人工智能用的编程语言是哪些

人工智能用的编程语言是哪些,第1张

人工智能是一种未来性的技术,目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了:无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣,这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质。

谷歌的AI击败了一位围棋大师,是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式,也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。

哪一种编程语言适合人工智能

你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现,最常见的有:Lisp,Prolog,C/C++,近来又有Java,最近还有Python

LISP

像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐,因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集,动态类型,数据函数,统一的语法,交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。

PROLOG

这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合,这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案,或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难。

C/C++

就像猎豹一样,C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序,统计人工智能,如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码,但是要求速度,哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。

JAVA

新来者,Java使用了LISP中的几个理念,最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序,它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级,又没有C那样快,但如果要求可移植性那它是最好的。

Python

Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较,这两种语言彼此非常相似,仅有一些细小的差别。还有JPthon,提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示,和可移植的>

在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处

优质的文档

平台无关,可以在现在每一个nix版本上使用

和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包,Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

Python的设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

对于科学用途的广泛编程任务都很有用,无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

最后,它是开源的。可以得到相同的社区支持。

AI的Python库

总体的AI库

AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能:一种现代的方法”的算法

pyDatalog:Python中的逻辑编程引擎

SimpleAI:Python实现在“人工智能:一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用,有良好文档和测试的库。

EasyAI:一个双人AI游戏的python引擎(负极大值,置换表、游戏解决)

机器学习库

PyBrain 一个灵活,简单而有效的针对机器学习任务的算法,它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

PyML 一个用Python写的双边框架,重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案,可以在不同的上下文中重用:机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块,集成了经典的机器学习的算法,这些算法是和python科学包(numpy,scipymatplotlib)紧密联系在一起的。

MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架,可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元,可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的,包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析),流型学习方法(局部线性嵌入),集中分类,概率方法(因子分析,RBM),数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库

NLTK 开源的Python模块,语言学数据和文档,用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

结论

python因为提供像 scikit-learn的好的框架,在人工智能方面扮演了一个重要的角色:Python中的机器学习,实现了这一领域中大多的需求。D3js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架,它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究,因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现(JS和LISP也是一样)。因此,它对于人工智能是一门非常有用的语言。

案例

做了一个实验,一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工,从而提高了管理和工作习惯。

使用Python机器学习库,opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福,生气,悲伤,厌恶,怀疑,蔑视,讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中,甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。

开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下,可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。

可能会

人工智能聊天机器人ChatGPT的发布,为全球科技行业并带来一波新的浪潮。自它发布的两个月以来,它不停地被炒作、夸大、质疑,一直被业内人士挂在嘴边。

ChatGPT是一种被称为大型语言模型的人工智能(AI)程序,它内部存有来自互联网的数十亿个单词,然后再由人类进行改进。

该程序是由美国公司OpenAI公司推出的,目前该公司正打算推出一款更高级的版本。

人们对这款AI程序的态度可以说是褒贬不一,除了兴奋和狂热之外,不少人对此持有谨慎和辩证的观点:

这种输出是原创,还是只是人类已创建内容的混搭?如果这种AI辅助工具的使用变得无处不在,那么对社会将产生什么后果?在该技术下,又有哪类行业会成为未来的赢家?

原创与否?

在一档名为The Crypto Mile的节目中,全球广告传播巨头WPP的首席AI官Daniel Hulme表示,“ChatGPT的发布是一件大事。这是一个所谓的大型语言模型,该模型将是革命性的。”

“它本质上使我们朝着所谓的通用人工智能(AGI)领域又迈进了一步,在AGI领域,机器表现得像真正的人类。”

当被问及这项技术是否只是对人类创造力的复杂模仿时,Hulme却表示,“它绝对是在创造新内容。”

“我最近问它对我有什么了解,它对我的经历、我的工作经验做出了一些推断,这些内容目前在互联网上不存在。它在利用自己的预测能力和逻辑,试图做出新颖的推论。”

造成失业与动荡?

Hulme还提到,人类社会在不久的将来出现“经济奇点”的可能性。“经济奇点”是人工智能专家Calum Chace创造的一个词,即AI技术本质上会造成社会的大规模失业。

Hulme认为,AI技术的发展可能会导致巨大的社会动荡,因为经济无法再平衡。这是Hulme对未来15年的担忧。

他还警告,人工智能的颠覆性力量可能会自动取代人们今天从事的许多工作,所以社会需要从中找到平衡,避免潜在的社会动荡。

事实上,有一类思想流派认为,人们可以利用这些技术来消除商品创造过程中出现的摩擦,这种摩擦通常意味着劳动。

对于此类观点,Hulme并不反对,他也认为,“应该尽可能地将食品、医疗保健、教育和能源领域自动化”,而关键在于时机问题。

“如果我们时机合适,就有可能让所有这些东西都是免费的。人们可以把成本降低非常之多,以至于人们生活在一个富足的世界里,出生在一个不必支付食物费用和教育费用的世界里。然而,如果我们的时机出现偏差,人类社会很可能会出现巨大动荡。”

ChatGPT的回答

当把“ChatGPT是否会导致大规模失业”这个问题抛给ChatGPT本身,它给出了什么回答?

这款AI程序答道,“采用ChatGPT和其他类似的语言模型,可能会导致某些行业出现失业或变化。一些领域的自动化、以及语言模型分析大量数据的能力,可能会导致一些职业的过时。此外,自动化模式下生产力会提高,这也可能导致某些职位的裁员。

“然而,使用ChatGPT和其他语言模型也可能创造新的就业机会和新的行业。值得注意的是,历史上的技术进步总是导致劳动力市场的变化,但没有导致大规模失业。”

未来趋势

如果未来AI应用如预期的那样出现饱和,哪些行业将成为最大的赢家,又有哪些行业会沦为输家呢

对于这个问题,Hulme提到,各行各行当下对人工智能的两个定义。

其一是,让计算机去做人类能做的事情,ChatGPT就是一个很好的例子。

其二,有一部分组织将人工智能定义为“目标导向地适应行为”,即能够非常迅速地适应不断变化的世界。Hulme认为这部分行业组织将会是未来真正的赢家。

也就是说,衡量未来是否成功的标准是个人或组织迅速适应快速变化的世界的能力。

科技公关机构Makeraves的创始人Shagun Karki Chetri指出,每个内容创作者都应该学习如何利用AI来创作内容。

Karki Chetri非常生动地将那些“不适用AI的公司”比作“必须自己走路去上学的孩子”,他们会到达学校,但是他们错过了父母开车带来的所有好处。

目前,微软已在ChatGPT上投入了大量资金。2019年,微软向ChatGPT所有者、人工智能公司OpenAI投资了10亿美元。在新增投资后,微软拟定推出的新版本搜索引擎Bing得到了ChatGPT技术的加持。

有市场人士猜测,微软的搜索引擎Bing可能会在竞争对手中获得技术领先优势。

另一边,作为全球范围内最知名的搜索引擎公司,谷歌并没有坐以待毙。据悉,谷歌将发布他们自己的ChatGPT版本,名为Sparrow。

此外,新媒体公司Buzzfeed近日宣布,计划使用ChatGPT技术在其网站上创作部分内容。

天天都从各种渠道听到AI(人工智能),那么AI到底是何方神圣呢虽然很多人知道有AI这么个东西,其实大部分都是只知道这么个名字而已。可是想学AI,怎么可以不知道AI到底是什么呢你说是不嘛。所以,南邵计算机学校今天就来说说到底什么是AI!

先来简单介绍一下吧~AI是ArtificialIntelligence的首字母缩写,就是人工智能~

下面咱们就直接说人工智能吧!“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能的核心就是机器学习,其应用遍及人工智能的各个领域。是不是感觉好高大上,顺便还有点懵。啥机器学习机器都会学习了那还得了!机器学习是使计算机具有智能的根本途径,通过算法让机器学会学习~

除了机器学习,你还得了解用于数据科学中的Python编程、用于数据科学的统计学知识、需要学习的数学知识、学习尽可能多的原理知识。要想从事AI行业,你除了懂得机器学习和深度学习之外,你至少得懂一门编程,比如python,java。不信你可以去招聘网站上面看看哦~所以程序员转行人工智能还是有一定的优势呢!但是仍然要学习很多东西嗯,就这样想,学习使我快乐!!

你现在有木有知道AI(人工智能)到底是什么啦总之,AI现在对我们生活影响越来越大咯!

有人认为人工智能AI技术,如ChatGPT可能会影响底层程序员的就业前景,因为它们可以自动完成许多重复的、繁琐的工作。然而,其实事实并非如此。事实上,AI 的发展可能会创造新的就业机会,并对社会和经济产生积极的影响。AI 可以为程序员提供一些新的工作领域,如开发和部署 AI 模型、编写 AI 算法和模型、管理 AI 平台等。因此,程序员可以获得新的就业机会。

AI 技术可以让程序员将更多精力投入到更具挑战性和创造性的工作中,而不是花费大量时间完成重复的任务。AI 可以提高工作效率,使工作变得更容易和更高效,因此程序员仍然是需求的。

总的来说,AI 可以为程序员提供新的工作领域,提高工作效率和降低重复性任务的压力,而不是使程序员失业。因此 AI 可能是一个积极的变革力量。ChatGPT 的出现可能对一些具体的工作造成影响,但不会导致底层程序员全面失业。

自动化技术,包括人工智能,一直以来都在改变劳动力市场,导致一些工作被自动化,而另一些工作需要更高级别的技能。ChatGPT 的出现可能导致一些具体的程序员工作需求减少,但同时也会带来新的工作机会,例如人工智能开发、数据科学、以及相关的领域。

此外,人工智能需要大量的高质量数据、高级算法以及深入的人工智能知识才能构建和实施。因此,即使在自动化技术的影响下,仍然需要高级程序员来开发、部署和维护人工智能系统。

因此, ChatGPT 的出现不会导致底层程序员全面失业,但可能对一些具体的工作造成影响,需要程序员通过不断学习

人工智能(AI)是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。

在1955的时候,香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序,它是一种采用树形结构的程序,在程序运行时,它在树中搜索,寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索,以得到正确的答案。

这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的,它在学术上和社会上带来的巨大的影响,以至于我们所采用的思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。

1956年,作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。从那时起,人工智能的名字才正式确立,这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功。

但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会,并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后,人工智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统,并要求系统有自学习能力。

在1957年,香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS),它对Wiener的反馈理论有一个扩展,并能够解决一些比较普遍的问题。

别的科学家在努力开发系统时,右图这位科学家作出了一项重大的贡献,他创建了表处理语言LISP,直到许多人工智能程序还在使用这种语言,它几乎成了人工智能的代名词,到了今天,LISP仍然在发展。

扩展资料:

一、信息技术简介

信息技术(Information Technology,缩写IT),是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。

它也常被称为信息和通信技术(Information and Communications Technology, ICT)。主要包括传感技术、计算机与智能技术、通信技术和控制技术。

二、社会功能

信息技术在全球的广泛使用,不仅深刻地影响着经济结构与经济效率,而且作为先进生产力的代表,对社会文化和精神文明产生着深刻的影响。

信息技术已引起传统教育方式发生着深刻变化。计算机仿真技术、多媒体技术、虚拟现实技术和远程教育技术以及信息载体的多样性,使学习者可以克服时空障碍,更加主动地安排自己的学习时间和速度。

特别是借助于互联网的远程教育,将开辟出通达全球的知识传播通道,实现不同地区的学习者、传授者之间的互相对话和交流,不仅可望大大提高教育的效率,而且给学习者提供一个宽松的内容丰富的学习环境。远程教育的发展将在传统的教育领域引发一场革命,并促使人类知识水平的普遍提高。

互联网已经成为科学研究和技术开发不可缺少的工具。互联网拥有的600多个大型图书馆、400多个文献库和100万个信息源,成为科研人员可以随时进入并从中获取最新科技动态的信息宝库,大大节约查阅文献的时间和费用。

信息网络为各种思想文化的传播,提供了更加便捷的渠道,大量的信息通过网络渗入到社会各个角落,成为当今文化传播的重要手段。

参考资料:

百度百科-信息技术

我个人认为,随着人工技能等拆他gpt技术的不断发展,还是很有可能使底层程序员失业的,我之所以这样说,主要是基于以下几方面的理由:

首先,随着chat gpt等人工智能技术的不断发展,已经使其具备了一定编写简单代码的能力,随着进一步的完善,那么很多底层的程序员很有可能因此而变,chat gpt所取代,虽然我们过去认为人工智能所取代的行业更多是一些工业生产领域,但是在软件编程和设计方面已经出现了被chatgp t取代的苗头,只是很多人对此毫无准备而已,而且很多人认为chatgpt的重要意义在于标志着人工智能由分析师AI正式进入到生成式AI阶段,在此基础上,基于自然语言模型的海量训练和快速迭代能够对代码生成代码提示故障诊断,自动测试等环节起到相应的作用,可以具有强大的代码生成能力,实现简单任务的完成代码编程,自然会对于底层的程序员的就业形成很大的冲击。

所以,对于大多数的底层程序员来说,如果将来有一天不想被chat gpt所取代,不想失去自己的工作,那么就需要进一步的提升自己,不断提高自身的技术含金量和不可替代性,这样在chatgpt等人工智能进一步发展的情况下,才不会被行业所淘汰,否则自己要么接受自己被淘汰的命运,要么就选择重新转换一个新的行业,但是这样对于自己来说也具有着很大的不确定性,毕竟chatgpt的出现,使人们的就业空间和选择范围进一步的被压缩了。

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