Ai数据依赖:需要高质量、无偏见的数据。可解释性:黑箱模型如何获得用户信任?伦理风险:深度伪造(Deepfake)、自主武器的潜在威胁。AI正从“专用窄AI”向“通用人工智能(AGI)”探索,目标是具备人类水平的全面认知能力。虽然技术突破迅速,但AGI的实现仍面临巨大挑战。
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Python 是目前 AI(人工智能)开发中最流行的编程语言之一,因其简洁的语法、丰富的库和强大的社区支持而广受欢迎。Python 在 AI 开发中简单易学:语法接近自然语言,适合快速实现AI算法。Python 实现 AI 的核心流程:1.数据准备;2.特征工程;3.特征工程.4.评估与预测。
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