人工智能有哪些特点,人工智能的原理是什么

人工智能有很多优点。从不同的角度理解人工智能，就会有不同的看法。当然，这与你自身的知识结构和工作任务密切相关。通用芯片GPU，特点是通用性能、高功耗、高半定制芯片FPGA，特点是功耗可编程，通用全定制芯片ASIC，特点是性能无法扩展，功耗稳定可控的类脑芯片，功耗低，响应速度快。

人工智能优势在哪里？

作为一名科技工作者，我来回答一下这个问题。人工智能的优势有很多，站在不同的角度来理解人工智能，也会有不同的看法，当然这也与自身的知识结构和岗位任务有较为密切的关系。从大的方面来理解，人工智能的优势将体现在以下几个方面第一促进生产力提升。促进生产力提升是推动人工智能技术发展的重要原动力之一，从目前人工智能产品在工业领域的应用情况来看，未来更多的智能体将逐渐走进产业领域，人工智能也将是产业领域发展的新动能。

当然，人工智能落地到产业领域也需要搭建相应的应用场景，这个过程还是相对比较复杂的，相信在当前产业互联网发展的大潮下，人工智能的落地应用会进一步提速。第二降低岗位工作难度。人工智能对于职场人最为积极的一个影响就是会降低岗位工作难度，降低岗位工作难度的同时，也必然会提升岗位工作效率。实际上，人工智能技术的运用，不仅会降低职场人的岗位工作难度，还会进一步拓展职场人的能力边界，使得职场人在借助于人工智能技术的情况下，成为一名全面手。

第三加速创新。人工智能技术的运用会进一步促进创新，这在当前产业结构升级的大背景下，具有非常实际的意义。创新是企业发展的原动力，也是企业实现绿色发展和可持续发展的重要基础。人工智能加速创新可以体现在多个方面，比如对于资源的有效管理就是比较常见的途径。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

人工智能的原理是什么？

谢邀！在回复人类与AI人工智能如何相处？ https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素也是AI的三大基石——数据算力和算法。

数据是AI算法的饲料在如今这个时代，无时无刻不在产生数据包括语音文本影像等等，AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的饲料。机器学习中的监督学习Supervised Learning和半监督学习Semi-supervised Learning都要用标注好的数据进行训练由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理, 并转换为机器可识别信息，只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。

目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种属性标注给目标对象打标签框选标注框选出要识别的对象轮廓标注比框选标注更加具体，边缘更加精确描点标注标注出目标对象上细致的特征点其他标注除以上标注外的数据标注类型。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。

算法是AI的驱动力。AI算法是数据驱动的算法，是AI背后的驱动力。主流算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。目前，神经网络算法已经达到了高潮，因为深度学习源于人工神经网络的研究，其特点是试图模仿大脑中神经元之间传递和处理信息的模式的快速发展。南京大学人工智能学院院长、计算机系主任周志华教授认为，今天的AI热潮主要是因为机器学习取得的巨大进步，尤其是机器学习中的深度学习技术，在大数据和计算能力的支持下发挥了巨大的威力。