人工智能可以成为实践主体吗？

一、人工智能可以成为实践主体吗？

人工智能不可能成为主体，无论何种类型的主体都是以人作为参照物的；只有基于对人的认识，我们才可能在讨论认知问题、语言问题、行动问题、伦理问题、法律问题时，分别讨论认知主体、语言主体、行动主体、伦理主体和法律主体。

因此，当我们考察新兴的人工智能的主体地位时，也必须以人类的主体地位为参照系

二、人工智能最早应用实践？

人工智能的历史：复制人类思维

开发能够模仿人类认知的机器的梦想可以追溯到几个世纪前。在19世纪90年代，像H.G. Wells这样的科幻作家开始探索机器人和其他机器的概念，这些机器像人类一样思考和行动。

深度学习。这种方法依靠人工神经网络模拟来近似人脑的神经。深度学习系统对于发展计算机视觉、语音识别、机器翻译、社会网络过滤、电子游戏、医学诊断等具有特别重要的价值。

三、人工智能利弊实践目的？

人工智能的利与弊

　　一、人工智能技术的发展对我们的益处

　　1、商业价值很高

　　一般认为，人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访。怎么做？给用户反馈。第一步就是要收集用户数据，利用人工智能更好地了解用户，基于大数据的分析，为用户创造优质的、长期的个性化体验。企业就能够相应的赚取更多的商业价值；

　　2、带来更多新的工作机遇

　　就像曾经脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会那样，人工智能的进步也将如此——由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域，将会在未来带来很多工作机遇；

　　3、人工智能让人类生活更美好

　　比如说，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗；

　　二、人工智能带给我们的弊端

　　1、大规模的失业

　　人工智能的发展，导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达4.05%，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事；

　　2、对人类的一次大淘汰

　　人工智能时代的到来可能是对人类的一次大淘汰。机器人对人类的大淘汰，如果处理不好有可能引发核大战，那将是人类的灾难，人类可能因此而灭亡；

　　3、人才争夺战导致垄断、贫富分化加剧

　　人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。谁拥有的各类一流人才数量多质量高，谁就能赢得最后胜利。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧；

　　对待人工智能，我们应该以客观的角度去看待它，扬长避短，充分利用人工智能的优点。希望我的理解能够帮助你们更进一步了解人工智能

四、为什么进行基层实践？

实践证明，要解决基层党员干部中存在的执政能力软肋，要在三大基础关口上着重发力。养成学习习惯是第一关。如果没有养成读书阅报看新闻的好习惯，不重视平时的学习积累，对党的大政方针政策及专业法规缺乏掌握，不熟悉“上情”，遇到实际工作问题，就会胸无点墨，找不到切入点，说理绵软无据。做好表达沟通是第二关。说话是一门语言艺术，良好的沟通是基层党员干部做好群众工作的必备素质。能说话，会说话，说好话，才能更好地与群众沟通，为老百姓办实事、办好事、办成事。培养思考习惯是第三关。有的基层党员干部不会独立思考，人云亦云，对自己的工作没有深入系统的认识分析，没有风险预见，遇到突发状况，应对起来就会手足无措、无的放矢。

要为基层党员干部营造干事创业的良好外部环境。戒除形式主义、官僚主义，切实砍掉文山会海，为基层减负。对基层干部的考察，扩大到基层群众和服务对象范围，把政绩评判标准交给群众，由群众决定干部的升迁流转，形成激励广大基层干部担当作为的实干导向。要理顺体制机制，不断完善服务群众、服务社会和经济发展的制度体系，通过政府转职能、转方式、转作风来提升执行力，更好地服务人民群众，给老百姓带来更多获得感。

五、人工智能教育实践是什么？

人工智能教育不是为了培养少数高智商的创新天才。中小学开设人工智能课程，旨在培养学生适应未来智能社会发展需求的能力，让他们能够利用人工智能技术工具解决学习、生活中的问题。

因此，人工智能教育应该是面向所有学生的普惠性教育内容，区域、学校应以全纳的态度为学生提供接受人工智能教育的机会，让每个学生都能成为合格的智能时代公民。

六、人工智能导论的实践例子？

人工智能从实际出发的例子：

1.人工智能举例Siri

个人助理Siri，能够帮助我们发送短信，拨打电话，记录备忘，甚至还可以陪用户聊天。Siri作为一款智能数字个人助理，它通过机器学习技术来更好理解我们的自然语言问题和请求。

2.人工智能举例Alexa

当亚马逊第一次推出Alexa的时候，它席卷了全世界。它可以帮助我们在网上搜寻信息,商店,安排约会、设置警报等事情。

3.人工智能举例特斯拉

特斯拉它的预测能力、自动驾驶功能等越来越“酷”。这些汽车正变得越来越智能，这要归功于它们的无线更新。

4.人工智能举例Cogito

Cogito它很可能是当今市场上存在的提高客户支持代表情商的行为适应最有力的例子之一。该公司是一个机器学习和行为科学的融合，以改善电话专业人员的客户互动。这适用于每天发生的数以百万计的语音通话。

七、菜鸟如何进行seo实践？

先泼一飘冷水，你可能要入坑了（请完全看完后，再踩，下脚轻点）。

1、SEO属于夕阳行业，无论你是否愿意接受，但结果确实如何。原因有以下：

移动网络发展，特别是APP、小程序、自媒体逐渐发展起来后，SEO能带来的作用远不如以前，比如大家找资料的方式不再仅仅是“百度一下”了；

BAT三巨头发展到现在，百度已经严重掉队，并不仅仅是百度管理层的问题，而是从一开始百度的生态就远不如阿里、腾讯。目前最流行的网络数据中，做媒体的微信公众号、今日头条，做电商的阿里、京东、拼多多，做O2O的滴滴、美团，做游戏的网易、腾讯，都有一个共同的特征：他们的数据不对自家搜索引擎以外的搜索提供，一个

robots.txt

就让百度无可奈何，互联网上最有价值的数据，基本上在搜索引擎上搜不到了；

大家口诛笔伐的百度，已经变得越来越智能了。哪些网站确实是内容好、对有户有价值，百度有了自己的判断，这样就使SEO的作用没有以前那么明显了，反而时常会落下一个过度优化的结果；

网络版权意识越来越强，导致做SEO经常需要操作的采集文章、图片变得极其受阻，SEO工具（如站长工具、采集工资、挖词工具）也开始收费或关闭，导致能使用的资源进一步减少；

直接做搜索引擎竞价、自媒体广告等，虽然花费很高，但效果也通常比SEO带来的流量更精准，但大批互联网公司放弃SEO，转向付费推广。

大部分人看了上面都持完全相反的两种意见：

相信我的：垂头丧气，感叹行业的没落

不相信我的：万已经举起来了——我身边还有很多人通过SEO赚钱，而且有很多还赚了不少。

没错，现在依然有很多人通过SEO赚钱，主要有以下方式：

1.部分公司还在使用SEO，或他们本身就是SEO公司；

2.黑猫或灰猫的方式做SEO，他们使用的技术，你通常找不到，如果没有人指点，很难入行；

3.做国外的SEO，求差异空间，但现在生存状况也不如以前；

4.做SEO培训，收割韭菜；

所以，结合我个人公司对SEO使用情况，以及我身边的SEO大牛转行（很多国内知名）的情况，我依然认为SEO已经没落了，而且可能会消亡掉，建议题注谨慎入坑。

八、人工智能理论和实践哪个重要？

“实践”之于人类心灵形成的重要意义

塞尔曾对强、弱人工智能作过著名区分，认为两者的差别体现在强人工智能（即通用人工智能）具有意识或心灵，而弱人工智能仅体现为对人类心灵的模仿。塞尔本人持有反强人工智能的立场，他的推理是：（P1）人工智能程序是形式的（句法的或算法的）；（P2）人类心灵具有的是心理内容（语义内容）；

（P3）句法不是由语义学所构成，也不是构成语义学的充分条件；从而，（C1）人工智能程序不是由心灵所构成，也不是构成心灵的充分条件（强人工智能不可能）。上述推理中，塞尔将“语义内容”等同为“心理内容”，从而将（P3）中的函项“语义学”替换为“心灵”，得出人工智能没有心灵的结论。

九、人工智能科普实践大赛怎么报名？

人工智能科普实践大赛的报名方式可能因具体比赛和活动而有所不同，通常来说，您可以通过以下方式报名参加比赛：

1. 官方网站报名：您可以访问人工智能科普实践大赛的官方网站，在网站上填写报名表并提交。通常在网站上还会提供详细的比赛规则、参赛指南等重要信息。

2. 微信公众号报名：有些比赛可能会通过微信公众号进行报名。您可以关注相关公众号，了解比赛详情并填写报名表。

3. 学校或机构推荐：有些比赛可能只针对特定学校或机构的学生开放，您可以通过所在的学校或机构了解比赛详情并获得报名推荐。

无论您选择哪种方式报名，建议您提前了解比赛的详细规则和要求，以便更好地准备参赛作品和展示自己的实力。同时，确保您具备参加比赛所需的资格和条件，并遵守比赛的道德和合规要求。

十、人工智能实践与认识的关系？

人工智能与认识论有着独特而内在的关系，使得两者之间可以进行哲学上的互释：一方面是对人工智能的认识论阐释，包括揭示人工智能的认识论根基，尤其是不同人工智能纲领或范式（符号主义、联结主义和行为主义）的哲学认知观，以及它们进行智能（认知）模拟时与人的认知之间所形成的同理、同构、同行、同情的不同关系；

另一方面是对认识论进行基于人工智能视角的阐释，包括依托人工智能范式所进行的认知分型（推算认知、学习认知、行为认知和本能认知），进而揭示这些分型之间的多重关系。

在此基础上，还可以对人工智能和认识论之间进行动态互释，揭示两者之间难易互逆的关系，由此对人工智能发展走向形成有根据的预判，有助于正视人类智能和人工智能之间的互补，进而推进不同算法和认知类型的融合，并印证人们对认知本质相关阐释的合理性。