为非专业人员量身打造，斯坦福教授一页纸定义AI核心概念

斯坦福传授 Christopher Manning 用一页纸的篇幅先容 AI 规模的焦点观念。

在「AI」四处可见的当下，你真的领略人工智能规模焦点观念吗？

方才，斯坦福大学传授、人工智能尝试室（SAIL）认真人、HAI 副主任 Christopher Manning 用一页纸的篇幅界说了 AI 规模的焦点术语。他暗示但愿这些界说可以或许辅佐非专业职员领略 AI。

在这一页纸中，Manning 先容了十多个术语的界说，包罗「智能」、「人工智能」、「呆板进修」、「深度进修」等。

链接：https://hai.stanford.edu/sites/default/files/2020-09/AI-Definitions-HAI.pdf

详细内容拜见下文：

智能可以界说为进修和执行适当的技能以办理题目、实现方针的手段，且这些手段可以或许合用于不确定、不绝变革的外部情形。颠末完全预编程的家产呆板人具有机动性、精确性和同等性，但并不智能。

人工智能（AI）由斯坦福大学名望传授 John McCarthy 在 1955 年提出，他将人工智能界说为「制造智能呆板的科学与工程」。很多研究使人类编程的呆板可以或许以智慧的方法执利用命，如下棋。可是现在，AI 规模致力于实现至少可以像人类一样进修的呆板。

自主体系可以或许独立地打算和确定操纵步调，以实现指定的方针，而无需举办微观打点。医院中的配送呆板人必需在人来人往的走廊中自主导航才气乐成完成使命。在人工智能规模中，「自主」并不料味着政治或生物学中常见的「自治」（self-governing）。

呆板进修（ML）是人工智能的一部门，旨在研究计较机警能体怎样按照履历或数据改进其感知、常识、思想或动作。为此，呆板进修规模的常识涉及计较机科学、统计学、生理学、神经科学、经济学和节制论。

在监视进修中，计较机进修猜测人类给定的标签，譬喻基于带标签的狗狗照片来进修狗的品种。而无监视进修不必要标签，偶然必要本身做猜测使命，譬喻实行猜测句子中每个后续单词。强化进修让智能体进修可优化其总体嘉奖的举措序列，譬喻在没有精采技能的明晰示例下自主赢得游戏。

深度进修指行使大型多层神经收集计较持续（实数）暗示，与人脑中按层级布局组织的神经元略有相似。今朝，深度进修是最乐成的呆板进修要领，可用于全部范例的呆板进修，而且可基于少量数据实现更好的泛化机能，可以或许更好地扩展至大局限数据和算力。

算法列出了待执行的准确步调，就像人把步调写进计较机措施一样。AI 体系包括算法，但算法每每仅作为进修或嘉奖计较要领。它们的许多举动是从数据或履历中学得的，正如斯坦福结业生 Andrej Karpathy 所提出的「软件 2.0」带来的体系计划基本性改变一样。

狭义人工智能（Narrow AI）暗示可以或许处理赏罚特定使命的智能体系，如语音辨认某人脸辨认。人类级 AI（Human-level AI）或通用人工智能（AGI）则致力于探求智能处理赏罚大量使命且可以或许感知语境的呆板，譬喻高效的交际谈天呆板人某人机交互。

以工钱中心的人工智能指寻求可以或许加能人类手段、满意人类社会需求且从人类身上获得开导的 AI。它为人类研发高效的相助搭档和器材，如呆板人助手和晚年陪护呆板人。

（编辑：湖南网）

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