如何區分偽人工智慧？

原文：人工智慧爆髮式增長下的擔憂：偽人工智慧佔比高

徐輝的答案算正常的領域裡的人說的，其他幾個應該都沒有接觸學習過人工智慧，現在廣泛流行的人工不否認是參數的運算，但是你以為人類的思考模式是什麼？層次化，類神經網路的框架你覺得不被人承認效果的話，大家會用嗎？甚至現在還有一種新的機器學習方法完全不同於當前主流的方法，人工智慧不神祕但是由於計算機強大的計算能力，在人類的時間觀念中非常強大，這點就夠了，這點能夠提高多大的效率！因此所謂沒有那麼多人才的疑惑放一放，全世界將理論實現的人一大堆，搞理論的人倒是真是很少，中國的人工智慧人才大量都只明白怎麼做不明白怎麼做得更好，思維不一樣，你們覺得他們不是人才，那是片面的。人工智慧從來沒有過偽，只分強弱，弱的缺失的是情感有張圖我找不到了，這張湊合著理解下，強調一點，你們認為的偽人工智慧是指無法代替人類工作的人工智慧，弱人工智慧是世界主流，強人工智慧理論上存在但應該不可能實現

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可以分成：偽人工智慧、弱人工智慧、強人工智慧。

偽和弱的最大差別就在於是否有學習能力，能自動更新，在數據驅動下結果會不斷變好。哪些預設程序的、靠規則驅動的，就可以排出了。偽人工智慧，類似幾十年前「電腦算命」，不過是把相書上的東西輸入了電腦。

現在除了偽以外，大多數都是弱人工智慧。強和弱，我認為核心差距就是：機器是否有自我意識，是否會按照自己的意願來更新自己。強人工智慧技術應該還沒有出現。現在說的人工智慧，依然是一臺更強大的機器，因為對機器的更新方向是預定的，機器自己無法改變。

1，通過原理，人工智慧技術具有嚴謹的數學推導過程，但凡沒有嚴謹的數學推導為基礎一概不成立。2，通過樣本，人工智慧技術基於統計學原理，統計工具主要解決海量樣本的分類問題，如果樣本的數量不夠或者無特徵性分類，則人工智慧技術並不能起到多大效果，打個比方，如果統計樣本為自然語言文獻，這個時候人工智慧技術是有幫助的，如果學習樣本是單純的數字，車牌，人名等簡要信息，則人工智慧技術並沒有多大幫助。從系統論的角度而言，這個世界解決問題的方式分為兩類，大數系統與小數系統，大數系統由於變數過多，計算量大，無法精確總結規律，只能通過統計學方法去做不精確的評估，比如分子的運動問題，基因問題，交通密度，圖像識別，這些領域的特點是變數因素太多，無法精確計算，因此，該類問題當中，人工智慧是有用武之地的。而小數系統由於變數因素較少，能夠在有限的計算量下進行此時由於樣本較少，利用統計學無法得到明顯特徵，因此，精準計算更為合適，人工智慧反而沒有多大幫助。這裡有一個粗略的數量比，如果你的系統中存在100個樣本，那麼通過統計學工具產生的誤差大約在百分之十，也就是平方根除以分母，如果存在10000個樣本，那麼特徵誤差就縮小為百分之一，量級越大越精準，相反，量級越小則越不起作用。參考書籍系統化思維導論。簡而言之，人工智慧工具是處理海量樣本的分類問題的工具，超越了這個範圍，其他均是偽邏輯。

抓雞打字麻煩，就寫這麼多。

謝邀。

先說個題外話：

凱文-凱利的《必然》一書中有指出，未來的人們更需要的是人工智慧，而非是人工智慧。

回答：

就該新聞而言，所謂的偽人工智慧，實際上應該指的是「不具有學習能力，但能夠做到良好人機交互的程序」。這種按照預設執行的程序，是有應用邊界的。

如何區分？為什麼要去區分？區分的結果有什麼價值麼？好吧，這樣忽悠題主不對，我想應該從學習能力這塊考察。

大家都回答了這麼多的原理的答案了，我來說一個外行如何簡單區分的方法。

看他的公司規模是不是足夠大，

首先，人工智慧需要錢，一般投資是沒有那麼多的

其次，看他的數據獲取量是不是足夠廣，沒有個幾十T的存儲不要談論人工智慧，當然，需要時有用的數據。

最後，看看人員的組成，是不是大多數開發人員都有良好的英語水平，並且具有較高的學歷。如果沒有，那麼這家公司基本就是偽人工智慧公司了

謝邀。

按照人工智慧的定義，構造智能機器(智能計算機、智能系統)的科學和工程，使機器模擬、延伸、擴展人類智能，而人類智能包括多個方面，感知、學習、思維、行為等。

目前的人工智慧主要分成強人工智慧和弱人工智慧。

樓主提到的文章中的人工智慧大部分應該是屬於弱人工智慧的範疇。至於真偽人工智慧，判斷的標準是，是否有腦活動參與，純計算除外。

另外，個人感覺與其關注真偽人工智慧，不如關注強弱人工智慧。關於強人工智慧的論述，可以參見周志華的一次報告，這也能加深對真偽人工智慧的判斷。CCCF：周志華 | 關於強人工智慧

瀉藥！在我個人看來，目前而言，所謂的人工智慧，都是「類人」。它們能做的，就是簡單的模仿，沒有獨立思維能力，也沒有任何創新技巧，只有在特定程序當中作出選擇。

那麼重點來了，偽人工智慧相對於人工智慧來說，說白了就是人工智障，就像一個弱智和一個正常人的區別。這下你還會問怎麼區分麼？3歲和8歲的兒童有啥區別你看不出來？

瀉藥。機器視覺研究方向，我的理解，偽人工智慧論斷主要是近些年的人工智慧危機啊，很快很多行業就要被取代，失業就要到來blablabla這些。在助推人工智慧的熱度同時也妖魔化了。其實真的人工智慧現在發展的還是太慢，只是在實驗室環境下的特定方向上取得了比較好的效果，實際上哪有那麼厲害，說到底就是一堆權值參數做機械化的計算而已，底層還是二傻子一樣的零一運算。希望深度學習的熱潮過去後大家還能如此樂觀。

也不大懂就給答主舉例子參考一下吧：人工智慧：下圍棋的那個。偽人工智慧：油管上做偶像的那個。

謝邀不過我不太懂這個我就簡單把偽人工智慧稱作人工「智障」吧這種人工智慧只能按照單一程序進行使用一段時間就能感受到它的枯燥無趣然後就是再高級一些的人工智慧像是「微軟小冰」雖然在演算法編程上有所突破但離可以像人一樣思考的人工智慧還是有些距離也不排除發明者有意識的「剝奪」人工智慧的思考學習能力 (用了幾次「小冰」感覺人工智慧已經是在模擬人類的情感軌跡和交流方式了雖然有些時候會答非所問）

謝邀，看你怎麼定義人工智慧了，如果要像電影一樣那現在都是偽人工智慧，如果看演算法強弱，學習能力的強弱，那麼不能自主學習，需要人類定義它幹嘛的或者指定他怎麼回答的就是偽人工智慧

如果是以某個目的而誕生的，那麼他就是人工能智能嘍

和國家腦學研究所的人聊過這個問題。

如果是以人類意識思維的話，那肯定就是偽的，畢竟人對自己意識的產生都沒研究明白，現在的人造腦，必然是不成立的。