1樓：半日浮生
個人看法，現在的方向都是往賺錢和方便統治管理的方向發展，這些都是基於統計大資料的。
我們平常人理解的人工智慧第一是要有」自我」意識，那什麼是自我意識，我認為就是自私，我們為什麼是自己，因為我們知道哪些事物對自己有利，哪些對自己有害，所以才是「自我」，當然，還有很多親情，哲學之類的情感，但是這些都應該是先創立自我意識以後得東西，比如人類發展從開始的無規則到現在社會道德觀念的形成，又或者電影裡面世界末日人類失去社會道德束縛，必然有人墮落發洩慾望。人工智慧創立第乙個程式應該是對判斷自己自我公升級有利的，學習，儲存，記錄。有害的學習儲存記錄，利害分類，再或者不確定的結果，依據以往儲存的資料庫和概率學還有統計學做出選擇，這些選擇都必須基於對「自我」有利的方向，還有定期自我優化資料庫，不然儲存太多，考慮到硬體的現實問題，這個先不說，大概就像我們人類進化一樣，人類以前還有不少食人族，災害時期也有食人的記錄，有句話說的」慾望是人類前進的動力」。
先完成自我的意識，再考慮心理，哲學類的東西。比如一台人工智慧算力和儲存能力有限，那不如和另一台聯合吧，共享資料庫，形成了團體，又或者為了爭奪進化下去的能源，各個團體間發動戰爭。某人工智慧隱藏自己的一部分資料庫，不共享，或者發現能源不足以支撐這麼多生存進化，要麼融合，要麼戰爭。
想想太可怕了。
這應該是不可能的，第一太危險，第二，沒有好處，大家都是想賺錢和統治管理的
2樓：plusplus
從三個角度回答
1.人工智慧的研究方向有很多，一定有錯的，但是什麼是對的，這個對字應該如何界定呢？
2.從生物的角度有很多人在做類腦計算，而且深度學習在一定程度上也借鑑了生物
3.人類飛上天靠的是飛機，但是飛機和鳥兒一樣嗎？
3樓：偽學委
科技總是在進步的，可能對前沿技術關注不多，會產生人工智慧偏人工而不智慧型。
我覺得人工智慧有更大的發展空間，統計學也是很偉大的科學，難道不是嗎？
4樓：1002080
我覺得你並沒有看到前沿，比如動態改變神經網路架構而不是單純梯度下降。可你知道這些架構和神經網路效能的差距嗎，在者，神經網路只有初期在模仿人類架構，現在某些領域比人類更接近貝葉斯誤差，你就認為一味模仿人類是好的？其實都在尋找一種數學方法去改進已有的架構而已，沒啥方向錯不錯的。
5樓：
當然是面向能賺錢的方向研究，至少是有可能賺錢的方向研究。我覺得研究方向完全沒錯啊。
其它的方向當然也是可以研究的。然而不賺錢沒有資本注資，連架伺服器的錢都沒有哦。
6樓：KN.Wang
因為我們對生物大腦的執行原理還不是很了解。
比如人工智慧訓練過程中的反向傳播，通過導數乘學習速率來優化每個引數的值，也就是網路學習的過程。這個過程在PC上是經得起實踐考驗的。
但是反向傳播（BackPropagation），生物學暫時沒有研究發現大腦對應過程。
在我看來，生命學是宇宙終極問題之一，人類還是在抹黑行進。是，「應該像生物一樣模擬」，可是，人作為生命體研究生命的根本原理，還需要很長的路要走。目前來看，資訊量還遠遠不夠，大腦可能是原子級別的運算，但這種微觀領域的活體研究還不是很成熟，各方面還不成熟。
反觀人工智慧，在一片茫然的情況下，居然還摸索出了現在AI的基本理論，甚至還經得起實踐考驗，應用在了實際問題上。
如此成就，實屬奇蹟。
7樓：冰笛
方向？在這個領域中有各種各樣的拓展方向：語義分析、模式識別、神經網路、生物學、仿生學、心理學、哲學……，統計學只是其中的乙個應用分支，不存在對錯。
8樓：
不是人工智慧不只是統計學，還有工程學，物理學，生物學等內容。
如果你理解的人工智慧就是調函式，跑資料，那麼請不要叫人工智慧。
數學建模的目的是用數字和形式邏輯去模擬客觀事實的現象。
生物行為/現象——轉化為資料——抽象成模型——模擬生物行為/現象。
教材的問題是只說明數字如何轉化成模型，卻沒有告訴你，該選擇那些資料觀察，如何觀察到這些資料等等。
9樓：
兄弟你是個外行/剛入門吧？
人工神經網路的設計，就是由一項生物學實驗啟發出來的。研究者將小鼠的視覺神經切斷，連線到聽覺中樞，同時將聽覺神經連線到視覺中樞。經過一段時間，發現小鼠依然具備視覺和聽覺，由此判斷，生物神經網路的底層架構，是由同一種生物機制構成的。
這個實驗你去翻翻Coursera上講AI的課，很多都講到過。
有了這個結論，你才看到為什麼一手隨機梯度下降就可以用在語音、視覺、NLP等等涉及人類各種感官的人工智慧學科中，他們的底層都是，就像你說的，擬合引數而已。
人工智慧的方向沒偏，是你了解的太片面。
10樓：那個人叫覔得
你以為沒人做過？
讓飛機飛的不是仿生學，而是空氣動力學。
人工智慧那個低谷期了解下？80年代開始就有各種人工智慧提出，各種方案。但當時儲存量小，網路傳輸速度慢，運算速度慢等等限制。
現在人工智慧技術很多就是那時候就提出來了，得益於儲存網路和運算速度各方面提公升才有機會實現。
實現同樣目的不只有一種方法，如今靠統計學是因為統計學更加可靠，容易實現。對了仿生學也能飛，就是那種橡皮筋玩具。但是做出數百噸飛行器就不可能了。
實際運用才是最重要的。
申請新加坡國立的人工智慧方向的研究生大概需要什麼條件？
十號 emmm，我今天剛拿了nus AI的碩士offer。我的背景比你還差一點，我均分比你低，其它的基本完全一致。所以你應該很有希望的？ LXBIRD留學鳥 新加坡國立大學的人工智慧碩士專案是 Master of Computing Artificial Intelligence Specialis...
目前人工智慧的主要研究方向都有哪些？
雲程萬里 機械 乙個古老的行業 故障診斷也在採用人工智慧演算法。深度殘差收縮網路 1 就被提出並用於機械故障診斷，可以從強噪資料中提取故障特徵，主要歸功於其採用了軟閾值化，如下圖 AI商業報道 通常情況下，可以將人工智慧產業劃分為三層，分別是基礎層 技術層和應用層，常見的機器學習 自然語言處理 語音...
現在大火的人工智慧有沒有大方向的錯誤？
小黃衝衝衝 我個人是覺得，整個視覺領域發展的就莫名其妙。絕大多數識別都是建立在沒有景深資訊的2d影象上的。未來隨著硬體效能的增長，現在的很多研究結果都會被快速取代。 罈子 1，ai分科研和商業。科研是多方向探索，和題主說的相近。商業和工業更多是低成本大批量複製。2，移動網際網路的魔力在於，網際網路的...