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AI是什么意思，AI的意思翻译、用法、同义词、例句

输入单词

ai英标

英:/'ˌeɪ ˈaɪ/ 美:/'ˌeɪ ˈaɪ/

类别

高中

常用词典

  • abbr. 人工智能（artificial intelligence）

    • 例句

  • This professional research will be done in a highly configured AI laboratory.

    这项专业研究将在配置极高的人工智能实验室完成。

  • The technology of AI in this private hospital is very advanced.

    这家私立医院的人工授精技术十分高超。

  • The principle of the AI is to bring justice to those who are persecuted.

    ************组织的原则是为遭受迫害的人们伸张正义。

  • Programmers and ethicists are working hand-in-hand to mitigate bias in AI technology.

    程序员和伦理学家正携手努力，减少人工智能技术中的偏见。

  • Good AI is the result of millions of computations.

    好的人工智能是数以百万计的计算的结果。

  • Google’s AI has an edge on compe*****s because of its ability to gather information across the web.

    谷歌的AI拥有竞争优势，因为它能够在网络上收集信息。

  • Apple, Google and Amazon are paying contractors to listen to private recordings collected from their AI voice assistants.

    苹果、谷歌、亚马逊均在雇佣承包商，监听人工智能语音助手收集到的用户私人录音。

  • Facebook's AI deleted 6.6 billion accounts

    Facebook AI工具清除66亿帐号

  • AI company Megvii has developed artificial intelligence programs to find people that have fevers.

    AI公司旷视已经开发出人工智能程序，用于寻找发烧人群。

  • The event focused on AI and future challenges of the internet.

    本次大会聚焦人工智能和互联网未来面临的挑战。

  • AI being used to find coronavirus patients

    AI用于寻找冠状病毒患者

  • Ping An launches AI health assistant

    平安保险推出人工智能医疗助手

  • Chinese insurance giant Ping An has launched an AI health assistant called AskBob in Singapore.

    中国保险巨头平安保险推出一款名为AskBob的人工智能医疗助手，在新加坡上市。

  • IBM working on AI that detects disease

    IBM致力研发能够探测疾病的人工智能

  • AI will do the analytical thinking, while humans will wrap that analysis in warmth and compassion.

    人工智能做的是分析思考，而人类会为这些分析附上一层温度和情感。

  • Fortune magazine's senior editor believes that while scaled-up AI will change the nature of human skills, we aren't doomed.

    财富杂志高级主编认为，虽然呈几何级数成长的人工智能会改变人类技能的本质，但这并不意味着我们没有出路。

  • Also, super intelligence does not mean AI will have autonomy and free will.

    并且超级智慧并不代表人工智能就会拥有自主权以及自由的意志。

  • SpaceX founder Elon Musk echoes Hawking's sentiments, dubbing the rise of AI as the biggest existential threat to humanity.

    SpaceX创始人伊隆·马斯克与霍金有相同的担心，他把人工智能的崛起称为对人类生存“最大的威胁”。

  • Is AI a threat to the human race as we know it?

    人工智能会对人类这个物种造成威胁吗？

  • AI has a lot of promise on the Web.

    人工智能在互联网上有很大的前景。

  • It sounds like an AI problem, right?

    听起来像是人工智能的问题，对吧?

  • A branch of AI known as deep learning, has shown so useful.

    深度学习作为人工智能的一个分支，现已被证明是非常有用的。

  • Still others think that super intelligent AI will never happen.

    有些人依然认为超级人工智能永远不会出现。

  • As with any technology, not all uses of AI will be for the better.

    与任何技术一样，并非人工智能的所有用途都会变得更好。

    • 专业解析

    人工智能（AI）的详细解释

    人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指由人类创造的计算机系统或机器所展现出的智能行为，其核心目标是使机器能够模拟、延伸和扩展人类的认知能力，如学习、推理、问题解决、感知、理解语言和决策等。它不是简单地执行预设指令，而是通过分析数据、识别模式并自主适应新信息来完成任务。

    核心特征与技术分支

    AI 的核心在于赋予机器“智能”属性，主要体现在：

    1. 学习能力（机器学习）：系统能从数据中自动学习并改进性能，无需显式编程。例如，通过分析大量图片，AI 可学会识别物体（如人脸或猫狗）。这是当前 AI 发展的主要驱动力，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习等技术。
    2. 推理与决策：AI 能基于逻辑规则或概率模型进行推断，如在医疗诊断中分析症状与疾病关联性，或在金融领域评估风险。
    3. 感知能力（计算机视觉/语音识别）：通过传感器（摄像头、麦克风）理解环境，如自动驾驶汽车识别交通标志，或智能助手理解语音指令。
    4. 自然语言处理（NLP）：使机器理解、生成人类语言，支撑聊天机器人、翻译工具和文本分析应用。

    应用领域与社会影响

    AI 已渗透至多个关键领域：

    发展历程与未来方向

    AI 概念始于 20 世纪 50 年代（图灵提出“机器能否思考”），经历数次技术浪潮。当前以深度学习（基于多层神经网络的模型）为代表，依赖大数据与算力突破。未来趋势包括：

    权威参考来源

    1. 斯坦福大学《人工智能百年研究》报告：系统阐述 AI 定义、技术演进与社会影响。

      https://ai100.stanford.edu/research

    2. 麦肯锡全球研究院《人工智能前沿》：分析 AI 技术分类与经济价值。

      https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence

    3. 中国政府《新一代人工智能发展规划》白皮书：官方技术定义与发展战略。

      http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm

    4. 图灵论文《计算机器与智能》：奠定 AI 理论基础的原始文献。

      https://www.csee.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf

    网络扩展资料

    AI是“Artificial Intelligence”的缩写，中文译为“人工智能”，指计算机系统模拟人类智能的能力。以下是其核心含义的分点解释：

    1. 基本定义
      AI是研究如何使机器具备感知、推理、学习、决策等类人智能的学科。其目标是让机器执行需要人类智慧的任务，例如语言理解、图像识别、复杂问题求解等。

    2. 分类与层级

      • 弱人工智能（Narrow AI）：专注于单一任务，如语音助手（Siri）、推荐算法（Netflix）。
      • 强人工智能（AGI）：理论上的通用型AI，具备人类水平的综合智能，目前尚未实现。
      • 生成式AI：近年发展的分支，通过深度学习生成文本（如ChatGPT）、图像（如DALL·E）等内容。

    3. 核心技术

      • 机器学习（ML）：通过数据训练模型，使系统自动优化性能。
      • 深度学习（DL）：基于神经网络的复杂模型，适用于图像、语音等高维数据处理。
      • 自然语言处理（NLP）：让机器理解并生成人类语言，支撑聊天机器人、翻译系统等。

    4. 应用场景

      • 医疗：辅助诊断（如医学影像分析）、药物研发加速。
      • 交通：自动驾驶技术（如特斯拉Autopilot）。
      • 金融：欺诈检测、自动化交易。
      • 工业：智能制造中的质量控制与预测性维护。

    5. 伦理与社会影响

      • 挑战：数据隐私风险、算法偏见、就业结构变化。
      • 趋势：各国正制定AI监管政策（如欧盟《人工智能法案》），推动技术向透明、可控方向发展。

    AI自1956年达特茅斯会议被正式提出后，经历了多次技术突破与低谷。当前，随着算力提升和大数据积累，AI已渗透到日常生活与科研前沿，成为全球科技竞争的核心领域之一。

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