人工智能的优缺点(人工智能的优缺点英语翻译)

 

人工智能一词似乎无处不在，这在行业市场的应用中造成了一些混乱，甚至可能使技术决策者感到困惑。像其他新兴产业的发展初期一样，由于前期监管未及时到位，一些公司将不当使用其在数据，算力和算法上的早期优势，从而导致滥用人工智能技术，部分头部企业垄断运营，隐私数据泄漏甚至过度依赖算法决策造成的企业经营风险等，这是人工智能技术的应用风险和衍生风险。

一个常见的定义是模拟机器中的人类智能。这些机器被编程为像人类一样思考和模仿他们的行为。人工智能系统可以看作显示与人类思维有关的功能，并且具有学习和解决问题的能力。人工智能实际上是计算机科学的一个分支，它是基于数字的计算方法。任何行业在一定水平上都具有一定的数位化，可以对所应用的设备进行智能改造。机器学习人的智慧并使机器能够做出像人类一样的智能化反应。这是人工智能。它包括智能语音交互，人机协作，面部识别，图像检索，机器翻译和文本识别等功能。许多过去被视为幻想的领域，如今已成为现实。中国已将人工智慧纳入2020年的新基础设施，完善的基础设施和演示算法使人工智能在中国领域得到了广泛的应用。例如，手动智能已经在大显其作用，这也大大提高了社会运营效率。

组织平均需要9个月的时间才能开发从原型到生产的人工智能计划，尽管人工智能技术人才的普遍短缺，但缺乏人才并不是成功部署人工智能的主要障碍。

随着需求或运营环境的变化，流程和框架已经到位，可以更新和发展人工智能系统。

人工智能团队在选择工具和技术时需要敏锐的洞察力，以确保他们能够实现组织人工智能的目标并轻松整合现有产品和其他新智能工具。

互联网小常识：802.11:1Mbps，2Mbps；802.11b:1Mbps,2Mbps;5.5Mbps;11Mbps;802.11a:54Mbps.

一般来说，认知系统的设计用于感知，学习和推理输入数据的逻辑，并根据数据揭示法律为决策者提供建议。人工智能可以快速分析大量数据，识别感兴趣的信号，并通过分析和开发迅速生成可用对策。

认知雷达和认知无线电的使用不断变化的新波形导致了问题，即传统电子战斗系统无法实现干扰算法与难以识别的敌方信号之间的最佳匹配。

通过人工智能算法的全面应用，人工智能计算和分析能力以及深度学习技术，认知电子战技术将有助于解决上述问题。

互联网小常识： P2DR安全模型：策略（Policy）、防护（Protection）、检测（Detection）、响应（Response）。

在接下来的几年中可能产生结果的可能性很多，包括：他们希望使产品开发更加人性化；将用户需求放在流程中心，而不是期望它们调整数据支持决策的愿景，即创建，测试和修改事物的过程也是自动化的。该领域出现了许多趋势，例如改进的数据标记工具和神经网络架构的自动调整。创建可以大规模生产的创新设计多模式-随着人工智能的长大和发展，机器学习模型能够支持多种模式。QuantumML-由于使用量子计算，强大的人工智能和机器学习模型正在成为一种可能性。将数字孪生与更传统的工业模式以及基于人工智能的基于代理模拟相结合，可用于其他应用（例如ESG建模，智慧城市和药物设计）中使用医疗目的的智能示例最近在加拿大进行了一项研究。人工智能的主要趋势是发展预测分析以更好地研究，它基于数据，统计算法和机器学习技术的使用而依靠历史数据来识别未来结果的可能性。我们的目标是利用过去知识为将来提供最佳评估。

互联网小常识：网桥最重要的工作是建立和维护MAC地址表，其内容包括：站地址，端口和时间。

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