如何人工智能工作？(artificial intelligence work?)
今天有各种形式的人工智能（AI）。这是一个棘手的问题，什么叫人工智能，什么叫软件程序。在软件领域有一种趋势，当过去被称为“人工智能”的东西成熟并融入到技术背景中时，它就不再被称为人工智能了。20世纪50年代的程序员可能会将我们世界中的许多嵌入式软件称为“人工智能”——例如，汽车中调节燃油喷射的微芯片，超市中存储所有销售记录的数据库，或谷歌搜索引擎。
但自称“人工智能”的领域往往与规模更大的“一般软件开发人员”群体略有不同。人工智能研究人员倾向于研究更复杂、适应性更强、能力更强、甚至模糊地类似于人类的软件形式。人工智能领域的工作人员往往是跨学科的，精通典型程序员所不熟悉的科学和数学领域，包括但不限于：形式统计、神经科学、进化心理学、机器学习和决策理论。
在人工智能领域，有两大阵营：Neat阵营和Scruffies阵营。自1956年人工智能作为一个领域成立以来，该部门实际上一直在运作。NEAT提倡应用统计学等正式方法。他们喜欢他们的程序组织良好、可靠、基于具体理论运行、可自由编辑。像杂乱无章的方法，如自适应神经网络，并认为自己是黑客，扔任何东西一起，只要它似乎工作。这两种方法在过去都取得了令人印象深刻的成功，而且这两个主题也是混合的。
所有的人工智能设计至少在表面上是受人脑启发的，因为根据定义，人工智能是模仿智能的某些方面。人工智能必须建立他们所操作或使用的事物的概念，并将这些概念存储为数据块。有时这些块是动态的，经常更新，有时是静态的。一般来说，人工智能关注的是利用数据之间的关系来实现某些目标。
目标通常是根据效用来分配的。当呈现一个目标时，AI系统可以生成子目标，并根据这些子目标对主要目标的预测贡献来分配这些子目标的效用值。AI继续追求子目标，直到基本目标完成。然后，它可以自由地进入一个新的（但通常类似的）主要目标。AI之间的巨大差异在于所有这些动态是如何实现的。
- 发表于 2021-12-06 15:10
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