Ⅰ 簡述意識和人工智慧的關系

(二十)意識和人工智慧的關系

1、人工智慧的本質

人工智慧是相對於人的智能而言的。正是由於意識是一種特殊的物質運動形式，所以根據控制論理論，運用功能模擬的方法，製造電腦模擬人腦的部分功能，把人的部分智能活動機械化，叫人工智慧。人工智慧的本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。盡管人工智慧可以模擬人腦的某些活動，甚至在某些方面超過人腦的功能，但人工智慧不會成為人類智能而取代人的意識。

2、人工智慧與人類思維的本質區別

人工智慧是思維模擬，並非人的思維本身，決不能把「機器思維」和人腦思維等同起來，認為它可以超過人腦思維是沒有根據的。

(1)人工智慧是無意識的機械的、物理的過程。人的智能主要是生理的和心理的過程。

(2)人工智慧沒有社會性。人類智慧具有社會性。

(3)人工智慧沒有人類意識特有的能動性和創造能力。人類思維則主動提出新的問題，進行發明創造。

(4)電腦可以代替甚至超過人類的部分思維能力，但它同人腦相比，局部超出，整體不及。智能機器是人類意識的物化，它的產生和發展，既依賴於人類科學技術的發展水平，又必須以人類意識對於自身的認識為前提。因此，從總體上說；人工智慧不能超過人類智慧的界限。關於電腦能夠思維，甚至會超過人的思維，電腦、機器人將來統治人類的觀點是完全沒有根據的。

3、人工智慧產生和發展的哲學意義

(1)人工智慧的產生和發展，有力地證明了意識是人腦的機能、物質的屬性，證明馬克思主義關於意識本質的觀點的正確性。

(2)人工智慧的產生和發展深化了我們對意識相對獨立性和能動性的認識。機器思維即人工智慧表明，思維形式在思維活動中對於思維內容具有相對獨立性，它可從人腦中分化出來，物化為機械的、物理的運動形式，部分地代替人的思維活動。

(3)隨著科學技術的發展，人工智慧將向更高水平發展，反過來推動科學技術、生產力和人類智慧向更高水平發展，對人類社會進步將起著巨大的推動作用。

以上是我摘的，我本人不同意以上觀點，我認為人工智慧它是可以超過人的智能，是由他的物理屬性決定的。他的發展不可估量。殊不知人工智慧，可以
自我學習， 也可以自我進化，也可以有社會屬性。政治上這樣說，只不過是
愚弄一些無知的人民。

Ⅱ it業包括人工智慧，感測器，大數據嗎

IT是InformationTechnology的縮寫，意為「信息技術」，包含現代計算機、網路、通訊等信專息領域的技術。屬IT有以下三部分組成：

-----感測技術 這是人的感覺器官的延伸與拓展，最明顯的例子是條碼閱讀器；
-----通信技術 這是人的神經系統的延伸與拓展，承擔傳遞信息的功能；
-----計算機技術 這是人的大腦功能延伸與拓展，承擔對信息進行處理的功能。
現在被提及得最多的是：大數據、雲計算、人工智慧（機器學習、深度學習）、物聯網、區塊鏈等新興技術。

Ⅲ 人工智慧和人臉識別是什麼關系有什麼區別

可 以 這樣 理 解 ：用 機 器來代替人 眼 做 一些 測 量 跟 判 斷，稱為 機 器視 覺，人 臉 識 別 技 術就 是 機器視覺所研 究的一個 方面。 而人工 智 能的研究范 圍 就很大 了 ， 機 器視覺 就 是 其 中 之 一。

Ⅳ 從技術、應用的角度來論述物聯網、大數據、人工智慧三種技術之間的關系

其實這三個東西的關系是相輔相成的，然後人工智慧為了我們的大數據提供了很多重要的信息，而且這些數據推進了文明的發展。

Ⅳ 人工智慧與物聯網之間的關系

這個問題....在於你如何理解這兩個概念。
目前國內對物理網的定義，源自十二五規劃，即：通過射頻識別（RFID）、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息感測設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網相連接，進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網路概念。該定義並沒能夠描繪出具體的物聯網形態，而是對相關技術集群的聯系和應用進行了描述。這就如同問：互聯網是什麼？回答者說：互聯網是通過路由器、伺服器、海底電纜、計算機、交換機等信息傳輸設備，按照約定的協議，把全球各地的計算機相互連接，進行信息交換和通信，以實現信息遠程傳輸、交換、計算和應用的一種網路概念。那這么說，我們很難理解什麼是互聯網。相比之下，我們理解的互聯網可能就是Web2.0，是我們瀏覽器中看到的網路世界。
因此，對於物聯網和人工智慧的關系，我覺得需要從物聯網的未來發展可能性和人工智慧的未來去理解。
這樣一來，兩者之間的關系是非常密切的。在這里，我僅把人工智慧理解為信息處理的高級中介。
在物聯網時代一個顯著的特徵就是大數據時代的到來。很顯然，要想處理好這些信息，進行篩選、分析、數據挖掘等任務，單靠人是不行的。而現有的資料庫系統其固有的弊端又對這些信息的處理能力有限，包括現有的計算方式和軟體能力也限制了信息的過濾能力。而人工智慧的目標就在於為人們提供能夠有所超越的信息處理能力，提高信息採集和應用的效率。
對於人工智慧，其也經歷了計算主義到聯結主義的變遷，自身也在不斷的完善過程中。
因而，物聯網與人工智慧之間的聯系，本應當是非常密切的。問題只是在於你如何看待：人工智慧。如果你將日常的計算機視為一種人工智慧的低級形態，那麼兩者之間已經建立了密切的聯系，問題只是在於，現有的這種能力與需求非常不匹配，因而不是我們所指的「人工智慧」的方向和含義。
在未來，物聯網的廣泛應用達到一定的階段，人工智慧就是物聯網頂層數據處理的中心、就像很多科幻電影的故事一樣。在電影《我，機器人》、《奪命手機》、《鷹眼》以及《雲圖》的作者米切爾的小說《幽靈代筆》之中，都存在這類想像，只不過，大多處於悲觀。即一台超級人工智慧的電腦，藉助普遍存在的物聯網路，控制，影響人類。
因此，我認為，兩者的聯系是非常密切的。但是這種聯系，需要放在很遠的未來來看。在現階段，兩者都像是隔著一層紙的不同領域的研究。

希望對你有幫助。

Ⅵ 感測技術的發展趨勢

（1）國外感測技術發展的主要趨勢
－－－強調感測技術系統的系統性和感測器、處理與識別的協調發展，突破感測器同信息處理與識別技術與系統的研究、開發、生產、應用和改進分離的體制，按照資訊理論與系統論，應用工程的方法，同計算機技術和通訊技術協同發展。
－－－突出創新。國外感測技術的發展強調以下幾方面的創新：
利用新的理論、新的效應研究開發工程和科技發展迫切需求的多種新型感測器和感測技術系統。
側重感測器與感測技術硬體系統與元器件的微小型化。利用集成電路微小型化的經驗，從感測技術硬體系統的微小型化中提高其可靠性、質量、處理速度和生產率，降低成本，節約資源與能源，減少對環境的污染。這種充分利用已有微細加工技術與裝置的做法已經取得巨大的效益、極大地增強了市場競爭力，例如：80年代進口一套AE感測器及其住處預處理硬體的成本已被降至原來的百分之幾到千分之幾，使我國經「七五」和「八五」攻關的產品化系統處於無力競爭的地位。後者採用獨創的寬頻高精度AE感測器和厚膜集成電路預處理硬體，但其成本仍比國外先進的產品高數倍到數十倍。在微小型化中，為世界各國注目的是納米技術。
集成化。進行硬體與軟體兩方面的集成，它包括：感測器陣列的集成和多功能、多感測參數的復合感測器（如：汽車用的油量、酒精檢測和發動機工作性能的復合感測器）；感測系統硬體的集成，如：信息處理與感測器的集成，感測器－－處理單元－－識別單元的集成等；硬體與軟體的集成；數據集成與融合等。
－－－研究與開發特殊環境（指高溫、高壓、水下、腐蝕和輻射等環境）下的感測器與感測技術系統。這類感測器及感測技術系統常常是我國缺少的一類高新感測技術和產品。
－－－對一般工業用途、農業和服務業用的量大面廣的感測技術系統，側重解決提高可靠性、可利用性和大幅度降低成本的問題，以適應工農業與服務業的發展，保證這種低技術產品的市場競爭力和市場份額。
－－－徹底改變重研究開發輕應用與改進的局面，實行需求驅動的全過程、全壽命研究開發、生產、使用和改進的系統工程。
－－－智能化。側重感測信號的處理和識別技術、方法和裝置同自校準、自診斷、自學習、自決策、自適應和自組織等人工智慧技術結合，發展支持智能製造、智能機器和智能製造系統發展的智能感測技術系統。
（2）工況監視技術的現狀與發展趨勢
工況監視主要指對機器裝備故障、系統運行過程與過程質量缺陷、刀具/砂輪和工件的工況的監測與控制。
國外預測工況監視用感測檢測技術系統的主要發展趨勢：
①提高系統的可靠性和靈敏度；
②側重發展智能感測技術；
③強調改進和提高力/力矩、功率/電流、振動、聲振（合聲發射與超聲及語音）、溫度、光視及觸針感測系統，使它們有盡可能高的可靠性、靈敏度和可應用性，以適應21世紀初工業應用的要求；
④強調發展信號處理戰略、程序和識別技術，提高硬/軟體的集成度和系統的識別速度、精度和動態特性（魯棒性等）；
⑤發展多感測器數據集成與融合的研究開發，以提高對缺陷和故障的識別精度、可靠性、降低成本，提高系統可應用性。
（3）國外自動化裝配對感測技術的研究開發趨勢
①對現有自動化裝配與機器人裝配用的感測技術的改進與革新。主要針對：力、觸覺、視覺、光學、機械觸針、位置感測和順應裝置用應力等感測器與尺寸感測技術系統，提高其可靠性、通用性。
②開發新型感測器，如：印刷電路板裝配用的非接觸式溫度感測器、超聲感測器等。
③研究開發先進領域用的感測技術系統，如：微機電器件復雜裝配等為代表的微型裝配（Mic-roassembly）用感測系統，微型控制用的加速度感測器、壓電執行器和小型化CCD及其集成等。
④特別要重視聲振感測技術的研究開發。
⑤開發數據集成、融合與人工智慧感測技術，如：機器手腕/手指用的多感知感測集成，多個超聲與力感測器的組合，高精度零件識別與分類、質量檢測與控制用感測技術系統。
⑥研究開發大型易變形件加工、裝配用感測技術系統。
⑦改變研究開發戰略，把主要在研究中心（院、所）用的過程高技術感測技術與系統轉向工業一線過程式控制制用。
綜上所述，我國的優勢有：①已經形成了研究、生產和應用體系、人材隊伍和部分感測技術的優勢，是進一步發展的基礎；②有一批先進的成果，如刀具/砂輪監控儀系列成果，石油油井用高溫、高壓感測檢測系統、高精度熱敏檢測感測等等；③有一個量大面廣的用戶市場；不足之處有：①研究開發戰略在系統性上的不足，如：感測器與感測系統未能統一布置，形成兩套並列，相互脫節的攻關；②對傳統感測器的革新改進不足，微小型化步子慢，在國內與國際市場上形不成競爭力；③ 加緊特殊環境和工程項目感測技術的研究開發；④集成化、智能化和納米技術與國外差距大。

Ⅶ 人工智慧與計算機技術有什麼關系

用計算機來模擬人的思維判斷、推理等智能活動，使計算機具有自學習適應和邏輯推理的功能，如計算機推理、智能學習系統、專家系統、機器人等，幫助人們學習和完成某些推理工作。

Ⅷ 大數據和人工智慧的聯系與區別是什麼

了解大數據與人工智慧的區別與聯系，首先我們從認知和理解大數據和人工智慧的概念開始。

1、大數據

大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。

2、人工智慧

人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。

3、大數據與人工智慧

大數據和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。

目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智慧也會相對比較容易。總的來說，兩個技術之間並不存在孰優孰劣的問題，發展空間都非常大。

Ⅸ 自動化專業跟人工智慧關系大嗎

自動化專業跟人工智慧關系不大。

自動化專業是以數學與自動控制理論為主要理回論基礎，以電子技術、計答算機信息技術、感測器與檢測技術等為主要技術手段，利用各種自動化裝置分析與設計各類控制系統，為人類生產生活服務的一門專業。

人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

Ⅹ 我們所說的感測技術計算機技術網路技術通訊技術人工智慧技術等都是什麼的一種

、不要急於把自己的目光投放到旁人的身上，盡可能地讓自己的眼睛能在自己的身上多停留一會，畢竟反省自己，比解剖別人更容易些。