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其实和我们人类一样，是通过专门的学习过程获得的。专门的学习可以让AI程序习得专门的规律或能力。之后AI程序运行时，就可以依据习得的规律或能力，自主决策输出。我们以大数据加持下的AI为例，把AI的学习过程通俗的解释清楚。可以用三个关键词来概括学习过程：数据，模型，模型实例(AI程序)1、数据：数据中蕴含了某种规律，可能是数据之间(输入数据和输出数据)的规律，也可能是数据本身的结构上的规律。不同类型的数据(结构化数据，图像，语音，文本)，蕴含的规律不同。为用户提供全新的交互体验，增加用户的参与度和兴趣。浙江AI数字人智能数字人

在90年代，统计学法和人工智能研究发展出了一系列复杂的数学工具，用于解决特定的分支问题。这些工具被视为真正的科学方法，因为它们的结果是可测量和可验证的，同时也是人工智能取得成功的原因之一。这些方法使用的共同数学语言促进了不同学科之间的合作，例如数学、经济学或运筹学。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出，这些进步对于人工智能的成功至关重要，甚至可以与“NEATS的成功”媲美。然而，也有人批评这些技术过于专注于特定问题，没有充分考虑到长远的强人工智能目标。这些方法与其他子符号方法（如模糊控制和进化计算）一起构成了计算智能学科的研究范畴。广东福建珍云数字科技AI数字人智能视频生成解放您的时间进行智能生成视频。

《视读人工智能：机器真的可以思考吗？人的思维只是一个复杂的计算机程序吗？》这本书专注于探讨人工智能这个备受关注的科学问题，并涉及了一些关键话题。长期以来，人们一直在研究智能机体的结构。研究表明，机器可以击败伟大的棋手，类人机器人可以行走并与人类进行互动。尽管有人预言智能机器即将问世，但在这方面的进展一直缓慢而艰难。意识和环境是研究面临的两大难题。那么我们应该如何制造智能机器呢？它是否需要像大脑一样运转？它是否需要一个实体身体？本书通过图文并茂的方式清晰地呈现了人工智能在过去半个世纪的发展历程，涵盖了从图灵的开创性研究到机器人和新人工智能的突破的内容。

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