演算法是人類

A. 人工智慧是什麼 人工智慧演算法是什麼

人工智慧和人工智慧演算法的官方定義相信你已經看過了。
就我個人理解。人工智慧，是人類賦予了本身不具備思考學習能力的機器/演算法一些學習和思考的能力。人工智慧演算法沒有統一定義，其實就是神經網路演算法和機器學習演算法的統稱。同時，注意人工智慧演算法和智能演算法大不一樣，智能演算法主要是指一系列的啟發式演算法。
希望對你有幫助

B. 是不是所有的演算法數據人類都需要，且也可以讀懂

並不是
你所謂的演算法數據應該就是模型，模型如果真能看懂，就意味著中間的計算過程是可以理解的，但目前人工智慧方法也不是所有模型都可以解釋
比如說深度學習模型，就很難解釋，但是他效果又是最好的
所以我覺得你的問題就是針對深度學習

C. 「演算法時代」到來，為何演算法服務人類並未被實現

好像在上世紀90年代當計算機深藍贏了大師之後，當時就有人提出智能電腦也許終究有一天將主導人類。而它的初衷只是發明出來，幫助人們生活在一個更加便利的環境下，人是主導它，或者說控制它的，它被發明出來也只是服務於人類的，但是隨著時間的推移會逐漸發現當它被賦予了的各種演算法以及不斷更新之後，開始會學習了，它產生的某種意義上的主導性，而這一點可能會將人類擺在一個尷尬的位置，因為人類將無法完全操控它。

久而久之的這種演算法讓人們變得越來越懶惰了，人們不願去自主思考，因為智能設備會推送給人類精準的信息，這些信息就是人類所需要的，它們已經自動排除了人類所不感興趣的無用信息了。

D. 演算法時代對人類未來會有怎樣的影響

演算法是相當重要的，在計算機時代，演算法的作用與計算機運算速度是推動計算科學前進的主要動力。人工智慧從某種意義上，就是演算法的實踐過程。現在許多科學家所研究的，也都是如何應用演算法的問題。

E. 「演算法時代」到來，為何網友卻稱這是人類危機

現代社會發展越來越快，科技越來越進步，互聯網時代人們被各種信息包圍，為了讓人們更方便檢索出自己感興趣的信息，演算法解決了這個問題。演算法更加具有個性化和定製化的特點，完美的推薦人類感興趣的話題，會挖掘人類潛在需求，讓人們生活更加方便，但是有些網友卻認為演算法時代到來是人類危機。那麼為什麼如此方便，讓人省心的演算法時代會是人類危機呢？演算法時代人類將沒有隱私，演算法時代人類的視野會被自身眼界困住，無法看到更廣闊的世界，演算法時代人類會被演算法控制。

人類如果進入演算法時代，會被互聯網上各種應用收集個人信息，人類的購物記錄將暴露生活個人情況，還有人類身體情況。網上各種應用還會收集個人喜好，因此通過數據匯總描繪出個人畫像。比如收入高低會導致選擇品牌有所不同，身體情況也會導致購物情緒，自己個人喜好會影響各種娛樂平台推送。這樣下去，每個人都會被精準畫像，自己毫無隱私可言。一旦這些數據被有心人利用，將會導致人類危機發生。

大家對演算法時代有什麼看法，歡迎留言討論。

F. 演算法的概念是什麼

演算法是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。

演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。

(6)演算法是人類擴展閱讀

演算法優勢介紹

提升學習能力，以「阿爾法狗」為代表的自主學習技術，已在某些領域展現超出人類的學習能力，而其根本技術就來源於深度學習演算法領域上的飛躍式突破。要進一步實現戰場上的人工智慧腦力，必然要發展更接近於人腦的自主學習演算法模型和以此為基礎的軍事應用。

實現智能決策，戰場博弈的制勝關鍵之一，就在於全面掌握並應對各種可能性。在智能化作戰多域一體的戰場空間內，利用演算法模型全方位分析態勢，進而輔助人腦決策，必然會在戰場上展示出強大的「智力集中」優勢。

在模式識別和分析方面，可利用機器學習演算法模型，提供敵方目標自動化識別方案，集成戰場態勢信息數據，在己方火控、防空系統部署前，對敵方行動進行充分預測。

G. 演算法為什麼重要

第一，演算法實際上不能孤立理解。演算法必須和數據、產品一起來理解。演算法的出現，實際上背後隱藏著人們閱讀行為的「數據化」。我們知道，閱讀是一種私密的行為，閱讀的行為是人們建立精神世界的支柱。那麼問題來了，我們使用產品，我們必須上傳數據。當每個人的閱讀都變為數據，實際上意味著每個人的愛好都能夠被迅速的存儲（你也可以被理解為監視）。而演算法則使得機器能夠最有效率的對人們的愛好和行為進行判斷和分析。從用戶上看，這即是方便，也是隱私的暴露。而對於商業來看，當數據和演算法達到一定水平之後，判斷人們的愛好和規律，進而製作廣告，推出吸引人的媒介產品就成了輕而易舉的事情。可以說未來的數據就是最核心，最重要的資源。

第二，演算法意味著預測，意味著在人們的意識之外，發現他還沒有找到的需求。這是很有意思的。它超出了人們的想像，機器比我們更加了解我們自己。從媒介產品角度來說，這非常有意思，傳播的生產模式可能改變了，反饋滯後的問題也會解決。而從更長遠的角度看，了解閱讀數據只是第一步，下一步可能是更加深層次的愛好，甚至是更底層的行為和思考。但從這個方面來，演算法不是人工智慧，但他意味著人工智慧。它是一個關鍵的入口，從這個地方開始，人們可以藉助機器的力量對自己的行為進行矯正，人的感性思維能力和數據得出的科學結論開始融合了，這是人走向人機合一的第一步。但反過來，我們也需要警惕，演算法的這種功能是不是掌握在社會的良性力量手裡？如果資本或者其他利益集團掌握了演算法和數據資源，是否會對社會控制又多一層牢不可破的枷鎖，一個反烏托邦的社會可能會到來。

第三，不要忘記了演算法的迭代。演算法的妙處在於它是自我成長的。人的迭代是有限的，因為人的思維模式是固定的，學習能力在成年後隨著時間遞減。但是演算法，就像Alphago的棋術，幾年內就漲了幾個量級。這是因為隨著人們使用，給予越來越多的反饋，演算法會越來越精確，發展到人們難以想像的地步，因為演算法是機器學習得出的，人們也越來越不知道演算法背後究竟是什麼東西。可以說，這是其他任何模式都無法做到的。他不知道這背後到底是什麼。

所以總的來說一句話，演算法是很有意思也很有價值的一個熱點。我們要答這個熱點，可以用到的理論既要包括新媒體、人工智慧的相關理論包括一些我們已經說到的如信息繭房、知識溝之類的問題，也要從反面用到傳播政治經濟學（考慮演算法和數據資源的所有權）、全景監視（演算法意味著對人們徹底的監視）。這樣我們答題會比較有深度，也比較完整。

H. 面對無所不知的演算法，藝術會是人類的最後一道防線嗎

演算法，也只是演算法，就連演算法本身也是人類設計出來的。
人類中，有很多精於計算的，如精算師、會計師、工程師等，但這些精於計算的是否已經統治人類？顯然沒有，而是被精於哲學、管理等有創造性、預測性思維的人所統治。
人工智慧領域也不例外。

I. 什麼是演算法

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。
形式化演算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題，並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義為形式化演算法的情況。

J. 名詞解釋 演算法

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。