2、AI程序的特征在于具有自主決策能力如果AI程序與普通的計算機程序沒有本質區別，就不會成為一個研究領域，兩者的本質區別在于是否具有自主決策能力，這也是判斷智能體的準則。普通程序的輸出是程序員在編寫程序時就寫好的，在程序運行前就已經確定了，普通程序沒有自主決策能力。AI程序的輸出是程序在運行時通過自主決策產生的，不是程序員預先寫好的，AI程序具有自主決策能力。二、AI背后的運作原理那么AI程序的運作原理是什么，它是如何獲得自主決策能力的呢？保留原文樣式和排版，確保舒服流暢的閱讀體驗。南平福建珍云數字科技AI數字人AI測評

《重大領域交叉前沿方向2021》（2021年9月13日由浙江大學中國科教戰略研究院發布）認為當前以大數據、深度學習和算力為基礎的人工智能在語音識別、人臉識別等以模式識別為特點的技術應用上已較為成熟，但對于需要知識、邏輯推理或領域遷移的復雜性任務，人工智能系統的能力還遠遠不足。基于統計的深度學習注重關聯關系，缺少因果分析，使得人工智能系統的可解釋性差，處理動態性和不確定性能力弱，難以與人類自然交互，在一些敏感應用中容易帶來安全和倫理風險。類腦智能、認知智能、混合增強智能是重要發展方向。浙江福建珍云數字科技AI數字人云引擎寶盟判斷兩張照片是否為同一人，在百萬分之一的誤識別下，準確率超過99%。

系統（1960年代-1970年代）：系統是一種可以模擬人類決策過程的軟件系統。在20世紀60年代和70年代，系統得到了廣泛的應用，例如DENDRAL系統用于化學物質的結構識別。推理機和基于知識的系統（1970年代-1980年代）：推理機是一種可以通過邏輯推理來解決問題的系統，基于知識的系統則是一種可以使用先前知識來解決問題的系統。這些技術被廣泛應用于語言翻譯、證券交易等領域。機器學習（1990年代-2000年代）：機器學習是指計算機系統可以通過從大量數據中學習來改進性能的技術。在20世紀90年代和2000年代，機器學習得到了大量的發展和應用，例如，搜索引擎、語音識別等領域。

機器學習（ML）是AI的一個子集。所有機器學習是AI，但不是所有的AI是機器學習。「AI」的興趣在現在表現于人們對「機器學習」的熱情，進展迅速且明顯。機器學習讓我們通過算法來解決一些復雜的問題。正如人工智能先驅ArthurSamuel在1959中寫道的那樣，機器學習是需要研究的領域，它給計算機學習的能力而不是明確地編程能力。大多數機器學習的目標是為特定場景開發預測引擎。一個算法將接收到一個域的信息（例如，一個人過去觀看過的電影），權衡輸入做出一個有用的預測（未來想看的不同電影的概率）。通過計算機學習的能力，通過優化任務衡量變量的可用數據，做出算法，來對未來做出準確的預測。以圖搜圖，在指定圖庫中搜索出相同或相似的圖片。

（1）人工智能對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助于人類認識自身智能的形成。（2）人工智能對經濟的影響。系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網絡工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由于AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。（3）人工智能對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。一個理想的人工智能社會是人類與人工智能友好相處的社會。伴隨著人工智能和智能機器人的發展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。在人工智能發展上首先要做好風險管控，這樣發展起來的人工智能才是人類之福。魯棒性強，視覺識別準確率高達99%。金華珍云AI數字人智能文字生成

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