人工智能 答案 不确定
一、人工智能 答案 不确定
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为近年来备受瞩目的领域，正在引领着科技和社会的变革。无论是在医疗健康、金融、交通运输还是娱乐等领域，人工智能的应用正日益广泛，给我们的生活带来了巨大的便利和创新。
然而，随着人工智能技术的发展，我们也逐渐意识到其困惑和挑战。一个最突出的问题是人工智能处理不确定性的能力。人工智能系统在面临未知情况时往往难以给出准确无误的答案，这一点给人们带来了诸多困扰。
人工智能与不确定性的关系
人工智能被定义为一种使机器能够呈现出人类智能的技术和应用。人工智能系统通过学习和推理，可以从大量的数据中获得知识，进而做出预测和决策。然而，与人类不同，人工智能系统所面对的问题和挑战并非都是确定性的。
不确定性是指在面临信息不完全或不确定的情况下，无法准确预测结果或给出唯一答案的状态。在现实生活中，我们经常会遇到不确定性的情况，比如天气预报、股市走势等。而人工智能系统在处理这种不确定性时，往往会面临较大的困难。
具体来说，人工智能系统在面对不确定性时可能会出现以下问题：
- 答案的可信度不高：由于信息不完全或不确定，人工智能系统在给出答案时可能会缺乏足够的信心，难以判断答案的可信度。
- 答案的多样性：在不确定的情况下，可能存在多个答案都是有可能的，但人工智能系统可能无法有效地给出具体的解决方案。
- 决策的困难：在不确定的环境下，人工智能系统可能会难以做出准确的决策，并且无法预测决策的后果。
应对不确定性的方法
尽管人工智能系统在面对不确定性时存在一系列困难，但研究者们已经提出了一些方法来解决这些问题。
首先，我们可以通过增加人工智能系统的知识和经验来提高其处理不确定性的能力。通过给予系统更多的数据和样本，让其学习到更多的模式和规律，从而提高答案的准确性和可信度。
其次，我们可以引入不确定性模型来处理不确定性问题。不确定性模型可以帮助人工智能系统在面对不确定情况时进行推理和决策，从而更好地应对不确定性。这些模型可以基于概率论、模糊逻辑等方法来建立。
此外，人工智能系统还可以与人类专家进行合作，通过人工智能和人类智慧的结合来解决不确定性问题。人类专家可以提供对不确定情况的判断和经验，而人工智能系统可以通过学习与专家合作的模式，逐渐提高自己的处理能力。
未来展望
尽管目前人工智能在处理不确定性问题上仍面临一些困难，但随着技术的不断发展和研究的深入，人们对于人工智能在解决这些问题上的能力仍持有乐观的态度。
未来，我们可以期待人工智能系统在处理不确定性方面取得更大的突破。随着数据规模的不断增大和算法的不断优化，人工智能系统的学习和推理能力将会越来越强大，给出更准确可信的答案。
此外，随着人工智能技术的人性化和智能化，我们还可以期待人工智能系统与人类的合作更为紧密。通过人工智能系统与人类智慧的结合，我们可以有效地解决更多的不确定性问题，并取得更大的突破。
总之，人工智能与不确定性的关系是一个充满挑战和希望的领域。通过持续的研究和创新，我们相信人工智能系统将能够更好地应对不确定性，为我们带来更多的机遇和益处。
这篇博客探讨了人工智能在处理不确定性时的困惑和挑战。尽管人工智能系统在面对未知情况时可能难以给出准确无误的答案，但研究者们已经提出了一系列方法来应对不确定性。通过增加系统的知识和经验，引入不确定性模型以及与人类专家进行合作，人工智能系统可以逐渐提高处理不确定性的能力。未来，随着技术的不断发展和研究的深入，人们对人工智能在解决不确定性问题上的能力抱有乐观态度。通过持续的研究和创新，我们相信人工智能系统将能够更好地应对不确定性，为我们带来更多的机遇和益处。二、科目四考试不确定答案怎样跳过？
科目四考试把不会的题先空着，进入下一题，做完有把握的题之后，空出时间做留下的不确定的题。
科目四考试有的题目会有不明确容易一头雾水，在考试的时候别胡乱选择答案，确保看清楚题目了再进行答题，如果遇到不会做的，也不要胡乱填个答案，先把会做的做完。
三、人工智能的历史答案？
一、孕育期
1.1943年 Warren McCulloch和Walter Pitts利用三种资源：基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论，提出了人工神经元模型。
2.1949年Donald Hebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则，即赫布型学习。
3.1950年Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC，使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。
4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。
5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序，可以通过学习达到业余高手的水平，
二、诞生
1956年约翰.麦卡锡(john McCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会，标志着人工智能的诞生。
此后20年，人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。
1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序'逻辑理论家'，能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。
2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言，发明了分时技术、提出了'有常识的程序'。
后者被认为是第一个完整的人工智能系统。
3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题，这些有限域称为微观世界，比如积木世界。
这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、
4.1962年Frank Rosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。
5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。
三、第一次低谷(1974-1980)
1. 由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容，导致机器翻译迟迟没有进展。
2.微观世界能求解的问题，放大之后迟迟没有任何进展。
3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题，导致神经网络几乎销声匿迹。
四、第二次兴起(1980-1987)：专家系统的流行
1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL，引发了专家系统的研究。
2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转，该程序帮助为新计算机系统配置订单，到1986年为公司节省了4000万美元。
这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。
五、第二次AI寒冬1987-1995
1.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。
2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。
3.1981年日本提出的'第五代计算机'，以研制运行Prolog语言的智能计算，始终无法实现。
4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。
六、第三次兴起(1995-现在)
四、人工智能发展的不确定性包括？
人工智能发展有一定的不确定性，但是总体上，我们认为人工智能技术发展和技术应用对经济社会发展领域的影响是可控的。
这些问题，比如对就业的挑战、对社会伦理的影响，《规划》中都有考虑部署，明确提出“把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的趋势”，就是要实现发展与规制的协调。大家都认为人工智能对就业有影响，但是科技发展对就业的冲击不是今天人工智能出现后才有的。
机器的出现导致大量手工作坊工人失业，流水线工厂的出现导致传统工厂很多人失业。但从长期来看，科技带来的就业远远大于失业。
我们需要对人工智能可能带来的就业形势进行判断，在此基础上，对劳动力的培训、人才的培养做定向调整，使得未来劳动力更加适应智能社会和智能经济发展的需要，使劳动力供给和技术发展、经济社会需求更加匹配。再比如，对于法律法规、社会伦理等问题，《规划》中有专门章节进行部署。我们将在深度研究基础上制定有针对性的政策法规。
五、人工智能的不确定性是指？
不确定性推理也可称为不精确推理
对不确定性推理的需求多种多样：
推理所需的信息不完备：竞争双方不知道对方信息
背景知识不足：疑难病症的机理
多种原因导致同一结果：疾病的诊断
信息描述模糊：目击者对嫌疑犯的描述
信息中含有噪声：做假帐，虚假统计报表，采集数据当中的噪声（雷达、声纳/化验）等
规则是模糊的：定性描述，如“如果刑事犯罪猖獗，就应加大打击力度”等
推理能力不足：天气预报的计算
解决方案不唯一：多个方案如何选优的问题
确定性推理失败的原因
惰性—如涉及例外的规则太多，无法枚举
理论的无知—如人类对于疾病和智能的探索
实践的无知—如对一个病人的病况的了解和测试
两种不确定性(uncertainty)
环境的不确定性—智能体几乎从来无法了解关于其环境的全部事实
反映环境的知识的不确定性—过于复杂而无组织—知识粥(knowledge soup)
对不确定性的描述—概率理论
统计数据
证据组合
信度
现实的不确定性需要不确定性推理：将数值计算引入推理过程
继续使用逻辑联结词
真假值概率化，以表示某种可靠程度
在推理的前提和结论之间建立概率公式
应用：专家系统中的推理网络
PROSPECTOR系统
MYCIN系统
六、人工智能过去现在未来答案？
过去根本没有用，随着科技的发展，现在用得很多，未来就是自动化为止，使用率更高
七、人工智能导论新版课后答案？
1956年正式提出人工智能
20世纪三大科学技术成就
人工智能
原子能技术
空间技术
智能的特征
（1）感知能力
（2）记忆与思维能力（会思考）【逻辑思维】【形象思维】【动物思维】（灵感思维）
（3）学习能力
（4）行为能力（输出能力）
人工智能的定义 ：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能
人工智能研究的内容
1知识表示（将人类的知识表示模型化，形象化） 【通用】
（1）符号表示法 谓词 专家系统
（2）连接机制表示法 神经网络
2 机器感知 （机器视觉，机器听觉）【机器提东西】
3机器思维（提取知识）
4机器学习（通过大数据学习）
5机器行为
人工智能的主要研究领域
1自动定理证明
归结原理 吴方法
2博弈（下棋）
3模式识别
4机器视觉
5自然语言的理解（语言的翻译，语言的理解，小度，小爱）
6智能信息检索
7数据挖掘与知识发现（淘宝推送）
8专家系统（医疗上，由相关zheng）
9自动程序设计
10机器人
11组合优化问题（调度，合理智能交通）
12人工神经网络
13分布式人工智能与多智能体
14智能控制
15智能仿真
16智能教学（售后服务）
17智能管理和智能决策
八、人工智能的发展历史答案？
一、孕育期
1.1943年 Warren McCulloch和Walter Pitts利用三种资源：基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论，提出了人工神经元模型。
2.1949年Donald Hebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则，即赫布型学习。
3.1950年Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC，使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。
4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。
5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序，可以通过学习达到业余高手的水平。
二、诞生
1956年约翰.麦卡锡(john McCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会，标志着人工智能的诞生。
此后20年，人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。
1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序'逻辑理论家'，能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。
2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言，发明了分时技术、提出了'有常识的程序'。
后者被认为是第一个完整的人工智能系统。
3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题，这些有限域称为微观世界，比如积木世界。
这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、
4.1962年Frank Rosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。
5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。
三、第一次低谷(1974-1980)
1. 由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容，导致机器翻译迟迟没有进展。
2.微观世界能求解的问题，放大之后迟迟没有任何进展。
3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题，导致神经网络几乎销声匿迹。
四、第二次兴起(1980-1987)：专家系统的流行
1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL，引发了专家系统的研究。
2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转，该程序帮助为新计算机系统配置订单，到1986年为公司节省了4000万美元。
这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。
五、第二次AI寒冬1987-1995
1.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。
2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。
3.1981年日本提出的'第五代计算机'，以研制运行Prolog语言的智能计算，始终无法实现。
4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。
六、第三次兴起(1995-现在)
九、人工智能内涵和发展历程答案？
简述人工智能的发展史。 人工智能的发展并非一帆风顺它经历了以下几个阶段。 第一阶段：20世纪50年代人工智能从兴起走向冷落。 第二阶段：20世纪60年代末到20世纪70年代专家系统使人工智能研究出现新高潮。 第三阶段：20世纪80年代第5代计算机使人工智能得到了很大发展。 第四阶段：20世纪80年代末神经网络飞速发展。 第五阶段：20世纪90年代人工智能再次出现新的研究高潮。简述人工智能的发展史。人工智能的发展并非一帆风顺,它经历了以下几个阶段。第一阶段：20世纪50年代人工智能从兴起走向冷落。第二阶段：20世纪60年代末到20世纪70年代,专家系统使人工智能研究出现新高潮。第三阶段：20世纪80年代,第5代计算机使人工智能得到了很大发展。第四阶段：20世纪80年代末,神经网络飞速发展。第五阶段：20世纪90年代,人工智能再次出现新的研究高潮。
十、人工智能2.1答案
近年来，随着科技的不断发展，人工智能在各个领域都展现出了强大的潜力。作为一门涵盖了认知科学、心理学、计算机科学等多个学科的交叉领域，人工智能的发展日新月异，吸引着越来越多的关注和投资。
人工智能的定义
人工智能可以简单地理解为通过模拟人类智能思维和行为的方式，实现机器的智能化。这种智能系统能够模仿人类的学习、推理、规划、识别等功能，从而实现人机交互、自动化决策等应用。
人工智能技术的发展离不开大数据、云计算、神经网络等技术的突破。其核心在于模仿人类大脑的工作方式，通过大量数据和算法进行训练，从而实现智能化的功能和任务。
人工智能的应用领域
人工智能技术已经在诸多领域得到应用，包括但不限于：
- 智能驾驶：自动驾驶技术通过感知、决策和控制系统的协同作用，实现了车辆自主导航，提升了交通安全性和效率。
- 医疗诊断：人工智能在医疗影像诊断领域表现出色，能够帮助医生更快准确地识别疾病，提高诊断的准确性和效率。
- 智能家居：智能家居系统通过语音识别、智能传感器等技术，实现了智能化管控家居设备，提升了居家生活的便利性和舒适度。
随着人工智能技术的不断成熟和应用，未来将会有更多领域受益于人工智能的发展。
人工智能的挑战与展望
尽管人工智能有着广阔的应用前景，但也面临着一些挑战，如数据隐私保护、算法歧视性等问题，需要不断进行技术和伦理方面的探讨和规范。
未来，随着人工智能技术的进一步成熟和普及，相信人工智能将为我们的生活带来更多便利和可能性，同时也需要我们不断思考和探讨如何更好地应用和管理这一技术。
总而言之，人工智能作为一门前沿技术，将继续引领科技发展的潮流，带来更多机遇和挑战。
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