一、人工智能算法性能含义？

主要看什么任务，分类任务为准确率和召回率。检测任务为map等指标。

二、智慧化定义？

智慧化指的是以物联网为基础的智慧化的校园工作、学习和生活一体化环境，这个一体化环境以各种应用服务系统为载体，将校园安防、智能化教学教学、科研、校务管理和校园生活进行充分融合。

智慧化的三大核心特征:

1、为广大师生以及广大家长提供一个全面的智能化感知环境和综合信息服务平台，提供基于角色的个性化定制服务；

2、通过智能感知环境和综合信息服务平台，为学校与外部世界提供一个相互交流和相互感知的接口； 

3、将基于计算机网络的信息服务融入学校的各个应用于服务领域，实现互联和协作。 

三、人工智能三大动力的含义？

人工智能有三大核心驱动力，大数据、算法和超级计算。将大量的数据输入计算机里，让计算机进行快速的匹配，通过大数据来提高语音识别率。于是复杂的智能问题被转换成了简单的统计问题，处理统计数据正是计算机的强项。

传统的对象识别模式是由研究人员事先将对象抽象成一个模型，再用算法把模型表达出来并输入计算机。这种人工抽象的方法具有非常大的局限性，识别率也很低。

四、人工智能的原义和现义？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的原义和现义在历史和技术的推动下有所演变。

原义上，人工智能的概念最早在1956年由斯坦福大学的约翰·麦卡锡教授提出，其初衷是研究和开发能模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。人工智能被视为一种将人类相关的认知问题，如学习、推理、认知等，作为计算机程序来实现的技术。它旨在理解智能的实质，并创造出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

随着技术的发展和应用领域的扩大，人工智能的现义已经超越了最初的设想。现代人工智能不仅涵盖了机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等传统领域，还深入到了许多其他领域，如自动驾驶、医疗健康、金融、教育等。人工智能已经发展出许多分支领域，包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等，这些技术正在改变人们的生活方式和工作方式。

现代人工智能的定义更加广泛和深入，它不仅关注于模拟人类的智能，还追求超越人类的智能，实现更高效、更精确、更智能的决策和行动。人工智能的应用正在不断推动社会进步和科技发展，为人类创造更多的价值和可能性。

总的来说，人工智能的原义是模拟和扩展人的智能，而现义则已经扩展到了更广泛的应用领域和更深入的技术层面。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩大，人工智能的定义和应用也将继续发展和演变。

五、人工智能学习含义？

人工智能学习是指通过算法和模型等手段，使计算机系统能够模拟人类智能，进行自动化的学习、推理、理解、创造等活动。

通过学习，人工智能系统能够根据新的数据和情境不断改进自身的行为和性能，实现自我优化和成长。

六、人工智能开发的概念？

什么是人工智能

在计算机出现之前人们就幻想着一种机器可以实现人类的思维，可以帮助人们解决问题，甚至比人类有更高的智力。随着上世纪40年代计算机的发明，这几十年来计算速度飞速提高，从最初的科学数学计算演变到了现代的各种计算机应用领域，诸如多媒体应用，计算机辅助设计，数据库，数据通信，自动控制等等，人工智能是计算机科学的一个研究分支，是多年来计算机科学研究发展的结晶。

人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学，神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。人工智能的一个主要推动力要开发与人类智能相关的计算机功能，例如推理，学习和解决问题的能力。

人工智能之父 John McCarthy说：人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。

没有AI和有AI的计算机软件比较

没有AI编程

没有AI的计算机程序解决具体问题。

程序中的修改会导致其结构发生大的变化。修改麻烦，很可能导致修改错误。

用AI编程

具有AI的计算机程序解决一般性问题。

AI程序各个参数部分高度独立，修改不会导致结构变化，程序修改快速简便。

AI的应用领域

人工智能在下面领域占据主导地位

游戏 ：人工智能在国际象棋，扑克，围棋等游戏中起着至关重要的作用，机器可以根据启发式知识来思考大量可能的位置并计算出最优的下棋落子。

自然语言处理 ： 可以与理解人类自然语言的计算机进行交互。比如常见机器翻译系统、人机对话系统。

专家系统 ： 有一些应用程序集成了机器，软件和特殊信息，以传授推理和建议。它们为用户提供解释和建议。比如分析股票行情，进行量化交易。

视觉系统 ： 它系统理解，解释计算机上的视觉输入。例如，间谍飞机拍摄照片，用于计算空间信息或区域地图。医生使用临床专家系统来诊断患者。警方使用的计算机软件可以识别数据库里面存储的肖像，从而识别犯罪者的脸部。还有我们最常用的车牌识别等。

语音识别 ：智能系统能够与人类对话，通过句子及其含义来听取和理解人的语言。它可以处理不同的重音，俚语，背景噪音，不同人的的声调变化等。

手写识别 ： 手写识别软件通过笔在屏幕上写的文本可以识别字母的形状并将其转换为可编辑的文本。

智能机器人 ： 机器人能够执行人类给出的任务。它们具有传感器，检测到来自现实世界的光，热，温度，运动，声音，碰撞和压力等数据。他拥有高效的处理器，多个传感器和巨大的内存，以展示它的智能，并且能够从错误中吸取教训来适应新的环境。

人工智能历史

1940-1950：

一帮来自数学，心理学，工程学，经济学和政治学领域的科学家在一起讨论人工智能的可能性，当时已经研究出了人脑的工作原理是神经元电脉冲工作。

1950-1956：

伦·图灵（Alan Turing）发表了一篇具有里程碑意义的论文，其中他预见了创造思考机器的可能性。

重要事件： 曼彻斯特大学的Christopher Strachey使用Ferranti Mark 1 机器写了一个跳棋程序， Dietrich Prinz写了一个国际象棋程序。

1956：

达特茅斯会议，人工智能诞生。约翰麦卡锡创造了人工智能一词并且演示了卡内基梅隆大学首个人工智能程序。

1956-1974：

推理研究，主要使用推理算法，应用在棋类等游戏中。自然语言研究，目的是让计算机能够理解人的语言。日本，早稻田大学于1967年启动了WABOT项目，并于1972年完成了世界上第一个全尺寸智能人形机器人 WABOT-1 。

1974-1980：

由于当时的计算机技术限制，很多研究迟迟不能得到预期的成就，这时候AI处于研究低潮。

1980-1987：

在20世纪80年代，世界各地的企业采用了一种称为“ 专家系统 ” 的人工智能程序，知识表达系统成为主流人工智能研究的焦点。在同一年，日本政府通过其第五代计算机项目积极资助人工智能。1982年，物理学家John Hopfield发明了一种神经网络可以以全新的方式学习和处理信息。

1987-1993：

第二次AI研究低潮。

1993-2011 ：

出现了智能代理，它是感知周围环境，并采取最大限度提高成功的机会的系统。这个时期自然语言理解和翻译，数据挖掘，Web爬虫出现了较大的发展。

里程碑的事件：1997年深蓝击败了当时的世界象棋冠军Garry Kasparov。2005年，斯坦福大学的机器人在一条没有走过的沙漠小路上自动驾驶131英里。

2011年至今：

在深度学习，大数据和强人工智能的发展迅速。

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七、人工智能是指什么原理哪些方面？

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指通过模拟和超越人类智能，实现具备思维、学习、推理、判断等能力的智能机器系统的技术和应用。人工智能技术包含的原理和方面很多，下面列举其中的几个主要方面：

1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过分析和学习已有的数据，让机器自动学习、适应、预测和判断事件。这一技术具有广泛的应用，在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面得到广泛应用。

2. 自然语言处理：自然语言处理是通过计算机程序实现自然语言的理解和生成。这一技术目前应用较多的领域包括机器翻译、自动问答和语音交互等。

3. 计算机视觉：计算机视觉是指让机器像人类一样“看见”世界、理解视觉信息的能力。这一技术目前已经应用于人脸识别、自动驾驶等领域。

4. 深度学习：深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，可以模拟人脑的神经细胞，并能够自主进行特征学习和信息提取。这一技术被广泛应用于语音识别、图像处理、自然语言处理等领域。

5. 人机交互：人机交互是指让机器与人类之间进行自然有效的互动和沟通，目前已经应用于语音识别、手势识别、虚拟现实等领域。

八、人工智能和超级强软区别？

棋类AI本身就是人工智能的范畴，深度学习只是人工智能的一种流派。但是现在深度学习方法过于深入人心，一提到人工智能，人们首先想到的就是深度学习方法，而传统方法就变成了”顶级强软“。

这两个流派其实界限并不清晰，二者相互借鉴，深度学习方法只是用于评估局面好坏，可以看做是局面评判器。

alpha-beta剪枝+一个比较弱的局面评判器=一个比较强的局面评判器。

alpha-beta剪枝可以看做是一种增强算子，它能够让局面评判器更准确。从字面含义来说，人工智能有褒扬赞叹之义，顶级强软则有点贬斥机械死板之义。