很多小伙伴都关心人工智能的特点和优势(人工智能的特点有哪些,人类有哪些优势)相关问题，本文通过数据整理出人工智能的特点和优势(人工智能的特点有哪些,人类有哪些优势)，一起来看看吧！

这是人工智能的绝对优势，但背后的功臣是图灵。根据IDC的研究，2020年，中国的GPU服务器将占据约95%的市场份额，成为数据中心AI加速解决方案的首选。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。

人类有哪些优势，是人工智能AI，永远无法超越的呢？

谢邀！图灵帮助二战提前2年结束，减少1200万人伤亡，说的就是人工智能在二战中的关键作用。那么为什么是人工智能而不是人？抢渡抢制高点这是地利的关键作用，抢的是时间。人工智能在二战中的作用亦如此，计算超速抢到了时间。这是人工智能的绝对优势了，不过后面的功臣是图灵。人工智能是人来发展的，这个主从关系不可能生变，人是制造者是AI的操控者。

所以，AI永远无法超越人类。再往细点说——1.AI是人类定制规则的高科技，它永远是按规则行事2.因为1，AI不可能去主动思考更不用说推理3.规则来源于宇宙，人类尚且有很多未知数，何况AI？反之，AI所不能的就是人类拥有的智慧和能力。如果把AI比作一个叉烧包，那么人类就是做包子的师傅。就是这样的逻辑关系，亘古不变。

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的背后推手AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式的快速发展而达到了高潮。南京大学计算机系主任人工智能学院院长周志华教授认为，今天AI热潮的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。

当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络Deep Neural Network，简称DNN循环神经网络Recurrent Neural Network，简称RNN卷积神经网络Convolutional Neural Network，简称CNN。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。

DNN的神经网络层可分为三类:输入层、隐含层和输出层。一般来说，第一层是输入层，最后一层是输出层，中间几层是隐藏层。DNN可以理解为一个有很多隐含层的神经网络，是一个非常庞大的系统。它在训练的时候需要大量的数据和强大的计算能力来支撑。计算能力是基础设施AI算法模型对计算能力的巨大需求，推动了当今芯片行业的发展。根据OpenAI的计算，自2012年以来，全球AI训练使用的计算量呈指数级增长，平均每3.43个月翻一番。目前计算量已经膨胀了30万倍，远远超过了计算能力的增长速度。

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