一、人工智能对精准判断用户的影响？
人工智能可以分析我们情绪的起落和购物行为之间的联系。比如，当我们心情好的时候，会毫不犹豫的为奢侈品买单；当我们情绪低落的时候，会购买垃圾食品。于是，人工智能记录下我们的消费习惯，在下一次出现同样情况时，就能推荐符合我们心意的产品了。但是人工智能只能为人类服务。
二、人工智能是怎么做出判断的？
最近一段时间，AI（人工智能）被炒得神乎其神，似乎它无所不能。但事实上，据社交网站“脸谱”披露，要想欺骗AI把某个不存在的东西当作真实存在，比你想象的要容易得多。
譬如，在一张高清晰度的图片中，随机地降低某些地方的像素。这么一点微不足道的变化，人眼根本难以觉察，也不会影响我们的判断；但AI却能觉察出来其中的差异，并因此严重干扰了判断，比如说把图中的猫误认作了狗。
再比如，据说现在谷歌的语音识别AI功能已经非常强大，能一边听语音，一边笔录成文字。但一位AI工程师略施小计，就把它给耍弄了：他在语音文件中掺入少量数码噪声，这点噪声对于我们是不会有什么影响的，但让谷歌的AI去识别，结果却是笔录下来的文字已跟原意大不一样。
这些低级错误揭示出当前AI的一个重大缺陷：太拘泥于细节，“只见树木，不见森林”，让无谓的细节影响了对整体的判断。如果这个弱点被黑客利用，后果将不堪设想。他们将能够操纵无人驾驶汽车狂奔，无视红绿灯；或者让犯罪嫌疑人轻易躲过AI控制的监控摄像头。
AI的决策规则不易被人知
为了解决这个问题，这就需要我们先去了解AI是如何自我学习，如何做决策的，但这一直是个难题。因为AI在自我学习过程中，经过海量的数据训练之后，会自创一套决策规则，但它最后创立的规则到底是什么，这对于AI的设计者有时候都是一个谜。这一点其实跟人也是相似的。譬如，老师在课堂上向你传授知识，但你是如何把这些知识点组织起来的，他也不见得清楚。
最近，美国布朗大学的克里斯·格林和他的同事开发了一个系统，有望突破这个困难。
这个系统能够分析，当AI对一个图像做判断时，它是根据图像的哪一部分做出判断的；与此类似的，对于给文件自动归档的AI，这个系统也能够分析，AI是根据文档里的哪个词对文档进行归类的。
为开发这个工具，研究小组用数码噪声依次替换图片的一部分（相当于给这部分图片打马赛克，以便看看这样替换之后，是否会对AI的判断产生影响。如果更换部分的图片改变AI最终的判断，那说明图片的这块区域可能正是影响AI判断的关键所在）。
一窥AI的决策过程
格林在给图片分类的一个AI上测试了他的系统。这个AI被训练把图片分成10个类，包括飞机、鸟、鹿和马等。格林的系统能够暗中查看，当AI对图片进行分类时，什么是它所倚重的，什么是被它忽略不计的。
结果表明，AI先是将图片上的物体分解成不同的元素，然后搜索图片中的每一个元素以确定把图片归到哪一类。
举个例子。当AI观察马的图片时，它首先关注的是其腿部，然后，寻找它的头部。在观察鹿的图片时，它也采用类似的办法，不过在关注了鹿的腿部之后，它接下去搜寻的不是头，而是鹿角，因为鹿角是最能把鹿跟其他动物区别开来的，所以鹿角被置于优先的地位。至于图片的其他地方，则被AI完全忽略了。
从这里我们看出，AI做决策的过程迥异于我们人类。我们是不会如此拘泥于局部的。面对一张鹿的图，即使把它的角打上了马赛克，我们也还是可以根据分叉的蹄子认出鹿来的，但对于“死板”的AI，它很可能就把它认作驴了。
格林的软件可以帮助我们测试现有的AI，以便确保它们下判断时，关注的是我们认为重要的东西，这对于改进AI有重要的价值。
三、人工智能编程判断谁是小偷
人工智能编程判断谁是小偷
当谈及人工智能（AI）与编程技术相结合，可能很少有人将这一组合与犯罪案件联系起来。然而，随着技术的不断进步和应用领域的拓展，人工智能在刑事侦查中的作用愈发凸显。本文将探讨人工智能编程在判断犯罪嫌疑人身份和辨认小偷等方面发挥的作用。
深度学习技术与犯罪侦查
在人工智能技术的众多分支中，深度学习技术因其在数据处理和模式识别方面的出色表现而备受瞩目。通过大规模数据的训练，深度学习模型能够从中学习复杂的特征和模式，为犯罪侦查提供了全新的可能性。
在判断谁是小偷的案例中，人工智能编程可以借助深度学习算法对嫌疑人的行为轨迹、与案件相关的证据、甚至是心理素质等多方面因素进行综合分析。通过构建复杂的神经网络结构，人工智能系统能够进行高效的推理和判断，从而帮助警方迅速锁定犯罪嫌疑人。
数据驱动决策与案件破解
在犯罪案件中，涉及的数据量庞大且包含多个维度的信息。传统的侦查方法容易受限于人为因素和片面的分析，而人工智能技术则能够通过数据驱动的方式，实现更为客观和全面的案件分析。
通过人工智能编程，可以建立基于大数据的犯罪模型，实现对案件线索、嫌疑人行为模式等方面的系统化分析。这种数据驱动决策的方式不仅提高了侦查工作的效率，还可以帮助警方快速定位案件关键节点，加快案件侦破的速度。
人机协同与犯罪分析
人工智能技术的发展与普及，为人机协同工作提供了更多可能性。在犯罪侦查领域，人工智能编程不仅可以作为犯罪模式识别的工具，还可以与警方进行紧密合作，提高犯罪分析的准确性和精准度。
通过人工智能系统的建模和训练，警方可以获得更多数据支持的同时，也能够利用人类的经验和直觉进行辅助判断。人机协同的方式不仅克服了人工智能系统的局限性，还能够充分发挥人类的智慧和思维能力，共同完成复杂的犯罪分析任务。
道德与隐私保护
随着人工智能技术在犯罪侦查中的应用日益广泛，涉及到的道德和隐私问题也逐渐凸显。在利用人工智能编程判断谁是小偷的过程中，如何保护嫌疑人的隐私权和数据安全成为一项重要挑战。
警方在采用人工智能技术进行侦查时，需要严格遵守相关法律法规，保护被调查对象的合法权益。同时，也需要对数据采集、存储和处理过程进行严格管控，确保数据不被滥用或泄露。只有在道德和法律框架下合理运用人工智能技术，才能实现有效的犯罪打击和社会稳定。
结语
人工智能编程在判断谁是小偷等犯罪侦查领域的应用前景广阔，但也面临着诸多挑战与考验。随着技术的不断完善和法律法规的健全，相信人工智能将为犯罪侦查工作带来更多创新和进步，为社会安全保障作出更大贡献。
四、如何判断和你聊天的是人类还是人工智能？
我感觉是个人情感因素，人回答问题都会或多或少的带入一些个人情感因素在里面，而人工智能不会
五、人类如何判断终极人工智能的产生与存在（详见问题描述）？
谢邀。
首先，我认为终极人工智能不是一个算法，一个软件或者一个机器人；而是一个种群，一个区别于人类但与人有相当能力的种群。
要说明这一点，先说明人与其它动物的本质区别，我认为，是人强大的智慧与抽象思维能力，使得人类这个种群有超级强大的沟通协作能力，能够创造东西和改变世界。这是种群的能力，而不是一个机器的能力或一个机器有了自我意识。
因此，终极人工智能出现的拐点，并不是一个算法，或者一个机器有了自我意识。如果说让一个机器具有自我意识，现在人就能做到。譬如，给美国控制核弹发射的计算机的主控程序，设定一个保存自己并控制整个世界的优化目标，让它去增强学习。你会发现，这里面的风险完全是人类能否控制自己不这么干的风险。
总结，我认为终极人工智能有三个条件。第一，人开始给机器自己保护自己和自己设定自己目标的权限。第二，机器间开始出现基于自己目标的沟通。第三，机器开始形成种群概念，把自己看做区别于人的一个种族。
我们人类，要严密监控第一和第二个条件的发生，因为如题主所担心的，第三个条件的成熟，很可能是在机器的阴谋隐藏中发生的。
六、人工智能和人工智能etf的区别？
1、指数的差异：其中AIETF和人工智能AIETF 跟踪的标的指数相同，都是中证根据产业链编制的人工智能主题指数。
2、科创板打新：从最近两只热门的科创板中芯国际和寒武纪来看，AIETF都中标了，而且打满。而人工智能AIETF都没中。
3、费率：从费率上看AIETF显著低于其他两个，管理费加托管费只有0.2%，而另外两个则要0.6%。费率上省下的也可以为基金业绩提升不少。
七、人工智能与cs人工智能的区别？
人工智能和CS人工智能的区别在于应用方面和研究重点的不同。人工智能是一种涉及多个领域的计算机技术，涉及信息技术、控制科学、数学等学科，旨在开发出能够模仿人类智能思维和行为的程序和系统。人工智能的应用非常广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等方面。CS人工智能则是计算机科学领域的一部分，重点研究人工智能基础理论、算法及其实现技术等方面，以及在不同领域中的应用。传统的人工智能是基于规则系统和专家系统的，而现代人工智能则更多的是基于数据驱动和机器学习的技术。另外，人工智能的应用场景也在不断拓展，如自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域。
八、人工智能和人工智能大战的游戏？
这个游戏很多了，例如星际争霸，王者荣耀，围棋等。
九、弱人工智能和强人工智能的特点？
弱人工智能是指不能制造出真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。 人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（John McCarthy|）在1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Conference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性（弱人工智能）。总体来讲，对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。
十、强人工智能与弱人工智能的区别？
根据强人工智能的观点，生产能够真正推理和解决问题的智能机器是可能的。解决这些问题的机器可以被认为是有意识的和自我意识的。强人工智能有两种类型：类人人工智能，即机器思维和推理与人类思维一样；非类人人工智能，即机器产生与人类完全不同的感知和意识，并使用与人类完全不同的推理方法。
根据弱人工智能的观点，制造能够真正推理和解决问题的智能机器是不可能的。这些机器看起来只像智能，但它们并没有真正的智能，也没有自主意识。主流研究集中在弱人工智能上，人们普遍认为这一研究领域已经取得了相当大的成就。强人工智能的研究处于停滞状态。