人工智能科普知识,人工智能科普知识竞赛 青少年
如何向老年人科普什么是人工智能？
可以做一些宣传单子通过社区的方式来发放给老男人也可以有专业的人，举行一些人工智能大会，让老年人参加通过讲座的方式，让老年人认识到人工智能是怎么回事儿。多宣传多讲解，老人家人就会接受了。
实现人工智能的三要素
数据——人工智能的粮食
实现人工智能的首要因素是数据，数据是一切智慧物体的学习资源，没有了数据，任何智慧体都很难学习到知识。自从有记录以来，人类 社会 发展了数千年，在这期间，人类 社会 不断发展变化，从最早的原始 社会 到奴隶 社会 ，再到封建 社会 、资本主义 社会 、 社会 主义 社会 ，未来还会发展到共产主义 社会 ，在这漫长的发展过程中，都少不了数据做为人类 社会 发展的动力。
人类 社会 之所以发展的越来越高级文明，离不开学习知识，而知识的传播流传越快，则 社会 发展也越快，在封建 社会 以前，知识的传播从口口相传到甲骨文，再到竹简记录，就算是封建 社会 后期的纸质记录，其知识的传播速度也无法和今天的互联网知识的传播速度相提并论。
一般来说，知识的获取来自两种途径，一种是通过他人的经验而获得的知识，也就是他人将知识整理成册，然后供大家学习，这也是目前的主流学习方式；另一种就是通过自己的 探索 而获得的知识，这种学习方式目前只存在高精尖领域的知识学习，由于在已有的开放 社会 资源中，找不到可以学习的知识，只有自我 探索 获取。
无论哪种学习方式，都要通过学习载体来传播知识，无论是面对面讲述，实践操作，还是书本记录，或是电子刊物，亦或者影像资料等，这些都是学习载体，我们都可以称其为数据，学习数据的质量从根本上影响了学习的效果，所以对于人类学习而言，找一个好的老师，有一本好的书籍都是非常重要的学习选择。
既然人类的学习非常依赖于数据的质量，那么AI学习知识的时候，是否也会存在同样的问题呢？答案当然是肯定的，不仅如此，而且AI学习知识的时候对于数据的依赖还要高于人类。人类相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在学习某些具有关联性知识的时候，通过推理联想可以获得更多的知识。从另一角度来讲，在某种特定场景下，即使数据不够完整全面，对于人类的学习影响也不会太大，因为人类会利用推理和想象来完成缺失的知识。而目前AI的推理能力还处于初级研究阶段，更多的难题还等着业内技术人员来攻克。
由此可见，目前AI学习知识大部分基本都是依赖于数据的质量的，在这种情况下，连人工智能专家吴恩达都发出人工智能=80%数据+20%算法模型的感慨，可见人工智能的“粮食安全”问题还是非常紧迫的，如果“粮食”出现了质量安全问题，那么最终将会导致人工智能“生病”。可见数据的好坏基本上大概率的决定了智能化的高低，有人会说，我可以通过提高算法模型来提高效果啊，不幸的是，在数据上稍微不注意造成了质量问题，需要在算法上历尽千辛万苦来提高效果，而且还不一定弥补得上，数据对于人工智能最终的发展结构可见一斑。
算力——人工智能的身体
算力是实现人工智能的另一个重要因素，算力在一定程度上体现了人工智能的速度和效率。一般来说算力越大，则实现更高级人工智能的可能性也更大。算力是依附于设备上的，所以一般谈论算力，都是在说具体的设备，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是属于算力设备，只是他们有各自不同的能力而已。具体介绍可以阅读 《CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？实力扫盲——安排!》 一文，介绍相当全面，从APU到ZPU，各种PU全部介绍完了，扫盲是够了。
算力设备除了上面的各种PU之外，每一种设备下面还会分不同的系列，比如英伟达的GPU在PC端有消费级的GeForce系列，专业制图的 Quadro 系列、专业计算的 Tesla系列 等，而GeForce系列细分还可以分为GT、GTX、RTX等，当然每种子系列下还可以继续细分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，还有GTX Titan等更强大的系列，RTX下面也一样包括了更详细的等级划分，具体选择哪个系列要看具体使用场景而定，当然还和自身的消费实力相关，算力性能越强大也意味着更多的真金白银。
下面是RTX20系列的各种显卡的性能对比：
RTX30系列的各种显卡的对比：
此外，英伟达还有嵌入式端的各种显卡系列，比如适用于自主机器AI平台的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及云端的一些计算资源。同样每种系列还是做了进一步的细分，比如Jetson下面就根据其算力核心数就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款设备。
对于厂家而言，产品分的越细，越利于宣传和推广，对于消费者而言，可选择性也大大增加，但是也对消费者的基本知识也有了要求，如果不清楚各种产品的差异，那么就很容易选择错误，而现在的显卡市场就是如此，需要一些专业的知识才能够选对自己所需的显卡类型。希望大家经过科普后都能够选对自己的显卡型号，是打 游戏 、制图、还是计算，心里要有一个对应的系列型号才行，不然可要陷入选择困难症中了。
以目前人工智能主流技术深度学习为例，它的学习过程就是将需要学习的数据放在在算力设备上运行，经过神经网络亿万次的计算和调整，得到一个最优解的过程。如果把数据当成人工智能的“粮食”，那么算力就是撑起人工智能的“身体”，所有的吃进去的“粮食”都需要“身体”来消化，提取“营养”帮助成长。同样，人工智能的数据也是需要经过算力来逐一运算，从而提取数据的特征来作为智能化程度的标志的。
算法——人工智能的大脑
算法是人工智能程序与非人工智能程序的核心区别，可以这么理解，就算有了数据、有了算力，但是如果没有核心算力，也只能算是一个看起来比较高大上的资源库而已，由于没有算法的设计，相当于把一大堆的资源堆积了起来，而没有有效的应用。而算法就是使得这对资源有效利用的思想和灵魂。
算法和前两者比起来，算法更加的依赖于个人的思想，在同一家公司里，公司可以给每个算法工程师配备同样的数据资料和算力资源，但是无法要求每个算法工程师设计出来的算法程序的一致性。而算法程序的不一致性，也导致了最终智能化的程度千差万别。
相对于数据是依赖于大众的贡献，算力是依赖于机构组织的能力，而算法更加的依赖于个人，虽然很多公司是算法团队，但是真正提出核算算法思想的也就是那么一两个人，毫不夸张的说其他人都是帮助搬砖的，只是这种算法层面的搬砖相对纯软件工程的搬砖，技能要求要更高而已。这点和建筑设计一样，很多著名的建筑设计，其思想都是来自于一个人或者两个人，很少见到一个著名的设计其思想是由七八个人想出来的。
由于算法设计的独特性，和数据与算力相比，在人工智能的三个要素中，算法对人工智能的影响更大，这是因为在平时的工作当中，只要大家花上时间和费用，基本都可以找到好一些的数据和算力设备，但是算法由于其独特性，很多的算法是有专利或者没有向外界开源的，这个时候的差异就要在算法上体现出来了。
现在的大学和培训机构的人工智能专业，其学习方向也主要是以算法为主。因为数据是由大众产生，又由一些互联网大厂存储的，一般个人很少会去做这一块；而算力设备是由芯片公司控制着的；做为独立的个人最能够发挥效力的就在人工智能的算法方向了。培养优秀的算法人才对于人工智能的发展至关重要。目前市场上关于图像视觉、语音信号、自然语言、自动化等方向的算法工程师供不应求，薪资水平也是远超其他互联网软件行业的岗位。
后记：
当前，国内人工智能发展正处于高速成长期，未来将会进入爆发期，无论从业者是处于人工智能的数据处理方向，还是人工智能的算力设备研发方向，或者是人工智能的算法研发方向，都将会迎来巨大的行业红利和丰厚的回报。而人工智能算法方向又是学习回报比最高的一个方向，做为没有背景的个人，是进入人工智能行业的最佳选择 。
文/deep man
入门计算机人工智能要看哪些书？
一、哥德尔、埃舍尔、巴赫——集异璧之大成
人工智能领域中的奇书，也是影响极其深远的著作。哥德尔是大数学家，埃舍尔是荷兰著名的版画家，以绘制各种“不可能”的画著称，巴赫却是大名鼎鼎的音乐家。将这三者深刻地联系到一起的是那条”永恒的金带“，也就是那个横亘于宗教、科学、人文、艺术之上的怪圈，那个让人费解的不可能语句，然而作者却指出正是这种怪圈才是生命与智能的基础，也正是这个怪圈才是实现人工智能的根本。
该书不仅对哲学与计算机科学产生了极大的影响，以至于著名深度学习软件TensorFlow的Logo都在模仿此书的封面，它更是对所谓的”后现代艺术“产生了极大的冲击。无论是”盗梦空间“还是”前目的地“，你都能看到此书的影子。更有趣的是，这本介绍人工智能思想的1000多页巨著却由于其高超的语言技巧而获得了”普利策文学奖“。
二、终极算法
当今人工智能革命背后的驱动技术正是机器学习，而要想理解什么是机器学习，以及它将怎样影响我们未来社会，就需要读一读《终极算法》这本书。
当我们用手机输入汉字的时候，机器学习能动态联想出你最常用的词组；当我们打开微信扫描二维码的时候，机器学习程序正在帮助你快速地定位和识别；当你用美颜相机拍照的时候，机器学习帮助你优化照片；当你用淘宝购物的时候，机器学习在给你推荐商品。
我们已经生活在一个由算法掌控的世界中，这些机器学习程序能够聪明地适应我们人类的需要而发生改变，以至于它可以比人做得更好，比你更了解你自己。在《终级算法》中，全球著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗·多明戈斯，为我们揭开了算法的神秘面纱，让我们一窥谷歌以及你的智能手机背后的机器学习原理。他阐释了机器学习的五大学派思想，解释了它们如何将神经科学、心理学、物理等领域的理论转变为算法并为你服务，并提出了“终级算法”的设想，探讨了终级算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。对于想要理解未来将发生怎样的变革、以及想走在变革前沿的人来说，这是一本必不可少的思想指南。
三、人工智能时代
随着Alphago以4:1的大比分最终战胜人类，人类迎来了人工智能时代。我们很快就会与各式各样的智能机器共存。当机器人霸占了你的工作，你该怎么办？机器人犯罪，谁才该负责？人工智能时代，人类价值如何重新定义？
在《人工智能时代》一书中，智能时代领军人物、硅谷连续创业者杰瑞卡普兰指出：智能时代的到来，给人类社会带来了两大灾难性冲击：持续性失业与不断加剧的贫富差距。机器正在很大程度上替代人类的工作，不管你是蓝领还是白领。而针对未来社会将要发生的这些问题，卡普兰在《人工智能时代》一书中从企业、税收和保险等机制上构建起了一个有益的经济生态，让社会中的每一个人都能从技术发展中获益。《人工智能时代》一书提出的建议和解决方案给遭遇挑战的人们更多抚慰和安全感！
四、走近2050——注意力、互联网与人工智能
我们将不得不面对这样的现实：我们的工作岗位将会越来越多地被机器所替代，那么这些丢掉工作的人们究竟能干什么？《走近2050》这本书给出了非常有意思的答案——这些人只需要做一件事，就是给机器付出大量的注意力——因为注意力恰恰是机器不断进化的最终动力。
未来的世界就像一款庞大的游戏，所有的人类活动将无法被去分成生产和消费，玩——持续不断地付出注意力的过程成为了终极的主题。大量的人工智能程序将会被设计出来以巧妙地引导和利用人类的注意力资源，从而使得每个人都开开心心地付出注意力，与此同时又推动了机器的进化。集智俱乐部的探索者们将引领读者走入注意力的世界，那里是互联网的引擎，那里是人工智能的发展方向。
五、奇点临近
奇点临近恐怕是关于未来人工智能最大胆奔放的预言。摩尔定律是计算机发展的一条规律，每隔十八个月计算机的各种性能就会翻倍。将摩尔定律外推，我们就会遇到奇点，即计算机运算能力最终超过人类的那个时间点。该书的作者库兹维尔引用大量的实例和数据佐证这样一种观察，并给出了骇人听闻的预言：机器终将超越人类。那么，奇点是否存在？机器是否可以超过人类？未来的人类将去向何方？所有这些问题都能在书中找到解读。
六、情感机器
在电影《机械姬》中，故事的主人公最终爱上了由机器虚拟出来的角色。那么，现实世界中的机器人和人工智能是否会有情感呢？未来的人类是否真的会同机器双双坠入爱河？人工智能之父，MIT人工智能实验室联合创始人马文明斯基带领读者进入到了情感机器的世界。
他论证到，情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。
七、图灵的大教堂——当人工智能之父与计算机之父相遇
图灵的大教堂忠实地记录了那段激动人心的历史。我们会看到人工智能的思想萌芽是如何在那个名不见经传的小人物头脑中孕育而生，我们也将领略天才人物冯诺依曼是如何在谈笑风生中便设计出了最早的计算机体系结构的。
在《图灵的大教堂》一书中，作者乔治·戴森着重介绍了一小群人，他们使用5千字节的内存（相当于现代计算机桌面上显示的光标所分配的内存大小），在天气预测和核武器设计方面，都获得了前所未有的成功。同时，他们还利用空闲时间解决各种问题——从病毒的进化到恒星的演变。戴森教授的叙述既具有历史意义，又富于预见性，为第二次世界大战后期数字宇宙的爆炸提供了新的且重要的信息。代码和计算机的兴起伴随着两大历史性的发展：生物学自我复制序列的破译和氢弹的发明。很具破坏性和很具建设性的人类发明同时出现并不是巧合。
八、复杂——诞生于混沌与秩序边缘的科学
尽管现在的人工智能已经取得了突飞猛进的发展，但它仍然是一种严重依赖于经验和试错的工程技术，而不是科学——因为我们尚不知道如何根据第一性原理推导出人工智能。那么，如果你想知道设计智能系统背后的困境是什么，就来读读《复杂》这本书吧。
这是一部传记体的科普读物，记述了圣塔菲研究所——一座位于阿拉莫斯荒漠之上的学术胜地——的成长故事。复杂是横亘于生物、互联网、计算机、社会、经济各类系统之中的共有规律，也是我们打开生命之门，理解人工智能第一性原理的根本所在。我们将读到科学家是如何用简单的方程创造出古老的微型生物体，我们也将看到数十行代码是如何给虚拟的飞虫赋予生命。复杂既是横亘于我们人类和现实世界之中的隐形屏障，又是通向神秘的人工智能之门的必经之路。
九、心智社会——从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读
我们应该如何创造智能？人工智能之父马文明斯基提出了自己的观点，我们应该在机器人的头脑中创造一个社会，一个心智的社会。这是一种基于整体论的思想，即我们的大脑是成千上万不具备思维的小机器拼合而成的整体，正是这个整体才展现出了情感、思维、喜好、意识等高级智能现象。“没有心智社会就没有智能。智慧从愚笨中来。”
十、科学的极致——漫谈人工智能
这是一本爱智求真小伙伴们的集体智慧结晶。让我们忘掉大段大段的公式和调试不完的程序，从人类灵魂的最深处探索人工智能吧。我们究竟如何定义智能？意识和智能是什么关系？哥德尔定理是否早已经限制住了人工智能的可能？简单代码究竟如何创造复杂的生命和智慧行为？人工智能如何预报天气？我们怎样才能创建一个虚拟星球？
从人工智能的历史，到小虫自动机模型，再到令人烧脑的哥德尔定理，书中没有华丽的辞藻和学术权威的架子，但却在字里行间渗透出那股热爱科学、乐于探索的赤子之心。正是这种骨子里的探索精神打动了杨澜姐姐，她在自己的人工智能读物清单中首推了这本书；也正是这本书打动了无数读者，使得它一版再版，并远销海峡的对岸。
人工智能的智能水平从低到高怎么发展选择abcd
人工智能的智能水平从低到高怎么发展选择abcd，弱人工智能
可以代替人力处理某一领域的工作。目前全球的人工智能水平大部分处于这一阶段。就像超越人类围棋水平的阿尔法狗，虽然已经超越了人类在围棋界的最高水平，不过在其他领域还是差的很远，所以只是弱人工智能。
2、强人工智能
拥有和人类一样的智能水平，可以代替一般人完成生活中的大部分工作。这也是所有人工智能企业目前想要实现的目标。走到这一步之后，机器人大量替代人类工作，进入生活就成为的现实。
3、超人工智能
人工智能的发展速度是很快的。当人工智能发展到强人工智能阶段的时候，人工智能就会像人类一样可以通过各种采集器、网络进行学习。每天它自身会进行多次升级迭代。而那个时候，人工智能的智能水平会完全超越人类。
扩展资料：
模式识别
采用模式识别引擎，分支有2D识别引擎 ，3D识别引擎，驻波识别引擎以及多维识别引擎。
2D识别引擎已推出指纹识别，人像识别 ，文字识别，图像识别 ，车牌识别；驻波识别引擎已推出语音识别。
自动工程
自动驾驶（OSO系统）。
印钞工厂（流水线）。
猎鹰系统（YOD绘图）。
知识工程
专家系统。
智能搜索引擎。
计算机视觉和图像处理。
机器翻译和自然语言理解。
数据挖掘和知识发现。
参考资料来源：百度百科-人工智能
人工智能的发展会给我们的生活带来哪些变化？
1、人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。
2、人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。
3、人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
扩展资料
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。