真正的人工智能也应该有意识但是我们离这还很远

这在涉及人工智能(AI)的多种技术中也很明显。经常谈论自动驾驶汽车和个人助理，例如Apple的Siri，而机器学习，深度学习和神经网络则经常出现在书面文本中。这些术语是什么意思，它们之间有什么区别?基于AI元素的技术发展了多远?我们在与ESET公司的人工智能专家JurajJánošík进行的一系列采访中讨论了这些主题。

在面试中，您将学习：什么是人工智能以及当前正在开发哪种AI方法为什么我们将AI的发展部分归功于游戏为什么我们不总是了解AI的决定人脑和细胞繁殖如何激发AI的发展许多人认为是全新的旧AI技术实际上是多少让我们从头开始。我如何掌握人工智能的概念?

如果我们可以模拟人类智能，意识和一些技术的思考，我们实现了人工智能。这里是它的一个名词 - 强人工智能 - 但也有一个叫做超级智能的概念。人工智能(AGI)旨在模仿人类的思维，包括其缺点，而超级智能(SI)应该走得更远，超越人类意识和思维的极限，并大大超越它们。但是，涉及到更多的哲学论述，我们必须承认，即使在AGI的发展中，目前我们仍然远远落后。

AI的问题往往会带来它的条款机器学习(ML)和深度学习(DL)。它们之间有什么区别?

这些术语经常被混淆，即使是专业人士也是如此。简而言之，人工智能是一个总体概念。它涵盖了广泛的主题，还涵盖了机器人技术，机器学习等问题。因此，机器学习只是AI的一个领域，目前，它可能正受到最多的关注。另一方面，深度学习只是机器学习的一部分。这个领域受到大脑功能的启发，并试图模拟大脑神经元之间的联系。

好吧，让我们从头开始。ML如何起作用?

机器学习的思想非常简单。我们有很多可用的数据，并且我们希望通过ML进行紧凑的表示。这意味着，如果我有大量数据，则不必自己对所有数据进行排序。对于我来说，取一个较小的样本，对它进行分类并在其上使用一种算法就足够了，以便为其分配基本的分类/分类。然后，我让学习的算法处理另一个较小的样本，并观察它是否根据我的意愿进行了分类。如果没有，我将通过指定条件来调整其行为。如果我对算法的性能感到满意，则可以在整个数据库中使用它，并且该算法可以自己对它进行排序，所需时间比任何人都可以处理。