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第二代人工智能源于第一代人工智能的低潮期，主要基于人工神经网络/。1943年，人工神经网络模型提出，它主要模拟人类脑神经网络的工作原理。第二代人工智能面临的主要问题是感性知识的传授。第一代人工智能主要在符号主义指导下进行，目的是模拟人类的理性行为。但人类除了理性行为外，还有大量的感性行为，而感性行为要用人工神经网络进行模拟。我们常说知识是人类智慧的源泉，知识是理性行为的基础，这里的知识来自教育，主要指理性知识、分析问题的方法等。但感性的知识难以用语言传授，也无法从书本上获得。每一个人最初得到的感性知识是对自己母亲的认识。但，具体是什么时候开始对母亲有所认识的溴门一肖一马期期准资料？又是怎样实现这种认识的？这些问题到现在仍难以解答。所有感性知识都在不断观察、不断倾听的过程中学习累积，第二代人工智能深度学习沿用了这个方法。例如，过去我们主要通过编程的方法告诉计算机马、牛、羊的具体特征，现在则将网上大量马、牛、羊的照片做成训练样本，让计算机进行观察和学习即可。学习完毕，再把剩下的样本作为测试样本去测试它，识别率能达到95%以上。观察和倾听的过程通过人工神经网络进行，将识别的问题作为分类问题，利用人工神经网络来分类。通过神经网络进行学习的过程称为深度学习，基于深度学习能够进行分类、预测和生成等。但是第二代人工智能的所有数据（图像、语音等）均来自客观世界，它的识别只能用于区别不同的物体，并不能真正地认识物体。所以第二代人工智能最大的问题是不安全、不可信、不可控、不可靠、不易推广。
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