构、制度的必要保障，企业就会心有余而力不足，创新就有可能成为一纸空文。

四是实现力。创新是要拿成果说话的。企业到底有哪些创新成果？这些成果对于企业经济效益有何促进，对于企业未来发展空间的拓展到底起了多大作用？企业创新计划到底多少能够落到实处，见到实效？这是检验企业创新力的最终试金石。

八、如何推行技术创新？

1、搞好科技创新，加强体系建设是基础：企业主要领导要有科技创新的强烈意识，真正把科技创新当作企业的第一生产力抓紧抓好。要健全科技创新领导体系，主要领导亲自抓创新，并有得力的分管领导具体负责。要健全科技管理组织和科技机构，并把科技管理与科技开发区分开来。

2、搞好科技创新，完善激励机制是保障：科技创新的过程，是从企业决策开始的一系列以市场为导向的引进式研发、投资管理、经营活动的全部过程。在这个过程中，企业家作为决策者，起到不可替代的决定性作用。因此所有企业负责人必须更新观念、统一思想、高举科技创新的大旗。

推动科技进步和创新的意义

推动科技向高质量发展转变，势在必行。从科技自身来看，近些年我国发表的论文、申请的专利量均高速增长，国际论文和国际专利申请量均居世界第二。

这样的增长速度令人欣喜，但也必须看到，科技创新长期存在的短板，并没有随数量的快速增长而同步变长，原始创新能力不足和关键核心技术缺乏仍是严峻挑战。因此科技创新必须从追求数量增长转向原创能力提升和关键核心技术突破，加快实现高质量发展。

九、人工智能思维定义？

人工智能可以分为弱智能和强智能，区分点是：是否能真正实现推理、思考、解决问题。

人工智能按程度可以分为人工智能、机器学习、深度学习。机器学习是利用已有数据，得出某种模型，利用模型预测结果，深度学习是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

十、人工智能的定义？

字面意思是“人工”制造的“智能”。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。