人工智能基于几何特征由谁提出？

一、人工智能基于几何特征由谁提出？

人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰图灵提出了一个举世瞩目的想法图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。

1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。

人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”

因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。

二、人工智能技术基于什么建模？

人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段。

感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等。

认知智能如机器学习、预测类API和人工智能平台。

人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。

三、人工智能和网络安全的对比？

人工智能主要是对事物的预测分类，比如对人脸识别的预测，网络安全主要是对风险检测，人工智能可以和网络安全相结合

四、人工智能基于几何特征谁最早提出？

人工智能学科

学科起源

从学科起源的时间原点来看，人工智能学科以1956年美国达特茅斯学院夏季讨论班为缘起。

人工智能学科，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

《新一代人工智能发展规划》明确，启动实施人工智能重大项目、推动人工智能学科建设、布局人工智能创新发展实验区等一系列"中国方案"，强化了人工智能基础理论和关键技术研究，促进人工智能与经济社会的高度融合。

五、为什么人工智能的研究都是基于算法，而不是基于「硬件」？

看到上面很多误人子弟的回答，实在忍不住过来说两句。

套用知乎的八股文结构：先问是不是，再问为什么。

真正搞人工智能研究的人都清楚，人工智能的三大要素：算法、算力、数据，缺一不可。

这其中“算力”主要指硬件。事实上，现在的人工智能技术落地面临的最大障碍就是算力。

根据应用的不同，算力的含义也略有区别。在云端，算力就是本身的意思，只单位时间能处理的运算数。现在比较火的自然语言处理算法GPT-3或BERT都是在无限堆算力，算力越高效果越好。一般一个网络训练下来，光是电费就几百万甚至几千万美元。算力需求直接使NVidia的GPU大卖。现在想搞搞人工智能研究的单位，基本上第一件事就是花几百万买一堆GPU。所以说，能否搞出来算力更高的芯片，绝对是人工智能的主要方向之一。

另一方面，在终端，算力更多的是指算力密度和能量效率，即单位芯片面积下的算力、单位功耗下的算力。因为终端设备（如手机）体积有限、电池有限，因此要在尽量小的代价下获得满足所需的算力，这也是人工智能的一个主要方向。

目前国内号称做人工智能芯片的创业公司已经有几十家了，华为阿里腾讯也都在搞这玩意，学术界还搞一些更新的，比如类脑芯片等等。

最后再说一点，“数据”其实也是人工智能的一个重点研究方向，有空我再详细补充其重要性和前沿性吧。

六、网络安全与人工智能哪个更好就业？

随着信息技术的快速发展，网络安全和人工智能作为前沿领域备受关注。两者都是有着广阔前景的职业领域，那么，在网络安全和人工智能这两个方向中，哪个更有前途，更好就业呢？

首先，从市场需求方面来看，随着互联网的广泛应用，网络安全的需求越来越大。在现代化的高科技时代，人们对于网络安全要求的日益严格，尤其是在企业、政府、金融等领域，网络安全更是倍受关注。相反，虽然人工智能也备受瞩目，但是受到行业应用领域的限制，市场需求相对较少。

其次，就就业前景来看，网络安全拥有着更加广阔的就业空间。网络安全人才不仅是企事业单位中必不可少的技术人才，同时，也是各大互联网公司、金融机构等技术研发人才的迫切需求。而人工智能的就业岗位主要集中在人工智能企业及学术研究机构等智能化领域。

综上，虽然人工智能在领域创新等方面有着亮眼的表现，但就就业前景而言，网络安全更为具有优势。因此在选择就业方向时，应该根据自身情况和市场需求做好选择。无论是网络安全还是人工智能，各自领域都拥有着无限的潜力和发展空间，只有把握好机遇、积极更新、不断发展才能在职场中获得更好发展。

七、基于人工智能的乒乓球比赛

基于人工智能的乒乓球比赛

随着人工智能的快速发展，我们看到它在各个领域的应用越来越广泛。乒乓球作为一项受欢迎的运动项目，同样受益于人工智能的技术进步。基于人工智能的乒乓球比赛正逐渐成为一种新的趋势，不仅仅提供了更好的娱乐体验，还为训练和竞技提供了更多的可能性。

传统的乒乓球比赛依赖于两位选手的实际对抗，需要双方的高超技术和反应速度。然而，基于人工智能的乒乓球比赛将传统的比赛方式与先进的技术结合在一起，创造了一种全新的乒乓球体验。

首先，通过使用感知技术，系统可以实时捕捉乒乓球的轨迹和速度，从而能够准确地判断球的落点和运动轨迹。这使得即使没有实际的对手，玩家也能够享受到与真实比赛一样的体验。与此同时，系统还可以根据玩家的技术水平和反应速度进行智能调整，使得比赛更具挑战性。

其次，基于人工智能的乒乓球比赛还可以根据玩家的风格和偏好来定制比赛。系统可以学习玩家的击球方式，并根据这些数据进行预测和分析。通过这种方式，系统可以模拟出与玩家风格相匹配的虚拟对手，从而提供一场真实而又具有挑战性的比赛。

此外，基于人工智能的乒乓球比赛还可以为训练提供更多的可能性。玩家可以利用系统提供的实时反馈，分析和改善自己的技术。系统可以根据玩家的表现提供个性化的训练建议，帮助玩家不断提升自己的水平。通过使用人工智能技术，训练变得更加科学和高效。

基于人工智能的乒乓球比赛的出现为乒乓球爱好者带来了全新的乒乓球体验。玩家不再需要担心找不到比赛伙伴，也无需担心比赛的间隔时间。他们可以随时随地与人工智能系统进行对战，享受乒乓球带来的乐趣和挑战。

然而，基于人工智能的乒乓球比赛仅仅只是人工智能在体育领域应用的一个缩影。人工智能技术的快速进步正在为各个领域带来革命性的变化。通过融合人工智能技术和传统运动，我们可以创造出更多新颖且有趣的运动方式。

总的来说，基于人工智能的乒乓球比赛是一种融合了技术和体育的创新体验。它不仅为乒乓球爱好者提供了更多的娱乐选择，还为他们提供了更好的训练机会。随着人工智能技术的不断进步，我们相信未来会有更多基于人工智能的运动项目出现，为人们带来更多的乐趣和创新。

八、基于Python的人工智能开发方向好学吗？

基于 Python 的 AI 开发方向好学吗？这取决于您的个人兴趣和背景。

如果您对 Python 编程语言和 AI 开发感兴趣，那么基于 Python 的 AI 开发方向应该是一个很好的选择。Python 是一种流行且功能强大的编程语言，许多流行的 AI 和机器学习库（如 TensorFlow 和 PyTorch）都在 Python 中编写。此外，Python 中也有许多用于 AI 和机器学习的框架（如 Keras 和 PyTorch）和库（如 NumPy 和 Pandas），这些工具可以大大简化 AI 和机器学习的开发过程。

如果您没有编程背景或对人工智能领域不感兴趣，那么基于 Python 的 AI 开发方向可能不是很好学。但是，如果您有一定的编程基础，并且愿意投入时间和精力学习的话，基于 Python 的 AI 开发也是一个很有趣和具有挑战性的领域

九、人工智能2.0时代产生了以 为代表的基于知识的各种人工智能？

人工智能（AI）是指在机器上实现类似乃至超越人类的感知、认知、行为等智能的系统。与人类历史上其他技术革命相比，人工智能对人类社会发展的影响可能位居前列。

人类社会也正在由以计算机、通信、互联网、大数据等技术支撑的信息社会，迈向以人工智能为关键支撑的智能社会，人类生产生活以及世界发展格局将由此发生更加深刻的改变。

十、人工智能与网络安全哪个更有发展前途？

我建议都学习，因为在编程领域，技多不压身，以后人工智能肯定是发展的必然趋势，但网络安全是根基之本，在过去十年左右的时间里，出现了数百起身份盗用、资金损失和数据泄露案件。自然界中的网络攻击非常普遍，并影响到每个人、企业和政府机构。我们正在走向一个网络犯罪分子可以随时在世界任何地方达到目标的时代，对网络安全的需求从未像现在这样重要。

现在典型的网络攻击是攻击者或网络犯罪分子企图以未经授权的方式访问，更改或损坏目标计算机系统或网络的企图，影响了计算机网络和系统，去破坏依赖它们的组织和运营。

不过鉴于人工智能未来发展，黑客肯定也会学习人工智能技术去攻击计算机系统，绕过简单防火墙和人为攻防，利用AI进行大规模自动化网络攻击。人工智能也可以比人类更快更好地入侵系统的漏洞。 AI可以用来有效地伪装攻击，以至于人们可能永远不会知道他们的网络或设备受到了影响。

我觉得有一门可以兼容机器学习和网络安全的技术网络威胁检测，机器要能够提前检测到网络攻击，以便能够阻止攻击者试图实现的任何目标。机器学习是人工智能的一部分，在利用信息系统中利用漏洞之前，基于分析数据和识别威胁来检测网络威胁时，这已被证明非常有用。

机器学习使计算机能够根据收到的数据使用和调整算法，从中学习，并了解所需的后续改进。在网络安全环境中，这将意味着机器学习使计算机能够预测威胁并观察任何异常情况，并且比任何人都更准确。

传统技术过于依赖过去的数据，无法以AI的方式即兴发挥。传统技术无法像AI那样跟上黑客的新机制和伎俩。此外，人们每天必须处理的网络威胁数量对人类来说太多了，最好由人工智能处理，所以能多学习一门技术就多学习，人工智能与网络安全都是未来的科技发展必不可少的方向之一。