导读：很多朋友问到关于人工智能为什么要发明的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能产生原因
1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明,为人工智能的可能实现提供了一种媒介.虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系.Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于:Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可 能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大.1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人 认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题."逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论.他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会".从那时起,这个领域被命名为 "人工智能".虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础.
什么是人工智能，为什么要做人工智能？
第一是数据。因为人工智能的根基是训练，就如同人类如果要获取一定的技能，那必须经过不断地训练才能获得，而且有熟能生巧之说。AI也是如此，只有经过大量的训练，神经网络才能总结出规律，应用到新的样本上。如果现实中出现了训练集中从未有过的场景，则网络会基本处于瞎猜状态，正确率可想而知。比如需要识别勺子，但训练集中勺子总和碗一起出现，网络很可能学到的是碗的特征，如果新的图片只有碗，没有勺子，依然很可能被分类为勺子。因此，对于AI而言，大量的数据太重要了，而且需要覆盖各种可能的场景，这样才能得到一个表现良好的模型，看起来更智能。
第二是算力。有了数据之后，需要进行训练，不断地训练。AI中有一个术语叫epoch，意思是把训练集翻过来、调过去训练多少轮。只把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的，就像和小孩说一个道理，一遍肯定学不会，过目不忘那就是神童了，不过我至今还没见到过。当然，除了训练(train)，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理(inference)，这些都需要算力的支撑。
第三是算法。其实大家现在算法谈得很多，也显得很高端，但其实某种程度上来说算法是获取成本最低的。现在有很多不错的paper，开源的网络代码，各种AutoML自动化手段，使得算法的门槛越来越低。另外提一点，算法这块其实是创业公司比较容易的切入点，数据很多人会觉得low，会认为就是打打标签而已，所以愿意做的不多；算力需要芯片支撑，是大公司争夺的主要阵地，留下的只有算法了。
为什么要发明人工智能
提高生产率~有了人工智能，可以使人们从繁琐的简单工作中摆脱出来，做更难，更有含金量的工作。现在研究项目通常会很庞大，人工智能正好是一个很好的解决方法~
人类为什么要发明人工智能机器人?
机器人能够代替人类工作、学习、做家务、甚至能够帮忙看护老人，帮助人类解决环境、医疗、贫困等难题，从这个方面来说，人工智能的发展对人类有极大的好处。但是当虚拟现实、人工智能等越来越贴近人类生活，侵犯到人类隐私、信息安全的时候，科技伦理便成了必须回答的问题。“克隆技术会造成人类繁殖能力的退化吗”、“会出现人伦关系混乱、造成性别比例失衡吗”、“可穿戴技术获得的信息能够作为证据吗”等这些问题都是人类在研究开发人工智能时所必须需要解决的。
当面对灾难时，人工智能即使对人脑有着高度相似能力，能发出人类哭的声音，但要实现人类流眼泪这样真实的感情，目前来说仍然有很大困难。许多科学家都一致认为，即使真的能开发出全面实现人类智能的机器人，但这在未来相当长的时间内不会成为现实。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能为什么要发明的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。