导读：很多朋友问到关于人工智能如何接收项目的相关问题，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！
英国接受转专业申请的人工智能硕士项目有哪些？
爱丁堡大学 Artificial Intelligence MSc
（1）申请要求：同上，可接受信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电气工程、语言学、数学、哲学、物理学或心理学相关专业背景的学生
会要求申请人有编程技能，必须学过以下至少一个编程课程：C/C++、Java、Python、R、Matlab、Haskell、ML.
本科必须完成相当于60学分的数学课程，这些课程通常包括以下科目：微积分、线性代数（向量和多维矩阵）、离散数学和数学推理（例如归纳和推理、图论模型，证明）和概率（离散和连续概率、马尔可夫链等）
（2）是否卡list：不卡list，均分建议85+
（3）雅思要求：total 6.5 with at least 6.0 in each component
诺丁汉大学 Computer Science or Computer Science (Artificial Intelligence) MSc
（1）申请要求：不卡专业背景但是会要求申请人编程兴趣或能力证明
（2）是否卡list：会卡诺丁汉自家的list，针对不同院校背景的学生卡77.5/80/85三个分数
（3）雅思要求：6.5 with at least 6.0 in each element
诺丁汉大学 Computer Science or Computer Science (Artificial Intelligence) pathway (2 year) MSc
这是一门两年制的课程，第二年可以选择做实践项目也可以跟着导师做研究，这个课程会更适合之后想继续读PHD的学生
（1）申请要求：不卡专业背景但是会要求申请人编程兴趣或能力证明
（2）是否卡list：会卡诺丁汉自家的list，针对不同院校背景的学生卡77.5/80/85三个分数
（3）雅思要求：6.5 with at least 6.0 in each element
QM 伦敦玛丽女王大学 Artificial Intelligence MSc
（1）申请要求：这个专业除接受计算机背景的学生以外还接受电子工程、数学等相关背景的学生申请
（2）是否卡list：会卡QM自家的list，一般情况下根据院校背景的不同卡75/80/85三个分数，如果申请人综合能力很优秀也可适当降低学术要求
（3）雅思要求：6.5 overall including 6.0 in Writing, and 5.5 in Reading, Listening and Speaking.
QM 伦敦玛丽女王大学 Artificial Intelligence with Industrial Experience MSc
这是一个两年课程，和上一个专业比起来多了8~12个月的实习
（1）申请要求：这个专业除接受计算机背景的学生以外还接受电子工程、数学等相关背景的学生申请
（2）是否卡list：会卡QM自家的list，一般情况下根据院校背景的不同卡75/80/85三个分数，如果申请人综合能力很优秀也可适当降低学术要求
（3）雅思要求：6.5 overall including 6.0 in Writing, and 5.5 in Reading, Listening and Speaking.
QM伦敦玛丽女王大学 Data Science and Artificial Intelligence (Conversion Programme) MSc
（1）申请要求：不卡专业背景，接受转专业申请
（2）是否卡list：会卡QM自家的list，针对list内不同院校背景的学生卡72.5/77.5/82.5三个分数，均分低于学校要求的学生也可申请
（3）雅思要求：6.5（6.5）
利物浦大学 Data Science and Artificial Intelligence MSc
（1）申请要求：这个专业需要非计算机专业背景
（2）是否卡list：针对211、985卡75分，针对双非一本二本卡80分， 三本类院校卡85分
（3）雅思要求：6.5（5.5）
利物浦大学 Data Science and Artificial Intelligence with a Year in Industry MSc
这个专业是上一个专业的升级版，两年制，包含一年实习
（1）申请要求：这个专业需要非计算机专业背景
（2）是否卡list：针对211、985卡75分，针对双非一本二本卡80分， 三本类院校卡85分
（3）雅思要求：6.5（5.5）
如何找到合适的人工智能项目？
近期经常听大家说起人工智能，随后说的是目前应用场景还不明确，不知道如何启动。实际上如果大家理解人工智能可以做什么，答案很明显。
在我上一篇中，给大家介绍了人工智能、机器学习的定义：
人工智能从应用角度可以解决三大类问题：
1.人可以做，机器做更好
2.人不可以做，机器可以做更好
3.机器可以辅助人做的更好
以上三类问题就是从方法论上，对人工智能场景的划分。
针对1，可以想到的是无人驾驶系统，人工智能擅长从固定模式中学习规律，而一切是固定模式、重复经验的工作、行为理论上都是可以通过人工智能来取代。这也是大家所恐慌的机器替代人的根源。
针对2，比如针对百度知道的场景，每天大量的提问如何去分配给大量的回答用户，并促成问题得到最好的解决，人力是无法完成该任务的；另外滴滴调配车子的算法，自动加价的过程，人力也很难cover。在实时、大数据场景下，人工智能可以更好的胜任。
针对3，机器不能完全取代人，但可以协助人去工作。该场景主要是因为机器因为不完善需要增加人工决策，或者是未达到强人工智能阶段而导致。如硅谷有公司对于化验单进行扫描分析给出结论，医生的初步问诊系统，均是属于该类。
大家回想下自己的工作场景，具体对应哪一类型，这样就容易找到应用场景。需要注意的是，人工智能项目不一定非要做一个完全取代人的机器人，任何细节都可以用人工智能来优化。那么问题是，对应到场景后，我为什么要启动人工智能这个项目，这就回到产品设计师的需求决策问题。
人工智能本质上是提高劳动生产率的方式，是技术进步的体现。任何人工智能的项目都是为了降低成本、提高收益。两个简单的计算公式就可以决定是否要做：
长期人力投入-（机器投入+研发成本）0；人工智能收益-原始收益0；
这样，找到对应的场景，评估效益，就可以决定人工智能项目是否要启动。
后续有机会我会就一个真实的人工智能案例给大家分析。
人工智能的应用领域有哪些？
应用领域
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。长虹发布两款CHiQ智能电视新品，主打手机遥控器、带走看、随时看、分类看功能
区块链和人工智能：完美匹配
01
区块链和人工智能是目前最热门的两种技术趋势。尽管这两种技术有着高度不同的开发方和应用，但研究人员一直在讨论和探索它们的结合。
普华永道预测，到2030年，人工智能将为世界经济增加15.7万亿美元，因此全球GDP将增长14％。根据Gartner的预测，区块链技术带来的商业价值将在同年增加到3.1万亿美元。
根据定义，区块链是一个分布式的、分散的、不可变的分类账，用于存储加密数据。另一方面，人工智能是引擎或“大脑”，能够从收集的数据中进行分析和决策。
不言而喻，每种技术都有其各自的复杂程度，但人工智能和区块链都处于可以相互受益、相互帮助的境地。
由于这两种技术都能够以不同的方式对数据进行影响和实施，因此它们的结合是有意义的，而且可以将数据的利用提升到新的水平。同时，将机器学习和人工智能集成到区块链中，反之亦然，可以增强区块链的基础架构，提升人工智能的潜力。
此外，区块链还可以使人工智能更加连贯和易于理解，我们可以追踪和确定为什么要在机器学习中做出决策。区块链及其分类帐可以记录在机器学习下做出决策的所有数据和变量。
此外，人工智能可以比人类更好地提高区块链的效率。看看当前在标准计算机上运行区块链的方式，就可以证明这一点，即使是基本任务，也需要大量的处理能力。
智能计算能力
如果您要在计算机上运行区块链及其所有加密数据，则需要大量处理能力。例如，用于挖掘比特币的哈希算法采用了“强力”方法，即系统地列举解决方案的所有可能候选项，并在验证交易之前检查每个候选项是否满足问题陈述。
人工智能为我们提供了一个机会，让我们摆脱这一困境，以一种更加智能和高效的方式处理任务。想象一下一个基于机器学习的算法，如果给它适当的训练数据，它实际上可以“实时”地提高它的技能。
创建多样化的数据集
与基于人工智能的项目不同，区块链技术创造了分散、透明的网络，世界各地的任何人都可以在区块链公共网络环境下访问这些网络。虽然区块链技术是加密货币的分类账，但区块链网络现在正被应用于许多行业，以实现权力下放。例如，Singuarlitiynet特别专注于利用区块链技术鼓励更广泛的数据和算法分布，帮助确保人工智能的未来发展和“分散人工智能”的创建。
SingularityNET 将区块链和人工智能结合起来，创建更智能、分散的人工智能块链网络，可以托管不同的数据集。通过在区块链创建一个应用编程接口，它将允许人工智能代理之间的相互通信。因此，不同的算法可以建立在不同的数据集上。
数据保护
人工智能的发展完全依赖于数据的输入——我们的数据。人工智能通过数据接收关于世界和世界上发生的事情的信息。基本上，数据是人工智能的来源，通过它，人工智能将能够不断提高自己。
另一方面，区块链本质上是一种允许在分布式分类账上加密存储数据的技术。它允许创建完全安全的数据库，获得批准的各方可以查看这些数据库。当区块链和人工智能结合时，我们有一个备份系统，用于备份个人的敏感和高价值的个人数据。
医疗或财务数据过于敏感，无法移交给一家公司及其算法。将这些数据存储在一个可被人工智能访问的区块链上，但只有在获得许可并通过适当程序后，才能在安全存储敏感数据的同时，为我们提供个性化建议。
数据货币化
将这两种技术结合起来可能带来的另一个颠覆性创新是数据货币化。对Facebook 和谷歌等大公司来说，将收集的数据货币化是一个巨大的收入来源。
让其他人决定如何销售数据以便为企业创造利润表明数据正在被商业化，而且不利于我们。区块链允许我们加密保护我们的数据，并以我们认为合适的方式使用它。如果我们愿意，这也可以让我们个人货币化数据，而不会损害我们的个人信息。
同样的情况也适用于需要我们数据的人工智能程序。为了学习和开发人工智能算法，人工智能网络将被要求通过数据市场直接从其创建者那里购买数据。这将使整个过程比现在更加公平，而且没有技术巨头可以利用它的用户。
这样的数据市场也将为小公司开放。开发和提供人工智能对于那些不生成自己数据的公司来说是非常昂贵的。通过分散的数据市场，他们将能够访问其他过于昂贵和私人保存的数据。
信任人工智能决策
随着人工智能算法通过学习变得更加智能，数据科学家将越来越难理解这些程序是如何得出具体结论和决策的。这是因为人工智能算法将能够处理难以置信的大量数据和变量。然而，我们必须继续审核人工智能得出的结论，因为我们想确保它们仍然反映现实。
通过使用区块链技术，人工智能在决策过程中使用的所有数据、变量和过程都有不可改变的记录。这使得审计整个过程变得更加容易。
通过适当的区块链程序，可以观察到从数据输入到结论的所有步骤，观察方将确保这些数据没有被篡改，它让人们相信人工智能得出的结论。这是一个必要的步骤，因为如果个人和公司不了解人工智能应用程序的功能和决策的基础信息，他们就不会开始使用人工智能应用。
区块链技术和人工智能的结合仍然是一个很大程度上未被发现的领域。尽管这两种技术的融合在学术上受到了相当大的关注，但致力于这种突破性组合的项目仍然很少。
将这两种技术结合在一起有可能以前所未有的方式使用数据。数据是开发和增强人工智能算法的关键要素，区块链保护这些数据，允许我们审计人工智能从数据中得出结论的所有中间步骤，并允许个人将其生成的数据货币化。
人工智能可能具有难以置信的革命性，但它的设计必须极其谨慎——区块链可以对此提供很大帮助。这两种技术之间的相互作用将如何发展，谁也说不准，然而，其真正的颠覆潜力显然是存在的，并且正在迅速发展。
2019-01-09
吴恩达说，这个指南是他通过在谷歌大脑，百度实验室以及Landing AI的多年经验整合完成的。针对CEO在企业发展中最关心的问题，也就是如何为公司高效开启人工智能项目、实现人工智能转型，吴恩达给出一个 “五步骤路线图”。
我们具体来看一下。
第一步，.执行试点项目，让关键成员获得动力。
吴恩达说，如果公司有好几个AI项目的话，最重要的，不是能带来大量收益的项目，而是那些有意义的项目。因为这可以在一开始帮助CEO熟悉AI思维，也更有利于说服投资人进一步跟进，让相关的AI团队获得动力。
吴恩达在领导谷歌大脑Google Brain团队时，语音识别在谷歌并不是非常重要，但他判断这个项目非常有意义。所以他选择Google Speech团队作为第一个内部客户，最终让Google的语音识别的准确率大大提高。项目成功后，谷歌大脑团队获得了非常大的动力。
而且一旦其他团队开始看到合作的成功，就能够获得更多内部客户。吴恩达的第二个内部客户是 谷歌地图，它用深度学习来提高地图数据的质量。“通过这两次成功的合作，我们逐步建立人工智能项目的发展势头。”
在第一步中，吴恩达的具体的建议是，首先，要提前做好全方位评估。在项目开始前，请经验丰富的AI工程师，对项目进行全方位评估，确保AI项目在技术上应该是可行的。现在太多的公司仍在使用AI技术开展一些不切实际的项目；其次，是要明确一个目标，保证项目可以创造商业价值。
第二步，建立公司内部的AI团队。
吴恩达认为，在人工智能时代，很多发展的一个关键点将会是，从管理层开始建立一支公司内部的AI团队。尽管拥有渊博的AI知识的外包团队能够帮公司快速上路，但长期来看，公司还是应该有一支自己的AI团队，这样会更加有效率。而且，一些项目如果只在公司内部进行，还可以帮公司建立自己独特的竞争优势。
吴恩达说，跟据不同的技能组合，这支内部的AI团队可以为公司的首席技术官，首席信息官或开发总监工作，甚至可以直接为专门的首席AI官工作（CAIO Chief AI Officer）工作。这支团队的核心责任应该包括，为整个公司的人工智能力量提供支持；帮助不同部门的早期跨领域AI项目；完成这些早期项目后，建立可以重复的流程来持续进行其它有价值的项目等等。
吴恩达还建议，很多公司会把多个业务直接汇报给CEO。但有了AI团队后，可以把AI技术融进不同部门，来推动跨职能项目的实现。
第三步，对员工进行AI技能培训。
今天，没有哪家公司拥有充足的AI人才储备。未来，AI将改变许多不同的工作。所以，CEO们应该注重公司员工的人工智能技术培养。可以针对公司的每个员工，根据适用公司发展的相关的AI知识，请专业的咨询公司为团对开发定制课程。
比如，培训高管，让他们先了解AI可以为企业做些什么，从而能做出合理的资源分配决策，并和负责AI项目的AI团队协作。培训部门负责人，让他们能够为AI项目设定方向，分配资源，监控和跟踪进度，并根据需要进行更正，以确保成功交付项目。
第四步，制定人工智能战略。
吴恩达认为，人工智能战略将引导公司在创建价值的同时，建立可防御的护城河。因为，一旦团队开始看到最初的AI项目的成功，并对AI形成了更深的理解后，就能确定AI可以在哪些地方创造最大的价值，并且把资源集中在这些领域。
一些高管会认为，制定人工智能战略应该放在第一步。但在吴恩达看来，在缺乏基本经验的情况下，大多数公司并不能制定出深思熟虑的人工智能战略。而且，公司建造“防御性护城河“的方式，也会随着人工智能项目的发展而发展。所以，应该选好时机制定成熟的战略。
他建议公司应该构建自己的优质AI资产，这些资产基本上要和战略保持一致，那就是，AI能使公司以新的方式建立自己独特的竞争优势。比如，与其花精力和谷歌等领先的科技公司去竞争，不如利用人工智能扎根到特定行业，争取在这个行业里成为领先的人工智能公司。“开发独特的人工智能功能将使你获得竞争优势。因为，AI如何影响公司的战略，将取决于行业和具体情况。”
第五步，在公司内部和外部建立良好的沟通渠道
吴恩达提醒，人工智能会对公司的业务产生重大影响。如果它影响到公司主要利益相关者，应该运行一个交流程序来确保一致性。 作为CEO，要考虑好以下几种关系：“
首先，投资者关系。谷歌和百度等领先的人工智能公司现在变得更有价值，部分原因是，它们的人工智能能力和人工智能对利润的影响。向投资人解释清楚，人工智能在你的公司创造价值的原因，描述好公司不断增长的人工智能能力，并最终会有一个深思熟虑的人工智能战略，这会帮助投资者更客观地评估你的公司。
其次，政府关系。像自动驾驶、医疗保健等高度监管行业，企业要学会讲述你的项目可以为一个行业或社会带来的价值和好处，这是建立信任和善意的重要一步。
再次，对用户的培养。AI可能会给用户带来非常大的好处，但要确保适当的营销，培养长期的用户关系。
然后，吸引并留住人才。由于AI人才的稀缺，一些实力强劲的公司，会对你吸引和留住人才的能力产生重大影响。所以，尽量展示公司AI项目的初步成果，让优秀的AI工程师看到希望。
最后，是内部交流。由于今天的社会仍然对人工智能缺乏了解，特别是一般化人工智能被过度炒作，所以人们对AI存在恐惧、不确定性和怀疑。许多员工也担心自己的工作被人工智能替代。所以，明确的内部沟通，既能解释清楚AI的发展战略，又解决了这类员工的疑问，这会减少公司内部不愿采用人工智能技术的阻碍。
首先，美国罗格斯大学人力资源管理系副教授杰西卡·马索特（Jessica Methot）认为，职场友谊的确存在。她在一项研究里把这种涉及双重身份的人际交往称为“多元关系”。每日精英网站（Elite Daily）的一篇文章说的更直接，如果你和同事每天一起加班，一起吃饭，一起吐槽，其实你们已经是很近的朋友了。
其次，研究也证明了职场友谊是有价值的。一篇发表在《人格和社会心理学公报》杂志的论文，分析了26项关于职场友谊的研究，结果表明，如果团队成员是朋友的话，业绩表现会比那些不是朋友的团队要好。还有一项研究说，40％的初创公司都来自于朋友搭档。
此外，职场友谊还能提高员工的工作满意度，减轻员工压力，带来信任感和归属感。
不过，虽然职场友谊有好处，但维持起来却不容易。主要的一个难点在于，朋友属于社会规范，需要无条件支持，职场属于市场规范，一般来说不允许感情用事。这种冲突会让职场友谊显得不那么讨喜。
那该怎样处理职场友谊呢？文章综合了一些观点，给出了几个建议。一是私下里以朋友的方式相处，工作中保持合理的距离。二是提前商量好原则，比如，如果遇到意见分歧，要不要坦诚表达反对；或者工作中哪些信息可以共享，哪些不能。这样既能避免矛盾，又能减轻心理负担。三是同级维持友谊相对容易，和上级维持友谊比较难，如果觉得自己处理不好，可以知难而退。四是就算友谊没办法长久，也不要担心，“长期友谊”也挺讲缘分，发展方向、性格和价值观、职业规划都可能造成影响。
人工智能的4种实现途径
具体可以搜索一下：快包
智能产品开发，外包服务平台
演绎、推理和解决问题早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用机率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。
对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的记忆体或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。
人
类解决问题的模式通常是用最快捷，直观的判断，而不是有意识的，一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表
征性的”解决问题方法取得进展：实体化的代理人研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。
[编辑] 知识表示法主要文章：知识表示和常识知识库
[编
辑]
规划智能Agent必须能够制定目标和实现这些目标。他们需要一种方法来建立一个可预测的世界模型(将整个世界状态用数学模型表现出来，并能预测它们的行
为将如何改变这个世界)，这样就可以选择功效最大（或“值”）的行为。
在传统的规划问题中，智能Agent被假定它是世界中为一具有影响力的，所以它要做出什么行为是已经确定的。但是，如果事实并非如此，它必须定期检查世界
模型的状态是否和自己的预测相符合。如果不符合，它必须改变它的计划。因此智能代理必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。
在多Agent中，多Agent规划采用合作和竞争去完成一定的目标，使用演化算法和群体智慧可以达成一个整体的突现行为目标。
[编辑] 学习主要文章：机器学习
[编辑] 自然语言处理主要文章：自然语言处理
[编辑] 运动和控制主要文章：机器人学
[编辑] 知觉主要文章：机器感知、计算机视觉和语音识别
机器感知是指能够使用传感器所输入的资料(如照相机，麦克风，声纳以及其他的特殊传感器)然后推断世界的状态。计算机视觉能够分析影像输入。另外还有语音识别、人脸辨识和物体辨识。
[编辑] 社交主要文章：情感计算
情
感和社交技能对于一个智慧代理人是很重要的。 首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动(这涉及要素
博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测)。此外，为了良好的人机互动，智慧代理人也需要表现出情绪来。至少它必须出现礼貌地和人类打交
道。至少，它本身应该有正常的情绪。
[编辑] 创造力主要文章：计算机创造力
一个人工智能的子领域，代表了理论(从哲学和心理学的角度)和实际(通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意，或系统识别和评估创造力)所定义的创造力。 相关领域研究的包括了人工直觉和人工想像。
[编
辑]
多元智慧大多数研究人员希望他们的研究最终将被纳入一个具有多元智能(称为强人工智能)，结合以上所有的技能并且超越大部分人类的能力。有些人认为为了达
成以上目标，可能需要拟人化的特性，如人工意识或人工大脑。
上述许多问题被认为是人工智能完整性：为了解决其中一个问题，你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的任务，如机器翻译，要求机器按照作者的论点(推
理)，知道什么是被人谈论(知识)，忠实地再现作者的意图(情感计算)。因此，机器翻译被认为是具有人工智能完整性：它可能需要强人工智能工，就像是人类
一样。
[编辑]
强人工智能和弱人工智能人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：
人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器
所表现出来的智能。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里
“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
[编辑] 强人工智能强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。
非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
[编辑] 弱人工智能弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能，也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。就现下的人工智能研究领域来看，研究者已大量造出看起来像是智能的机器，取得相当丰硕的理论上和实质上的成果。
[编辑] 对强人工智能的哲学争论“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：
“强
人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（J Searle in Minds
Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）
关
于强人工智能的争论，不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是转换编码数据，那么这台机器是不是有思维的？希
尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是转换数据，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事
情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有
思维和意识。
也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained
里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为：“人可以有智能，而普通机器就不能”呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。
有
的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think
里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看
起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn
认为这是一个主观认定的问题。
需要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何接收项目的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能如何接收项目的相关内容别忘了在本站进行查找喔。