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AI是什麼意思，AI的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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ai英标

英:/'ˌeɪ ˈaɪ/ 美:/'ˌeɪ ˈaɪ/

類别

高中

常用詞典

  • abbr. 人工智能（artificial intelligence）

    • 例句

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

    這項專業研究将在配置極高的人工智能實驗室完成。

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

    這家私立醫院的人工授精技術十分高超。

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

    ************組織的原則是為遭受迫害的人們伸張正義。

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

    程式員和倫理學家正攜手努力，減少人工智能技術中的偏見。

  • Good AI is the result of millions of computations.

    好的人工智能是數以百萬計的計算的結果。

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

    谷歌的AI擁有競争優勢，因為它能夠在網絡上收集信息。

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

    蘋果、谷歌、亞馬遜均在雇傭承包商，監聽人工智能語音助手收集到的用戶私人錄音。

  • Facebook's AI deleted 6.6 billion accounts

    Facebook AI工具清除66億帳號

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

    AI公司曠視已經開發出人工智能程式，用于尋找發燒人群。

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

    本次大會聚焦人工智能和互聯網未來面臨的挑戰。

  • AI being used to find coronavirus patients

    AI用于尋找冠狀病毒患者

  • Ping An launches AI health assistant

    平安保險推出人工智能醫療助手

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

    中國保險巨頭平安保險推出一款名為AskBob的人工智能醫療助手，在新加坡上市。

  • IBM working on AI that detects disease

    IBM緻力研發能夠探測疾病的人工智能

  • 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，而人類會為這些分析附上一層溫度和情感。

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

    財富雜志高級主編認為，雖然呈幾何級數成長的人工智能會改變人類技能的本質，但這并不意味着我們沒有出路。

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

    并且超級智慧并不代表人工智能就會擁有自主權以及自由的意志。

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

    SpaceX創始人伊隆·馬斯克與霍金有相同的擔心，他把人工智能的崛起稱為對人類生存“最大的威脅”。

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

    人工智能會對人類這個物種造成威脅嗎？

  • AI has a lot of promise on the Web.

    人工智能在互聯網上有很大的前景。

  • It sounds like an AI problem, right?

    聽起來像是人工智能的問題，對吧?

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

    深度學習作為人工智能的一個分支，現已被證明是非常有用的。

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

    有些人依然認為超級人工智能永遠不會出現。

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

    與任何技術一樣，并非人工智能的所有用途都會變得更好。

    • 專業解析

    人工智能（AI）的詳細解釋

    人工智能（Artificial Intelligence，簡稱 AI）是指由人類創造的計算機系統或機器所展現出的智能行為，其核心目标是使機器能夠模拟、延伸和擴展人類的認知能力，如學習、推理、問題解決、感知、理解語言和決策等。它不是簡單地執行預設指令，而是通過分析數據、識别模式并自主適應新信息來完成任務。

    核心特征與技術分支

    AI 的核心在于賦予機器“智能”屬性，主要體現在：

    1. 學習能力（機器學習）：系統能從數據中自動學習并改進性能，無需顯式編程。例如，通過分析大量圖片，AI 可學會識别物體（如人臉或貓狗）。這是當前 AI 發展的主要驅動力，涵蓋監督學習、無監督學習和強化學習等技術。
    2. 推理與決策：AI 能基于邏輯規則或概率模型進行推斷，如在醫療診斷中分析症狀與疾病關聯性，或在金融領域評估風險。
    3. 感知能力（計算機視覺/語音識别）：通過傳感器（攝像頭、麥克風）理解環境，如自動駕駛汽車識别交通标志，或智能助手理解語音指令。
    4. 自然語言處理（NLP）：使機器理解、生成人類語言，支撐聊天機器人、翻譯工具和文本分析應用。

    應用領域與社會影響

    AI 已滲透至多個關鍵領域：

    發展曆程與未來方向

    AI 概念始于 20 世紀 50 年代（圖靈提出“機器能否思考”），經曆數次技術浪潮。當前以深度學習（基于多層神經網絡的模型）為代表，依賴大數據與算力突破。未來趨勢包括：

    權威參考來源

    1. 斯坦福大學《人工智能百年研究》報告：系統闡述 AI 定義、技術演進與社會影響。

      https://ai100.stanford.edu/research

    2. 麥肯錫全球研究院《人工智能前沿》：分析 AI 技術分類與經濟價值。

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

    3. 中國政府《新一代人工智能發展規劃》白皮書：官方技術定義與發展戰略。

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

    4. 圖靈論文《計算機器與智能》：奠定 AI 理論基礎的原始文獻。

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

    網絡擴展資料

    AI是“Artificial Intelligence”的縮寫，中文譯為“人工智能”，指計算機系統模拟人類智能的能力。以下是其核心含義的分點解釋：

    1. 基本定義
      AI是研究如何使機器具備感知、推理、學習、決策等類人智能的學科。其目标是讓機器執行需要人類智慧的任務，例如語言理解、圖像識别、複雜問題求解等。

    2. 分類與層級

      • 弱人工智能（Narrow AI）：專注于單一任務，如語音助手（Siri）、推薦算法（Netflix）。
      • 強人工智能（AGI）：理論上的通用型AI，具備人類水平的綜合智能，目前尚未實現。
      • 生成式AI：近年發展的分支，通過深度學習生成文本（如ChatGPT）、圖像（如DALL·E）等内容。

    3. 核心技術

      • 機器學習（ML）：通過數據訓練模型，使系統自動優化性能。
      • 深度學習（DL）：基于神經網絡的複雜模型，適用于圖像、語音等高維數據處理。
      • 自然語言處理（NLP）：讓機器理解并生成人類語言，支撐聊天機器人、翻譯系統等。

    4. 應用場景

      • 醫療：輔助診斷（如醫學影像分析）、藥物研發加速。
      • 交通：自動駕駛技術（如特斯拉Autopilot）。
      • 金融：欺詐檢測、自動化交易。
      • 工業：智能制造中的質量控制與預測性維護。

    5. 倫理與社會影響

      • 挑戰：數據隱私風險、算法偏見、就業結構變化。
      • 趨勢：各國正制定AI監管政策（如歐盟《人工智能法案》），推動技術向透明、可控方向發展。

    AI自1956年達特茅斯會議被正式提出後，經曆了多次技術突破與低谷。當前，隨着算力提升和大數據積累，AI已滲透到日常生活與科研前沿，成為全球科技競争的核心領域之一。

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