什么是计算智能它和人工智能有何区别
现代科学技术发展的一个显著特点就是信息科学与生命科学的相互交又、相互漆透和相互促进，生物信息学就是两者结合而形成的新的交叉学科，计算智能则是另一个有说服力的示例。计算智能涉及神经计算、模计算、进化计算、粒群计算、蚁群算法、自然计算、免疫计算和人工生命等领域，它的研究和发展正反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。
创造、发明和发现是千千万万科技开拓者的共同品性和永恒追求。包括牛顿、爱因斯坦、图灵和维纳等科学巨匠在内的科学家们，都致力于寻求与发现创造的技术和秩序。人类的所有发明，几乎都有它们的自然界配对物。
原子能的和平利用和军事应用与出现在星球上的热核爆炸相对应；各种电于脉冲系统则与人类神经系统的脉冲调制相似：编的声呐和海豚的发声起到一种神秘电话的作用，启发人类发明了声呐传感器和雷达；鸟类的飞行行为激发了人类飞天的梦想，发明了飞机和飞船，实现了空中和宇宙飞行。
科学家和工程师们应用数学和科学来模仿自然、扩展自然。人类智能已激励出高级计算、学习方法和技术。毫无疑问，智能是可达的，其证据就在我们眼前，就发生在我们的日常工作和生活中。
试图通过人工方法模仿人类智能已有很长的历史了。从公元1世纪英雄亚历山大里亚（Alexandria）发明的气动动物装置开始，到冯・诺依曼的第一台具有再生行为和方法的机器，再到维纳的控制论（cybernetics），即关于动物和机器中控与通信的研究，都是人类人工模仿智能的典型例证。现代人工智能领域则力图抓住智能的本质。
人工神经网络（ANN）研究自1943年开始，几起几落，波浪式发展。20世纪80年代人工神经网络的复兴，主要是通过Hopfield网络的促进和反向传播网络训练多层感知器来推广的。把神经网络（NN）归类于人工智能（AD可能不大合适、而归类于计算智能（computationalintelligence，CI）则更能说明问题的实质。进化计算、人工生命和模糊逻辑系统的某些课题，也都归类于计算智能。
什么是计算智能，它与传统的人工智能有何区别？
第一个对计算智能的定义是由贝数德克（Berdek）于1992年提出的，他认为，从严格意义上讲，计算智能取决于制造者（manufacturers）提供的数值数据，而不依于知识：另一方面，人工智能则应用知识精品（knowledgetidbits）。他认为，人工神经网络应当称为计算神经网络。
尽管计算智能与人工智能的界限并非十分明显，然而讨论它们的区别和关系是有益的。马克斯（Marks）在1993年提到计算智能与人工智能的区别，而贝兹德克则关心模式识别（PR）与生物神经网络（BNN）、人工神经网络（AN）和计算神经网络（CN）的关系，以及模式识别与其他智能的关系。忽视ANN与CN的差别可能导致对模式识别中神经网络模型的混滑、误解、表示和误用。
贝兹德克对这些相关术语给予一定的符号和简要说明或定义。首先，他给出有趣的ABC：
A－artificial,表示人工的（非生物的），即人造的
B－biological,表示物理的+化学的+（？）=生物的
C－Computational,表示数学+计算机
上图表示ABC及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（1）之间的关系。它是由贝兹德克于1994年提出来的。图的中间部分共有9个节点，表示9个研究领域或学科。A，B，C三者对应于三个不同的系统复杂性级别，基复杂性自左至右及自底向上逐步提高。节点间的距离衡量领域间的差异，如CNN与CPR间的差异要比BNN与BPR间的差异小得多，CI与AI的差异要比AI与BI的差异小得多。图中，符号→意味着“适当的子集”。例如，对于中层，有ANN⊂APR⊂AI；对于右列，有CI⊂AI⊂BI等。在定义时，任何计算系统都是人工系统，但反命题不能成立。
计算智能是一种智力方式的低层认知，它与人工智能的区别只是认知层次从中层下降至低层而已。中层系统含有知识（精品），低层系统则没有。
若一个系统只涉及数值（低层）数据，含有模式识别部分，不应用人工智能意义上的知识，而且能够呈现出：①计算适应性；②计算容错性；③接近人的速度；④误差率与人相近，则该系统就是计算智能系统。
若一个智能计算系统以非数值方式加上知识（精品）值，即成为人工智能系统。
考研政治马原复习要点：意识与人工智能区别
考研政治马原复习要点：意识与人工智能区别2018-10-26文都教育考研资料下载收藏已收藏分享到：冲刺复习期间，考生们要加强对考研政治马原复习的力度，专业知识水平。文都考研为大家整理了深入分析考研政治马原复习要点：意识与人工智能的区别，希望对大家的考研政治马原复习有所帮助。
在现时代，意识和人工智能的关系引人注目。人工智能具有广阔的发展远景，我们绝不可低估它的作用和意义，但也绝不能把“机器思维”和人脑思维等同起来。人工智能就其本质而言，是对人的思维的模拟。思维模拟并非思维本身，人工智能不是本来意义上的人工智能。“机器思维”同人脑思维具有本质的区别：
，机器人不是真人，电脑不是人脑。它们知识人脑的模拟物，是由一些电子管、晶体管、集成电路等电子元件和路线所组成的机械的、物理的装置。人工智能纯系无意识的、机械的、物理的过程，而人类意识却主要是生理和心理的过程。人工智能永远不可能具备由人类的感情、直觉、想象、猜测等心理活动所构成的精神世界。2019考研政治冲刺点睛班
第二，人工智能没有社会性。电脑在解决问题时，并不探求任务本身的社会意义，它是执行指令而不顾后果。人类意识却具有社会性，人在行动时，一般都会考虑到由此引起的社会效果。2019考研冲刺班
第三，人工智能没有人类意识所特有的能动的创造性。电脑可以储存巨大的“记忆”容量，但它不会自动地提出问题，而且它对任务的解决是机械的，只有在逐一查对了一切可能的途径之后，才能最后找到正确答案。人脑则能够主动提出新问题，进行发明创造。人脑记忆有一个不同于机械装置的、按意义去进行记忆的系统，无需回忆全部信息就可以找出所需要的答案。
第四，电脑以它惊人的“记忆力”，敏捷的运算速度，的逻辑判断能力，可以代替甚至超过人类的部分思维能力。但是，它只能接受人脑的“指令”，必须由人预先把思维过程加以形式化和符合化，以一定的信息输入电脑后才能工作。二者的程序总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。人脑思维随着社会实践的发展而日新月异，当人类把新的知识输入电脑时，更新的思想又会在人脑中萌发。
可见，思维模拟并非思维本身，人工智能不是本来意义上的人工智能，我们绝不可低估作为人类工具的人工智能的作用和意义，但也绝不可把“机器思维”和人脑思维等同起来，甚至认为“机器思维”可以超过人脑思维。
有一些同学会因为在复习时遇到难度比较大的知识点或解不出来答案而产生消极的情绪，这是非常影响复习成果的，同学们要学会自我调节情绪。
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考研政治复习
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机器学习、数据挖掘及人工智能的关系（非常详细）
目前人工智能很热门，但是很多人容易将人工智能与机器学习混淆。此外，数据挖掘、人工智能和机器学习之间的关系也容易被混淆。
从本质上看，数据科学的目标是通过处理各种数据促进人们的决策，机器学习的主要任务是使机器模仿人类的学习，从而获得知识。而人工智能借助机器学习和推理最终是形成具体的智能行为。机器学习与其他领域之间的关系如下图（此处是简图，文末还有详图）所示。
简图：机器学习、数据挖掘及人工智能三者间的关系
什么是人工智能？人工智能是让机器的行为看起来像人所表现出的智能行为一样，这是由麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特茅斯会议上提出的，字面上的意思是为机器赋予人的智能。人工智能的先驱们希望机器具有与人类似的能力：感知、语言、思考、学习、行动等。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架尉♥信（同音）：2763177065，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
最近几年人工智能风靡全球的主要原因就是，随着机器学习的发展，人们发现机器具有了一定的感知（图像识别）和学习等方面的能力，很容易认为目前已经达到了人工智能发展过程中的奇点。实际上，人工智能包括计算智能、感知智能和认知智能等层次，目前人工智能还介于前两者之间。
由于目前人工智能与人类智能相比较，二者实现的原理并不相同，特别是人脑对于信息的存储和加工过程尚未被研究清楚，与目前主流的深度学习理论存在较大的基础差异。因此，目前人工智能所处的阶段还在“弱人工智能”（NarrowAI）阶段，距离“强人工智能”（GeneralAI）阶段还有较长的路要走。
例如，目前人类对于知识的获取和推理并不需要大量的数据进行反复迭代学习，只需要看一眼自行车的照片就能大致区分出各式各样的自行车。因此，要达到强人工智能的阶段可能要在计算机基础理论方面进行创新，实现类人脑的结构设计。
通常来说，人工智能是使机器具备类似人类的智能性，人工智能的典型系统包括以下几个方面：
博弈游戏（如深蓝、AlphaGo、AlphaZero等）。机器人相关控制理论（运动规划、控制机器人行走等）。机器翻译。语音识别。计算机视觉系统。自然语言处理（自动程序）。什么是数据挖掘？数据挖掘使用机器学习、统计学和数据库等方法在相对大量的数据集中发现模式和知识，它涉及数据预处理、模型与推断、可视化等。数据挖掘包括以下几类常见任务。
1.异常检测异常检测（anomalydetection）是对不符合预期模式的样本、事件进行识别。异常也被称为离群值、偏差和例外等。异常检测常用于入侵检测、银行欺诈、疾病检测、故障检测等。
2.关联分析关联规则学习（Associationrulelearning）是在数据库中发现变量之间的关系（强规则）。例如，在购物篮分析中，发现规则{面包，牛奶}→{酸奶}，表明如果顾客同时购买了面包和牛奶，很有可能也会买酸奶，利用这些规则可以进行营销。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架尉♥信（同音）：2763177065，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
3.聚类聚类是一种探索性分析，在未知[数据结构]的情况下，根据相似性把样本分为不同的簇或子集，不同簇的样本具有很大的差异性，从而发现数据的类别与结构。
4.分类分类是根据已知样本的某些特征，判断一个新样本属于哪种类别。通过特征选择和学习，建立判别函数以对样本进行分类。
5.回归回归是一种统计分析方法，用于了解两个或多个变量之间的相关关系，回归的目标是找出误差最小的拟合函数作为模型，用特定的自变量来预测因变量的值。
数据挖掘在[大数据]相关技术的支持下，随着数据存储（非关系型[NoSQL]数据库）、分布式数据计算（Hadoop/Spark等）、数据可视化等技术的发展，数据挖掘对事务的理解能力越来越强，如此多的数据堆积在一起，增加了对算法的要求，所以数据挖掘一方面要尽可能获取更多、更有价值、更全面的数据，并从这些数据中提取价值。
数据挖掘在商务智能方面的应用较多，特别是在决策辅助、流程优化、精准营销等方面，例如：
广告公司可以使用用户的浏览历史、访问记录、点击记录和购买信息等数据，对广告进行精准推广。利用舆情分析，特别是情感分析可以提取公众意见来驱动市场决策。在电影推广时对社交评论进行监控，寻找与目标观众产生共鸣的元素，然后调整媒体宣传策略迎合观众口味，吸引更多人群。机器学习、人工智能与数据挖掘的关系机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。机器学习是通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。
机器学习是人工智能的重要支撑技术，其中深度学习就是一个典型例子。深度学习的典型应用是选择数据训练模型，然后用模型做出预测。例如，博弈游戏系统（DeepBlue）重于探索和优化未来的解空间（SolutionSpace），而深度学习则是在博弈游戏算法（例如AlphaGo）的开发上付诸努力，取得了世人瞩目的成就。
下面以自动驾驶汽车研发为例，说明机器学习和人工智能的关系。
要实现自动驾驶，就需要对交通标志进行识别。首先，应用机器学习算法对交通标志进行学习，数据集中包括数百万张交通标志图片，使用卷积神经网络进行训练并生成模型。然后，自动驾驶系统使用摄像头，让模型实时识别交通标志，并不断进行验证、测试和调优，最终达到较高的识别精度。
当汽车识别出交通标志时，针对不同的标志进行不同的操作。例如，遇到停车标志时，自动驾驶系统需要综合车速和车距来决定何时刹车，过早或过晚都会危及行车安全。除此之外，人工智能技术还需要应用控制理论处理不同的道路状况下刹车策略，通过综合这些机器学习模型来产生自动化的行为。
数据挖掘和机器学习的关系越来越密切。例如，通过分析企业的经营数据，发现某一类客户在消费行为上与其他用户存在明显区别，并通过可视化图表显示，这是数据挖掘和机器学习的工作，它输出的是某种信息和知识。企业决策人员可根据这些输出人为改变经营策略，而人工智能是用机器自动决策来代替人工行为，从而实现机器智能。
数据挖掘是从大量的业务数据中挖掘隐藏的、有用的、正确的知识，促进决策的执行。数据挖掘的很多算法都来自机器学习和统计学，其中统计学关注理论研究并用于数据分析实践形成独立的学科，机器学习中有些算法借鉴了统计学理论，并在实际应用中进行优化，实现数据挖掘目标。
机器学习的演化计算深度学习等方法近年来也逐渐跳出实验室，从实际的数据中学习模式，解决实际问题。数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术。
总结：机器学习为人工智能和数据挖掘提供了底层的技术支撑。反过来说，机器学习也需要大量的有效数据进行训练，所以机器学习和数据挖掘是相互促进的。
最后给出一张机器学习、数据挖掘和人工智能三者关系的详细图片：
详图：机器学习、数据挖掘及人工智能三者间的关系
人工智能和智能控制有什么关系
人工智能等于智能控制吗？现在不少人常常把人工智能和智能控制两者的概念混淆，可能两者听上去差不多，然而这完全是两个概念。为什么这么说呢?因为智能控制虽然与人工智能联系紧密，但是智能控制只是人工智能的应用技术，人工智能的概念更加宽广。下面小编详细介绍一下人工智能和智能控制的联系区别。
人工智能和智能控制有什么关系？
人工智能(AI)
人工智能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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以预见未来几年将会进入“人工智能时代”。
今天许多流行的AI系统使用人工神经网络来模拟由非常简单的互相连接单元组成的网络，有点像大脑中的神经元。这些网络可以通过调整单元之间的连接来学习经验，这个过程类似人类和动物的大脑通过修改神经元之间的连接来进行学习。神经网络可以学习模式识别、翻译语言、学习简单的逻辑推理，甚至创建图像或者形成新设计。其中，模式识别是一项特别重要的功能，因为AI十分擅于识别海量数据中的隐藏的模式，而这对于依赖经验和知识的人类来说就没有那么容易。这些程序运行的神经网络具有数百万单位和数十亿的连接。我们现在所能创造出来的“智能”就是由这些电子神经元网络组成的。
智能控制(intelligentcontrols)
在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。
简而言之，人工智能不等于智能控制，它们两者既有联系有相互区别，大家千万别再弄混淆了呀!
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下面是部分截图，文末附免费下载方式。一、人工智能课程及项目
二、国内外知名精华资源
三、人工智能论文合集
四、人工智能行业报告
学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。
点击下方名片，扫码免费下载文中资料。人工智能和计算机视觉之间有什么区别
人工智能(AI)应用程序开始改变我们与技术交互的方式，使我们的生活更轻松、更方便。从帮助解决健康问题到预测您的需求并做出相应反应，人工智能可以让生活更轻松、更高效。如果您长时间使用计算机，您实际上可以查看最好的显示器来缓解眼睛疲劳。
然而，人工智能的缺点是它不是一项单一的技术，而是一个包含各种工具和方法的总称。这包括机器学习、深度学习和自然语言处理，让计算机在没有显式编程的情况下做新的事情。
例如，计算机视觉系统是人工智能的一种形式。它是一组技术，它们协同工作以解决基于图像数据的问题，例如识别图像中的对象、场景和人脸。
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让我们看看计算机视觉与人工智能有何不同，以及它们如何帮助改善您的生活。
计算机视觉与人工智能值得注意的是，计算机视觉并不是人工智能的同义词。虽然两者都是旨在让我们的生活更轻松、更方便的技术形式，但它们并不完全相同。人工智能是计算机科学的一个分支，其中机器表现出似乎模仿人类智能的行为。这广泛地包括根据我们人类分析情况的方式做出决策、从经验中学习、理解语言、与人类和其他机器进行对话，甚至以新的方式创造性地解决问题。
与此同时，计算机视觉帮助计算机看到周围的世界。这涉及执行图像处理任务的软件，这是计算机已经可以做到的，并且是人工智能向前迈进的领域。
计算机视觉的工作原理计算机视觉是计算机科学的一个子领域，它应用数学技术来理解图像和视频。它与人工智能不同，因为计算机视觉用于处理具有一组通用规则的图像。同时，人工智能是一个机器可以学习为自己执行复杂任务的领域。
例如，考虑对象识别。这是计算机视觉领域，可帮助计算机识别和理解图像中的对象。在物体识别领域，会有不同的方法，包括深度学习和卷积神经网络(CNN)，它们通常与人工智能相关联。CNN负责帮助计算机在详细级别识别图像。如果您熟悉Google或Facebook上的图片搜索，那么您很可能已经遇到过这种情况。
CNN还有助于在照片中提供面部识别，区分人脸的眼睛、嘴巴、鼻子和其他特征。此信息可用于现实世界中的许多不同目的，在现实世界中识别人员并获取有关他们的相关信息。
计算机视觉如何改变世界计算机视觉正在使我们的生活在广泛的行业中变得更轻松、更方便。在零售业，它将通过为移动设备提供仅基于图像识别对象的能力来实现更简化的购物体验。在医学中，它被用于分析X射线、核磁共振成像和其他医学图像，从计算机的角度提供通常不可能的洞察力。在交通运输方面，特斯拉等自动驾驶汽车已经在积极使用计算机视觉来补充现有的传感器，以确保安全高效的驾驶。
人工智能(AI)如何工作?人工智能(AI)是机器模仿智能人类行为的能力。它使机器能够处理信息并根据逻辑和推理做出决策。与计算机视觉不同，人工智能(AI)是机器模仿智能人类行为的能力。它使机器能够处理信息并根据逻辑和推理做出决策。与计算机视觉不同，它考虑了更广泛的因素。例如，它可以根据收到的输入以及周围世界已经发生的事情来确定最佳可能结果。
此外，人工智能是机器学习、推理、预测结果甚至做出模仿人类行为的决策的能力。它可用于从医疗保健和网络安全到农业和建筑等各个行业，以简化流程、提高准确性、提高效率、降低成本等等。
人工智能如何改变世界人工智能被用于许多行业，并且是大多数现代问题的核心。例如，人工智能正在帮助公司以不同的方式思考自动化及其对员工的影响。人工智能帮助公司找到提高效率和效力的方法。它还在确保自动化不会伤害员工但实际上有助于提高效率方面发挥着至关重要的作用。这包括自动化可以由人类更好地处理的繁琐工作(例如处理电子表格)，同时仍然保持人们的就业。
人工智能还可用于根据可用数据预测未来。这是通过让计算机系统从过去的事件和当前趋势中学习，并使用这些信息来开发随着时间的推移准确的预测模型来完成的。这些模型可以预测从金融趋势到疾病传播甚至经济不稳定的一切。
那么这两种技术的未来会怎样呢?好吧，现在确切地说事情会如何发展还为时过早，很可能是渐进式的，而不是固定的改进路径。也可能并非一帆风顺;计算机视觉的进步可能会以牺牲人工智能为代价，带来更多切实的好处，例如与自然语言生成相结合的图像字幕、取代华丽全息图的人脸检测，或者随着自动驾驶汽车的接管，Android智能手机可以更好地处理地图基础设施。
就其使用方式和对日常生活的影响而言，计算机视觉和人工智能是两项最重要的新兴技术。比如，计算机视觉已经很先进了，每天都在进步;与此同时，人工智能继续以加速的速度增长。因此，这两种技术将被用于各个行业，并有助于推动我们世界的进步。计算机视觉和人工智能实际上并不是完全独立的领域，而是紧密联系和相互依赖的。