一、人工智能的本质特征是什么？
人工智能是相对于人的智能而言的.正是由于意识是一种特殊的物质运动形式,所以根据控制论理论,运用功能模拟的方法,制造电脑模拟人脑的部分功能,把人的部分智能活动机械化,叫人工智能.人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟,是人的智能的物化.尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动,甚至在某些方面超过人脑的功能,但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识.
二、人工智能是人的本质？
人工智能是人类自主创造活动的产物，是人的本质力量的强有力呈现，是促进人与社会发展的强大推动力。它的快速发展和广泛应用正在前所未有地改变人们的生存方式和活动方式，促进新型的技术社会形态——智能社会、新型的文明形态——智能文明的到来，为人的解放、自由全面发展提供前所未有的机遇。同时，人工智能又是一种探索中的、远未成熟的高新科学技术，一种革命性、颠覆性的前沿科学技术，它的研发和应用正给人类带来难以预料的不确定性和风险。
它在以其强大的智能技术范式重筑社会基础设施、重塑人们的社会生产方式和生活方式的过程中，正在“分裂”出自己的对立面，甚至发展成为一种新的外在的异己力量
三、人工智能的核心是算法本质是什么？
人工智能的核心是算法，本质是计算。
人工智能是智能算法的实现，其核心内容在于学习。
人工智能，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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
四、人工智能算法的本质是什么？
什么是算法？
简单的说，算法就是解决问题的手段，并且是批量化解决问题的手段。比如菜谱就是一种“算法”，只要按照菜谱的方法做，就能做出对应的菜。
人工智能里的算法主要是用来训练模型的。机器学习实操一共有7步，第3步就是选择合适的算法模型，通过训练得到最后的可预测模型。关于机器学习与人工智能的关系，可以参考这篇回答：
什么是人工智能？人工智能、机器学习、深度学习三者之间有什么关系吗？算法的基本特征
①可行性（Effectiveness）
针对实际问题设计算法，人们总希望能够得到满意的结果。但一个算法又总是在某个特定的计算工具上执行的，因此，算法在执行的过程中往往要受到计算工具的限制，使执行结果产生偏差。例：若某计算工具具有7位有效数字，则设：A=10^12，B=1，C=-10^12，则A+B+C=0，A+C+B=1。所以在设计一个算法的时候必须考虑他的可行性。
②确定性(Definiteness)
算法的确定性，是指算法中的每一个步骤必须是有明确定义的，不允许有模凌两可的解释，也不允许有多义性。在解决实际问题时，可能会出现这样的情况：针对某种特殊问题，数学公式是正确的，但按此数学公式设计的计算过程可能会使计算机系统无所适从。这是因为根据数学公式设计的计算过程只考虑了正常使用的情况，而当出现异常情况时，次计算过程就不能适应了。
③有穷性(Finiteness)
算法的有穷性，是指算法必须能在有限的时间内做完。算法的有穷性还应包括合理的执行时间的含义。若一个算法需要执行千万年，显然失去了使用的价值。
④拥有足够的情报
一个算法执行的结果总是与输入的初始数据有关，不同的输入将会有不同的结果输出。但输入不够或输入错误时，算法本身也就无法执行或导致执行有错。
综上所述，所谓算法，是一组严谨地定义运算顺序的规则，并且每一个规则都是有效的，且是明确的，此顺序将在有限的次数下终止。
算法的基本方法
计算机的算法和人类计算的方式不同，大致有6种不同的思路：列举法、归纳法、递推、递归、减半递推技术和回溯法。
常见的算法
按照模型训练方式不同：
可以分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）四大类，有时也将深度学习归为第五类。
①常见的监督学习算法包含以下几类：
- 人工神经网络（Artificial Neural Network）类：反向传播（Backpropagation）、波尔兹曼机（Boltzmann Machine）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、Hopfield网络（hopfield Network）、多层感知器（Multilyer Perceptron）、径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）、回归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、自组织映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神经网络（Spiking Neural Network）等。
- 贝叶斯类（Bayesin）：朴素贝叶斯（Naive Bayes）、高斯贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）、多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依赖性评估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）、贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network，BBN）、贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）等。
- 决策树（Decision Tree）类：分类和回归树（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自动交互检测（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、决策残端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、随机森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。
- 线性分类器（Linear Classifier）类：Fisher的线性判别（Fisher’s Linear Discriminant）、线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、多项逻辑回归（Multionmial Logistic Regression）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量机（Support Vector Machine）等。
②常见的无监督学习类算法包括：
- 人工神经网络（Artificial Neural Network）类：生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、逻辑学习机（Logic Learning Machine）、自组织映射（Self-organizing Map）等。
- 关联规则学习（Association Rule Learning）类：先验算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。
- 分层聚类算法（Hierarchical Clustering）：单连锁聚类（Single-linkage Clustering），概念聚类（Conceptual Clustering）等。
- 聚类分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚类（K-means Clustering）、K-medians聚类、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。
- 异常检测（Anomaly detection）类：K最邻近（K-nearest Neighbor，KNN）算法，局部异常因子算法（Local Outlier Factor，LOF）等。
③常见的半监督学习类算法包含：
生成模型（Generative Models）、低密度分离（Low-density Separation）、基于图形的方法（Graph-based Methods）、联合训练（Co-training）等。
④常见的强化学习类算法包含：
Q学习（Q-learning）、状态-行动-奖励-状态-行动（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（Deep Q Network）、策略梯度算法（Policy Gradients）、基于模型强化学习（Model Based RL）、时序差分学习（Temporal Different Learning）等。
⑤常见的深度学习类算法包含：
深度信念网络（Deep Belief Machines）、深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks）、深度递归神经网络（Deep Recurrent Neural Network）、分层时间记忆（Hierarchical Temporal Memory，HTM）、深度波尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）、栈式自动编码器（Stacked Autoencoder）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）等。
按照解决任务的不同：
粗略可以分为二分类算法（Two-class Classification）、多分类算法（Multi-class Classification）、回归算法（Regression）、聚类算法（Clustering）和异常检测（Anomaly Detection）五种，有时将迁移学习(Transfer learning)归为一类。
①二分类
（1）二分类支持向量机（Two-class SVM）：适用于数据特征较多、线性模型的场景。（2）二分类平均感知器（Two-class Average Perceptron）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（3）二分类逻辑回归（Two-class Logistic Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（4）二分类贝叶斯点机（Two-class Bayes Point Machine）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）二分类决策森林（Two-class Decision Forest）：适用于训练时间短、精准的场景。（6）二分类提升决策树（Two-class Boosted Decision Tree）：适用于训练时间短、精准度高、内存占用量大的场景（7）二分类决策丛林（Two-class Decision Jungle）：适用于训练时间短、精确度高、内存占用量小的场景。（8）二分类局部深度支持向量机（Two-class Locally Deep SVM）：适用于数据特征较多的场景。（9）二分类神经网络（Two-class Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。
②多分类：
通常适用三种解决方案：第一种，从数据集和适用方法入手，利用二分类器解决多分类问题；第二种，直接使用具备多分类能力的多分类器；第三种，将二分类器改进成为多分类器今儿解决多分类问题。
常用的算法：
（1）多分类逻辑回归（Multiclass Logistic Regression）：适用训练时间短、线性模型的场景。（2）多分类神经网络（Multiclass Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。（3）多分类决策森林（Multiclass Decision Forest）：适用于精准度高，训练时间短的场景。（4）多分类决策丛林（Multiclass Decision Jungle）：适用于精准度高，内存占用较小的场景。（5）“一对多”多分类（One-vs-all Multiclass）：取决于二分类器效果。
③回归：
通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同，其他方法与分类问题类似。我们将定量输出，或者连续变量预测称为回归；将定性输出，或者离散变量预测称为分类。常见的算法有：
（1）排序回归（Ordinal Regression）：适用于对数据进行分类排序的场景。（2）泊松回归（Poission Regression）：适用于预测事件次数的场景。（3）快速森林分位数回归（Fast Forest Quantile Regression）：适用于预测分布的场景。（4）线性回归（Linear Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）：适用于线性模型，训练数据量较少的场景。（6）神经网络回归（Neural Network Regression）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。（7）决策森林回归（Decision Forest Regression）：适用于精准度高、训练时间短的场景。（8）提升决策树回归（Boosted Decision Tree Regression）：适用于精确度高、训练时间短、内存占用较大的场景。
④聚类：
聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性，并把数据源分类到不同的簇中。
（1）层次聚类（Hierarchical Clustering）：适用于训练时间短、大数据量的场景。（2）K-means算法：适用于精准度高、训练时间短的场景。（3）模糊聚类FCM算法（Fuzzy C-means，FCM）：适用于精确度高、训练时间短的场景。（4）SOM神经网络（Self-organizing Feature Map，SOM）：适用于运行时间较长的场景。
⑤异常检测：
指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测和标志，有时也称为偏差检测。异常检测看起来和监督学习问题非常相似，都是分类问题。都是对样本的标签进行预测和判断，但是实际上两者的区别非常大，因为异常检测中的正样本（异常点）非常小。常用的算法有：（1）一分类支持向量机（One-class SVM）：适用于数据特征较多的场景。（2）基于PCA的异常检测（PCA-based Anomaly Detection）：适用于训练时间短的场景。
⑥迁移学习类：
归纳式迁移学习（Inductive Transfer Learning） 、直推式迁移学习（Transductive Transfer Learning）、无监督式迁移学习（Unsupervised Transfer Learning）、传递式迁移学习（Transitive Transfer Learning）等。
注意
1.解决不同的问题可能会用到不同的算法，也可能用相同的算法。没有某种算法是万能的，只是适用的范围不同而已；
2.算法没有高级和低级之分，快速便宜的解决问题才是目的，一味追求复杂的算法（例如：深度学习），相当于“用大炮打蚊子”；
3.有时候有多种算法可以解决同一个问题，用最低的成本和最短的时间解决问题才是目的。根据不同环境选择合适的算法很重要。
参考：https://blog.csdn.net/zcmlimi/article/details/43372789https://easyai.tech/ai-definition/algorithm/#wahthttps://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/82725769https://blog.csdn.net/weixin_39534321/article/details/110924543?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_title~default-9.baidujsUnder6&spm=1001.2101.3001.4242https://autome.me/artificial-intelligenceai-algorithms-and-its-types-explained/
五、生发“人工智能”的本质原因是什么？
是求知。
六、从人工智能看意识的本质？
1、人工智能是相对于人类的意识和智力的。正是因为意识是物质运动的一种特殊形式，所以根据控制论理论，利用功能模拟的方法，可以用计算机模拟人脑的某些功能，将人类的一些智能活动机械化，这就是人工智能。
2、人工智能的本质是模拟人类思维的信息过程，实现人类智能的具体化。虽然人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超越人脑的功能，但人工智能不会成为人类的智能而不是人类的意识
七、人和人工智能的本质区别？
人类和人工智能之间有以下几点区别：
1. 自我意识和情感不同：目前的人工智能只是一种基于算法和数据的程序，没有自我意识和情感。而人类具有自我意识和情感，并且可以通过经验和学习不断地进化。
2. 创造力和想象力不同：尽管一些人工智能算法可以通过生成新的图像、音乐等来模拟创造力，但是它们的创造范围极其有限，并不能与人类的想象能力相媲美。
3. 自适应性不同：人类可以根据环境中的变化来改变行为方式，适应复杂多变的环境。而大部分人工智能算法只能执行特定的任务，对于外界的变化则需要重新进行调整或者重新训练。
4. 意识形态和道德判断不同：由于缺乏自我意识和情感，目前的人工智能不能产生真正意义上的道德判断。而人类则可以根据道德准则来做出判断和行动。
5. 辨别真假信息能力不同：在面对虚假信息时，尽管一些高级的算法可以检测到虚假新闻或视频等，但是它们仍然无法像人类那样从丰富多彩世界中获取经验并作出深入分析。
总之，尽管人工智能技术已经取得了巨大进展，但目前仍无法完全模拟出人类丰富多彩、自适应、创造性、具有认知本质等方面的优势。
八、人工智能与人类是什么本质关系？
人工智能是帮助人类实现便捷生活的工具。
九、人工智能三大本质？
第一，可塑性非常强。人工智能是由人类使用高科技模仿人类大脑制作而成，因此具有很强的模仿和学习能力。
第二，主要通过互联网来进行服务。人工智能毕竟不是人，是高科技的合成品，它的知识储备大多源自于互联网。
第三，永远无法超越人类的大脑。人工智能是人类制造，所以永远无法超越人类。
十、人工智能是人的本质力量的体现。？
人类的自然语言是思维的物质外壳和意识的现实形式，而人工智能难以完全具备理解自然语言真实意义的能力。
当前，人工智能还在发展中，可以预见它在未来会得到更大的发展。我们要以开放、客观的态度观察、思考和把握人工智能的未来发展及其对社会的影响。在充分利用人工智能带来的便利的同时，注意加强人工智能不当应用的风险研判和防范，引导和规范人工智能向更有利于人类生存和发展的方向发展。