电脑系统变人工智能了-电脑系统变人工智能

1.人工智能技术有哪些

2.操作系统属于人工智能领域,对吗?

3.如果把全世界所有的电脑连接起来，同时参与某一人工智能项目，那这样一个系统会不会产生智慧

人工智能技术有哪些

一、计算机视觉

计算机视觉是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。计算机视觉目前还主要停留在图像信息表达和物体识别阶段，人工智能更强调推理和决策。目前计算机视觉主要应用在安防摄像头、交通摄像头、无人驾驶、无人机、金融、医疗等方面。

二、语音识别

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。

语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面。

三、自然语言处理

自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。

针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。

四、机器学习

机器学习就是让机器具备人一样学习的能力，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心。

机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。

五、大数据

大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。

操作系统属于人工智能领域,对吗?

操作系统属于人工智能领域是不对的。根据查询相关资料信息操作系统主要是运行软件的，是一个软件的运行平台，不属于人工智能领域。人工智能是由数据、算法、GPU构成的应用，是让机器拥有识别能力，思考能力，学习能力。

如果把全世界所有的电脑连接起来，同时参与某一人工智能项目，那这样一个系统会不会产生智慧

你的提法实际上是云计算和超级计算机的结合，归根结底是提高针对一个项目的计算能力的简单叠加。

人工智能的真正概念在于，其不是计算能力的高低或计算速度的快慢。人工智能是指根据外界的条件，通过一定的逻辑，推导出条件限制下可以实现的结果或判断或预期的行动/指令。

现在的人工智能的很多算法依然是根据条件的组合进行取舍，如同根据一个复杂的，有无数可以开合的内在逻辑门，同时又有很多出口的迷宫图来进行计算，说到底，这样的计算可以解决一定的逻辑问题，但依然属于求解的范畴。具备这样能力的电脑算法（不讨论硬件）只是一个逻辑运算的机器，还远称不上是人工智能。

人工智能要求的，是根据不同事物的内在运行和变化规律，抽象出高度统一的内在逻辑特征/特性，在处理具体问题上，精确的结果不是人工智能的目标，其目标在于可以依据对人工智能数据库中现有事物的运行规律逻辑，对未知的事物的特征和逻辑进行归纳，再将两者进行比对，并寻找共性和不同，最后得出结论或行动的指令。最重要的是，新得出的判断逻辑可以作为历史记忆进入计算机的算法数据库中。

这样的人工智能的发展在目前的计算机软件技术下是难以实现的，因为目前的计算机基础汇编语言所依据的数学原理是根据处理计算数据进行编写和优化的，对高等逻辑比对和判断所必需的拓扑等高等数学原理的融合仍远远不足。加上软件工程师本身的知识体系的限制，人工智能的实现还很遥远。