人工智能小程序(人工智能小程序给我们带来了什么)
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当我们在使用生活中的全自动扫地机器人，聊天机器人等，我们对人工智能的了解有了一些具体的体验，而它究竟是什么，又给我们的生活带来了怎样的影响，我们在三津村直贵所写的《给孩子的人工智能通识课》里，可以从掌握人工智能的10个关键词，去搞懂人工智能的96件事，在书中以图文并茂的方式给我们呈现了通俗易懂的阐述，让我们能够知晓人工智能究竟是什么。
一、人工智能的发展和历史是怎样的呢？
但给我们跟随作者去思考人工智能的历史时，对于人工智能的三次浪潮，书中以时间线的方式构建了表格罗列，让我们能够更明细的知晓人工智能的历史发展脉络。
对于人工智能是什么，即便专家也很难达成共识，因此在我们的理解下，它基于我们的目标，也就是创造出能处理人类的一切工作，确切说它是具有人类智能的程序。对于市面上的人工智能大多数属于弱人工智能，也就是按照程序运行的人工智能。比如我们所提及的全自动扫地机器人，聊天机器人等。
作者在讲述具体的内容时，以每个章节和概念点进行叙述，让我们从概念点的内涵去一个个串联出对于人工智能的理解，也因此会说这是一本给孩子对人工智能的通识课，用来科普对于人工智能的理解，让我们对这个充满未知和好奇的领域有一个探索的兴趣。
二、理解什么是人工智能的算法？
当我们都在说算法的时候，人工智能的算法究竟是什么呢？它是怎样影响我们的生活的呢？这不得不提及，算法的定义，它就是人工智能解决问题以及处理信息的程序和步骤。
就好像我们做数学题时，会一系列的计算方法，那么对于人工智能来说，它也是一种步骤，它的步骤效率越高，解决问题的速度越快，效率也越高。举例来说，我们常常好奇打开网页看视频或图文时，发现大部分是自己喜欢的，比如你很喜欢看书，那么它推荐给你很多关于书的内容，你喜欢下棋，它推给你很多关于下棋的内容。
互联网小常识： P2DR安全模型：策略（Policy）、防护（Protection）、检测（Detection）、响应（Response）。
它就是根据你日常阅读的领域，停留的时间等等各种特性去设置查找到你所可能喜欢的，在不断完善的过程里，也就让你更能够获得自己喜欢并需要的内容，这算是人工智能的一种好处，然而它的弊端也就是你只在自己所喜爱的内容与区域里，那么你原先并不知道或并不喜欢的区域你就很少几乎接触不到，这也是为何现代很多人会说容易陷入信息茧房的缘故。
对于人工神经网络来模拟人脑，它让我们更直观地看见人脑是怎样运作的，也就明白大脑的精微和复杂，无论是人工神经元的原理，模仿大脑的神经元，可以有多个输入，通过加权得出正确的输出。这也就是为什么能够根据信息的重要程度，来决定它的权重，这也是为何算法能够愈加贴合内心所需。
互联网小常识：高端路由器一般用作主干路由器，企业级路由器一般用作汇聚级路由器，低端路由器一般用于接入路由器。从内部结构分类，可以分为固定端口交换机与模块式交换机。
三、我们所认为的聊天机器人到底能够听懂我们的话吗？
对于聊天机器人和我们对话，它让我们更好奇究竟它是人工智能吗，它和真人的区别又在哪里呢？我们在和它对话时感觉到像真人的感受，又能够让我们怎样去理解它的本质呢？
对于书中提及的ELIZA和人对话，它是从对方输入的字符串中提炼出句子结构和关键词，然后预先设定备选模式组合成相应的回答。所以对于ELIZA来说它是无法回溯之前的对话，以及考虑上下文联系的。
而对于人工智能并不理解语言的真正含义，在于它根据模式输出词语，而不是理解词语本身的意思，这和我们人类对自己的理解体验和自身感知来触发的话语表达有着截然不同特质。
而对人工智能在特殊情境下的讨论，比如说中文屋，哲学上有非常激烈的讨论，那就是有人看不懂纸条上的画，但是按照翻译或者程序回答，但是屋外的人从文字上看是衔接且具有逻辑符合的，所以会以为里面的人是懂中文的。
在对于人工智能的各种普及，比如说它的原理，它的争议，它的呈现方式还有更多的延伸，都在作者非常细致的图文表达里一一展现，比如说，对于如何训练人工智能识别猫的图像，它通过提供猫和其他动物的图像比较，不断输出正确答案和错误答案，然后就可以训练掌握猫的特征就可以识别猫了。
这个过程何尝不是和我们孩童学习的原理时接近，在不断地对比比较反馈中，去获得对一个事物的特征的确定，并明确它是什么，这个过程被人工智能一一模拟运用起来，就构成了我们看似很神奇的人工智能的学习系统。
《给孩子的人工智能通识课》给我们一个个概念点，对其中的关键问题做回答，让我们在看的过程中形成一个又一个知识点，从而构成对人工智能的大致了解，它之所以称为通识课，也是因为它给我们串联起来的如此多的阐述点，从而更好的理解人工智能。
互联网小常识：IEEE802.11无线局域网协议中，冲突检测存在一定的问题(Near/Far现象)，因为不能一边发送一边接收，所以无法使用CSMA/CD,将其改为CSMA/CA或DCF.另一个问题无线MAC层的问题是“hidden node”的问题，这个问题通过RTS/CTS解决。
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