在我们的日常活动中没有一项活动，人工智能的使用不会影响我们。从 Alexa、Siri 到自动驾驶汽车，人工智能正在加紧帮助我们，就像人类一样。当人们想到人工智能时，首先想到的是在复杂道路情况下自动驾驶汽车的愿景，这可以通过使用机器学习和深度学习来实现。但这里出现的主要问题是——人工智能是否像我们认为的那样智能?
什么是人工智能?
人工智能是一个宽泛的词，有多种定义，尤其是在涉及通用智能时。约翰麦卡锡在 1955 年创造了人工智能 (AI) 一词来描述一个类似于人类智力和解决问题的系统。人工智能已成为执行以前需要人工输入的困难活动的软件的总称，例如在线客户服务或下棋。机器学习和深度学习是深度学习的两个子领域，经常互换使用。
机器学习是人工智能的一个子领域，由 Arthur Samuel 于 1959 年创立，专注于使用复杂算法从现有数据中自动识别模式和开发模型，以及对新数据进行预测和推断。广泛使用的定义。
AI真的是“智能”的吗?
人工智能经常被称为当今技术的驱动力。因此，它自然会引起热情和巨大的希望。计算机使用的神经网络模型是根据人类大脑的功能建模的，人类大脑在以前无法想象的领域表现出色。
这使我们希望人工智能有一天会超越我们的智能并解决我们所有的问题。语言工具，例如虚拟助手或自动翻译工具，是语言工具功能日益先进的例子。由于 AI 的底层模型可以从大量数据中学习模式，因此语言工具可以模仿我们。
然而，人工智能越来越多地被用于人力资源、保险和银行等领域的决策过程中。通过通过大量输入数据分析人类行为，机器开始更好地了解我们和我们的偏好。然后，推荐引擎很容易过滤掉内容，并在社交媒体上为我们推荐电影、阅读新闻或穿的东西，帮助我们做出决策。
因此，按照正常人群的说法，当被问及“人工智能”时，这些都是这个时代的例子。
但是，“听起来像人”和“做人”之间存在巨大差异，前者并不一定意味着它总是附有人类的智慧。这正是我们所生活的欺骗。
人工智能并不“实际上”智能
例如，当我们将(语音激活)虚拟助手的能力与普通儿童谈论玩具车时的能力进行比较时，该工具需要更多的数据——而且它很难掌握常识，例如常识。人类智能最独特的特征之一是“常识”，任何人工智能机器都无法模仿。
根据 Idiap 电气工程教授 Bourland 的说法，AI 的所有这些贡献不一定会使人工智能变得智能，并进一步表示，迄今为止不存在这样的系统，可以复制人类智能哪怕是一点点。
随着人工智能一词目前越来越受欢迎，机器学习和深度学习等基础技术所做的主要“智能”工作正变得黯然失色。因此，所使用的“机器”是由人为输入的“智能化”，需要大量的好数据，并不是一个容易的过程。
与人类智力相比，人工智能机器的主要缺点是推理能力。这些机器很容易对问题提供足够的反馈和答案，但是，它们在提供逻辑推理和解释得出结论的过程方面存在缺陷。
在艾伦·图灵最著名的论文(发表于 1950 年)中，他回答了“机器能思考吗?”这个问题。通过发明“模仿游戏”，至今仍被用来解释机器智能。实验的答案和结果，即使在 70 年后仍然存在，“没有一个人工智能系统……通过了图灵测试”，这在当今时代是相当令人费解的。
