一、人工智能导论存在时间？

《人工智能导论》是2008年8月1日国防工业出版社出版的图书，作者是刘峡壁。

本书旨在向读者介绍人工智能的核心知识与最新进展，使读者建立起对于人工智能的总体认识，为以后进入人工智能各分支的研究和应用奠定基础。

人工智能是一个庞杂的学科体系，从概念上讲，一切为复制生物智能而做出的努力都可纳入其中。如何能够系统、全面、简洁地描述人工智能的全貌而不显得凌乱，绝非易事。

二、lisa人工智能存在吗？

是的，Lisa人工智能存在。Lisa是一个虚构的人工智能角色，她的身份是计算机程序，由程序员所编写的人工智能算法构成。人工智能技术已经越来越成熟，通过图像处理、自然语言处理等技术，能够让人工智能拥有模拟人类情感与思维的能力，可以完成许多复杂的任务。随着科技的不断进步，人工智能技术将会越来越成熟，涉及到各个领域，可能会对人类社会产生重大的影响，需要合理应用和引导发展。

三、人工智能理财发展存在的问题？

一，行业标准和法律法规不完善，面临着监管合规风险。发达国家人工智能理财发展历史更长，法律法规较为完善，如美国的（1940年投资顾问法）对智能投顾就有明确的监管规定。虽然已经出台了一些政策法规，如2017年七月，国务院印发的（新一代人工智能发展规划），2017年11月一行三会发布的（关于规范金融机构资产管理业务的指导意见），但是在分业监管的环境下，那些机构有资质从事人工智能理财目前处于监管模糊状态。

二，人工智能理财平台信息不透明的风险。

三，道德风险。

四、人工智能存在的价值与意义？

存在的价值与意义很大。

1. 人工智能可以帮助解决复杂的问题，提供更准确、高效的解决方案。

它可以分析大量数据，发现隐藏的模式和趋势，在医疗、金融、交通等领域发挥重要作用。

2. 人工智能可以自动化重复性、繁琐的任务，减轻人们的工作负担，提高工作效率。

例如，机器人可以在工厂中完成重复性的生产任务，大大节省人力资源。

3. 人工智能还可以提供个性化的服务和体验。

通过学习和分析用户的偏好和行为，人工智能可以为每个用户提供定制化的推荐、建议和服务，提高用户满意度。

4. 人工智能还能够推动科学研究的发展。

它可以处理大规模的数据集，加速研究进程，促进新的发现和创新。

综上所述，在于解决问题、提高效率、提供个性化服务以及推动科学研究。

五、人工智能存在的问题和不足？

1、底层技术基础差

由于我国人工智能产业重应用技术、轻基础理论，底层技术积累薄弱，存在“头重脚轻”的结构不均衡问题，使我国人工智能产业犹如建立在沙滩上的城堡，根基不稳。基层技术积累薄弱使人工智能核心环节受制于人，阻碍人工智能领域重大科技创新，不利于国内企业参与国际竞争。

2、发展氛围显浮躁

人工智能概念虽当前火热，但企业和政府对产业发展理解不透、思考不足，普遍高估并急于兑现人工智能的近期商业价值。产业发展氛围略显浮躁，面临同质化、碎片化风险，这些都可能延长人工智能商业价值的兑现周期，并加剧产业未来发展的周期性波动幅度。

3、专业人才不充足

人工智能是新兴产业，虽然技术和产业发展迅猛，但专业技术人才，以及兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足，限制了产业发展以及与实体经济的深度融合发展。

六、人工智能为什么会存在？

1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机.

第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路.

1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介.

虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可 能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大.

七、人工智能是客观存在吗？

人工智能不会变成真实存在有自我意识的个体，但是它能学习人类的意识。

它可以学习人类对一个问题的处理方式，就像人工智能利用大数据来挖掘信息一样，如果给它输入足够多的人对于现实中问题的处理思想、处理方式，人工智能可以学习人类的思维去处理相关的事情，但是目前的科技还没有发展到人工智能可以自主地去处理好以前没见过的事情。

AI是一种趋势，能帮助人们完成很多工作，不过大家也不要受科幻电影的影响，觉得AI真的无所不能哦

八、人工智能是社会存在嘛？

近年来，人工智能技术发展极其迅速，各种智能设备、智能软件已走进千家万户，改变了我们的生活方式和工作方式。因此，不少人认为，在不久的将来，人工智能将会全面代替人类智能，甚至超越人类智能。不过，这种观点过于悲观，人类的思想和行为中最重要最独特的部分，是人工智能无法实现，更无法替代的。

人工智能不管多么发达，归根结底，都是在人类给定的框架下解决问题。比如，某人每天上下班，公司和家之间的距离有15公里。他可以选择的交通工具包括打的、公交车、地铁、自驾车、共享单车，以及这些工具的组合。如果他去问导航软件，导航软件可以根据他的要求以及实时路况，给出一个最优的出行方案。这在现实中往往是很有用的。然而，虽然有不少人会选择在工作地点附近买房或租房来解决通勤问题，导航软件却绝不会给出搬家的方案。因为导航软件的运行程序，或者说运行框架没有这种手段可供选择，但人却不会受既有框架的约束。

人工智能也不能主动确定需要解决的问题是什么。举一个非常简单的例子，如果我问智能应答软件：“帅帅在哪里，你看到帅帅了么？”它要么回答不知道，要么给出一个错误的答案。而我如果拿这个问题去问人，被问的人不管知识水平如何，第一个反应恐怕都是：“你说的帅帅是谁啊？”我就会告诉他，帅帅是我的小狗，是什么样子，有多大，有什么特点，等等。可见，人类首先能够主动确定要解决的问题是什么，也就是说确定目标。我举的这个例子非常简单，以后人工智能或许也能应对，但并不是软件学会了如何确定问题所在，而是设计人员扩充了或者改变了软件运行的程序或框架。

总之，如果人类确定了问题，确定了可用的手段或者信息，人工智能可以给出答案，乃至近乎完美的答案。但是，人工智能不会设计这种目的—手段的框架，也不会主动突破这种框架。

人是追求意义的智慧生物，因此有自己的价值观。人类赋予某些事物以意义或价值，才构成了目的—手段的逻辑关系。也就是说，人能知道自己要的是什么，怎样才算是达成了目的。而人工智能没有意义的概念，需要人类将具有意义的逻辑关系编码输入，人工智能才能按照这种关系工作，但它本身无从建立这种关系。

人以意义来理解世界，也以此与他人交流、合作。米塞斯曾举过一个例子，假如某人闯入了一个从未去过的原始部落。那些原始人未开化，没有语言，或者即使有语言他也听不懂。但是，如果他看到这些原始人架锅生火，他就会知道，他们是要做饭了。人类有相似的心智结构，即使语言不通，也可以相互理解。如果换成机器人呢？除非是科幻电影里那些由演员扮演的机器人，否则它只会搜索和输出代码，而不会真正试图去理解眼前所发生的事。

可见，人与人工智能最大的不同，就是人通过意义和价值与外部世界建立联系。这是人作为主体而不是客体的基础，也是人类合作和创新的基础。人工智能没有意义的概念，没有价值观，终究只能是人的工具，而不可能超越人类。

值得注意的是，我们可以看出，主流新古典经济学的理性经济人假设，正是将人当成了在既有目的—手段框架下寻求最优解的机器。这其实是省略了人的行为中最具有本质性和创新性的部分。理性经济人所构成的经济体，是静态的、机械的，被动的，充其量是人工智能的世界，而不是人类社会。

经济学是价值中立的科学，因此经济学不研究也没有足够的能力研究某个个人究竟应该确定什么具体的目标，运用什么具体的手段，但是，经济学应该将个人在目的—手段框架的行为模式纳入研究的范畴，否则就是舍本逐末，具有难以克服的缺陷。

九、ai人工智能真的存在很大风险吗？

人工智能（AI）的出现确实为我们带来了很多便利和创新，但同时也存在一些风险和挑战。以下是一些可能存在的风险：

1. 数据隐私和安全问题：AI需要大量的数据来学习和发展，但这些数据可能包含个人私密信息，如果泄露或被滥用，将会对我们的隐私和安全带来威胁。

2. 就业岗位减少：随着AI技术的不断发展，可能会取代一些传统的工作岗位，导致失业率上升，社会不稳定。

3. 伦理和道德问题：AI技术的应用范围越来越广泛，但有些应用可能会涉及到伦理和道德问题，例如自动化武器的使用、AI决策制定的公平性等。

4. 对人类的控制问题：如果AI超过了人类的控制力，可能会对人类造成威胁，例如机器人的失控。

5. 信息失真和偏差问题：AI的学习和判断是基于大量的数据，而这些数据可能会存在偏差和失真，导致AI的决策出现问题，影响公正和公平。

需要注意的是，AI风险并不是绝对的，而是取决于AI的设计、应用和管理方式。只有在充分认识到其风险的同时，采取相应的措施才能最大程度地发挥其利益，同时避免其风险。

十、人工智能到底是一种怎样的存在？

目前国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。

从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。

但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。

人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工 智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。

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