心理咨询师 张量,心理咨询师张量
cysgjj时间2024-08-19 01:38:06分类心理咨询浏览24
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于心理咨询师 张量的问题，于是小编就整理了2个相关介绍心理咨询师 张量的解答，让我们一起看看吧。
关于人工智能，你了解多少？
人工智能（artificial intelligence），从英文词源上其实更好精确的理解。artificial：人造的东西，intelligence：这其实是一个心理学术语，译做智能虽然没错，但未免略微将这个词的范畴广义化了一点，根据wiki的解释：capacity of logic，understanding，self-awareness，learning，emotional knowledge，reasoning，planning，creativity and problem solving。
根据这个解释，显然是将理性和感性分离了，所以人工智能在最初的定义上，就不包括“感受痛苦”的能力，“拥有欲望”的能力（我相信这是大多数人对人工智能恐惧的根源。
1.人工智能不以存在和延续自身为目的，他们不会有怕死，只是想活下去，想要得到快乐和幸福，想要被尊重等等无聊的需求。甚至可以说，他们没有需求。
1、什么是人工智能
随着人工智能在对特征背后规则的了解方面的突破，并结合强化的计算能力和大量数据的可得，它在对专业知识的记忆、总结和学习能力上都体现出非常吸引人的投资价值，换句话说，它可以在短期内创造大量低成本的具有足够知识水平的专业人士，避免了人的长期培养、对遗忘知识的不断对抗，以及学习总结能力的差异到来的问题。即便出于当前***、规则约束或能力的不完全，尚无法代替人做决策，但已经可以作为人类决策的很好***和补充。
郁培文（复旦大学管理学院副教授）：
人工智能这一波的进步在于，科学家们找到了更聪明和有效的方法来建立输入数据和输出之间的联系，从而大大提升了预测的准确度。然而，能用这类方法解决的预测问题至少要满足如下几个条件：一，可量化。比如需要有明确的可量化的输入和输出。二，问题的结构比较平稳。比如输入的极微小变化不会引起结果的巨大差异。三，合适的数据。
2、人工智能的应用场景
胥正川（复旦大学管理学院副教授）：
以前说中国“缺芯少屏”，今天“屏”的问题，我们基本解决了，但“芯”的问题仍然没解决，是比较糟糕的事情。下面的基础支撑、上面的核心技术，最后都要用在应用场景上。
中国要想发展人工智能，要做到几点：1、要建立完善的AI应用的生态系统；2、***要率先***用AI；3、要推动人工智能和传统行业的融合；4、对劳动力大军进行再培训，让他们承担新的工作，同时要构建完善的人才体系；5、建立***和法律的共识。
复旦大学管理学院联•首 CxO Talk：
我所了解的人工智能大概有以下几方面:
一，没有自我意识。它不知道有自己存在。阿尔法狗战胜所有顶级人类棋手，但是它不知道自己在下棋。
二，没有情感。它可以顶替人做好多的事情，不过，它没有欣喜与痛苦，没有欲望和失望，没有亲情与友情，是冰冷的机器。
三，没有智商。虽然，下棋人类已经完败于人工智能，但是人工智能并无智商，因为它的一切所作所为，都是执行的命令而已，即便有很多的行为超过人，那只是人类编写的程序高明而已。
四，进步会很快，有智慧很难。它发展一定会很快，很多新的算***出现，看上去非常智能，但是不改机器的属性，很难拥有真正的智慧。
四，不会下我的奇袭象棋。不完全信息博弈，与棋手双方彼此的认识、心理活动关系密切，不是程序可以预先规定的，所以它会乱翻棋子，难以做出针对棋手特质的正确决策，最多，靠蒙下棋。
不在这个行业工作的人，很难说清人工智能到底发展到了一个什么境界。但从身边出现的一些所谓的智能设备来看，感觉这些都是伪智能。例如智能扫地机器人，智能问答机器人，智能家居等。宣传的都很高大上，等你实际使用起来会发现并不是想象的那么顺手。人工智能还有非常大的进步空间，再过若干年人工智能应该会进入我们生活的方方面面。
如何才能深度学习呢？
系统的学习深度学习可以有以下几个路径
1、mooc网课，搜索深度学习选择其中一个国家精品课程，跟着学就完了，期间拿代码不停的练手，最好找个实际项目入手，带着问题去学，效率翻倍。
2、推荐邱锡鹏大神的教材《神经网络与深度学习》，我手里有pdf版本，给个截图大家看下。
感谢诚邀！
所谓深度学习，是眼、脑、心三处协同专注于内容，以获得最佳的学习效果，个人关于深度学习提供以下几点心得
学前自问。向自己提问，学习的目的是什么？内心对内容的渴求程度、学习***及学习时间、学习后的用途。自问的目的是让自己有更清醒的认知，保证自己在学习时的专注力
学习笔记。好记性不如烂笔头，边学习边做笔记，可以加深对学习内容巩固，也便于后续的复习
学习总结。总结即意味着回顾，将学习内容进行有效提炼，是验证学习成果最有效的手段
学习实践。实践是巩固学习成果的最佳方式，回到学习的初衷，也是为了最终践行，也将价值最大化。
综上5点，个人心得，供参考！不足之处，还请大家[_a***_]评论、补充！
更多学习分享，请关注头条号，每天与职场同仁学习总结，一同进步！
【勤聪云课堂 学习促成长】
学习和深度学习，是两个完全不同的概念
时下，很多人都会存在一个学习误区：把持有当作拥有，把阅读、学习本身，当作学习的效果。
当说起学习，很多人都会自骄的说，一年读了XX本书，学到了XX个知识，并且附上详尽的学习笔记和思维导图。但他们都弄错了学习本身的含义，学习并不是追求你存货多少，而是需要把学到的东西，运用到生活、工作当中去，或者至少对你个人有所启发。
如何才可以做到深度学习？
不轻易下任何一个断言，永远保持这思考的习惯，寻求事物背后的规律。深度学习要求你不断的主动去思考，把知识做到内化于己。
1.用自己的话复述。所有的知识都不需要死记硬背，而是试着在理解的基础上，把它表达出来，就好像你把它教给一个完全不明白的人一样。这样，通过不断的讲述，让你的大脑保持思考的习惯，把知识点完全内化。
2.发散联想。学习的过程中，时常会遇到一些很有趣的知识点，或者一些很实用的知识点。此时，你要学会发散性思维，举一反三，把它相关联的知识点都罗列出来，做到系统化、全面化，这是一种更有效的学习方法。
3.用主题去统领内容。因为工作需要，当你需要去学习某个技能或知识时，你可以先罗列出你需要学习的各点各面，再去寻找一切相关的资料，把各种碎片化的信息整合起来，成为自己的知识体系。
4.丰富知识网络。有了以上3个步骤之后，你还要定期对自己的知识进行审视、总结，勾画出一个思维导图，相信我，你又可以得到新的观点，以此不断的进行自我迭代。
深度学习已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及很多商业领域都有着特别广泛的应用。
给你介绍两种目前常用的深度学习技术：卷积网络和循环神经网络。
卷积网络，也叫卷积神经网络。卷积神经网络模拟了人眼观察图片的过程。人眼在观察一副图片的过程中,每次仅仅聚焦在一个局部区域，通过扫描的方式可以观察到完整图片。通过该种方式，卷积神经网络大大减少了计算量，加快了学习过程，在图片识别领域获得了巨大的成功。例如，我们经常使用的百度识图，***用的就是深度卷积神经网络技术。不仅如此，卷积神经网络也开始广泛运用在语音识别领域，比如科大讯飞的全新的语音识别系统。
深度学习另外的一个重要技术就是循环神经网络。与卷积神经网络不同，循环神经网络当前的输出结果与上一时刻的结果相关。它可以处理比如文本，语音，视频，气象观测数据以及股票交易数据等具有时间顺序的数据，预测接下来的发展。比如，当给定一句话的前半部分，循环神经网络会利用语言模型，预测接下来最有可能的一个词是什么。很多聊天机器人，比如微软小冰、百度小度、苹果Siri等语音识别、机器翻译、无人驾驶、人脸解锁、刷脸支付就是用了这个技术，甚至在一些领域已经出现慢慢接管人类工作的趋势。
到此，以上就是小编对于心理咨询师 张量的问题就介绍到这了，希望介绍关于心理咨询师 张量的2点解答对大家有用。
[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.constructoranovacons.com/post/46535.html
