1樓：雲一朵
人工智慧發展需要演算法，演算法的優劣直接導致了人工智慧的水平高低。
目前，掌握人工智慧領域中使用最廣泛的程式語言python。對於AI專案來說，演算法幾乎是靈魂。
所以，在如何學好人工智慧的路上，想要立足人工智慧，在自我加強學習的同時也應該去開闊自己的視野，通過學習我們可以提高自己的實力。
舉個人工智慧發展的例項，仿人機械人的開發。目前人口老齡化問題在世界範圍內出現，仿人機械人的出現能緩解老齡化帶來的部分危機，同時，一些危險工作的場所和惡劣的工作條件，機械人代替人類工作也能帶來直接的好處，前景廣闊，它使用人工智慧實現的方法是：首先應編制相應軟體，再由計算機進行計算，機械人接受指令產生相應的操作，要完成這些高度智慧型化的操作，作為開發者就需要具有高度發展的智慧型技術及計算機軟體實現技術。
2樓：
我想說當你的計算能力足夠時，沒有什麼不確定的。
舉個例子，以前日本麻將是用的竹牌，而雀士出千的最高境界，是對一副牌能迅速通過背面的紋路記住所有牌。
即使是看似絕對公平的博弈也能夠通過外界獲得你想要的資訊
3樓：煎餅
」如何讓電腦真正地像人一樣思考而不是純粹的計算「
題主這句話讓我特別困惑。我不知道應該如何解釋這句話，什麼叫電腦像人一樣的思考而不是純粹計算？意思是電腦像人一樣有自己的感情？
你鬥地主的時候，你也是在計算，包括你出了多少牌，對方還有什麼牌，推算他會在下一步出什麼牌。我們多的也許就是人類自己都不懂的「感情」這種完全隨機的東西。如果要求電腦像人一樣完全隨機帶有情緒做事情已經超過了我能想象的範圍，我只能理解電腦可以用更複雜的演算法和程式來打鬥地主，但是設定情緒這種事情我不敢想象。
當然有一天我們真的造出了這種電腦，他們會不會反問我們，為什麼造他們？我們自己也許會問我們的造物主我們為什麼被造？我們是偶然出現的麼？
還是造物主因為可以造，所以就造了我們，沒有我們想象的那麼有意義。我們聽到這種答案是什麼感覺？我們也是被隨機出來的一種產物，means nothing!
4樓：
你的問題核心是：
如何讓計算機真正地像人一樣思考emmm，就目前整個學術界來說，根本做不到。
神經網路說白了也就是乙個端到端的對映。
如果真的想讓計算機像人一樣思考，這涉及強人工智慧，至少現在還沒有什麼進展。
贊同先點起來，日後再更新。
5樓：我兒子在上多大
我對人工智慧的了解比較膚淺，因為幫我兒子收集學習資料而得知基本情況，很不深入。
機器學習是人工智慧的一種，深度學習是機器學習的一種。
機器學習就是從資料中來、到資料中去。
依據大量資料搞出乙個模型或模式，然後用這個玩意去應對新資料。
就是找到規律，再用規律判斷、指導其它情況或問題。
演算法是靈魂，精湛的思想是關鍵，很需要數學很棒。
人工智慧和人類智慧型
小劉 趕路 當然是家鄉公務員，暖通已然是個夕陽產業，選擇了這條路你的人生必定走向了乙個Hard模式，雖然你可能會有更大的收益，但這概率畢竟太低了，還是在家鄉安安靜靜當個美少女吧。 葫蘆 公務員，我畢業的時候錄取了縣里的公務員，覺得回去沒出息，去大城市混了，現在後悔的腸胃都清了，雖然現在掙得多，但是不...
比較火的人工智慧演算法有哪些？
尚學堂人工智慧學院 把目前的學習比較重要的演算法，大概的列舉一下！線性回歸演算法有，多元線性回歸，梯度下降法，歸一化，正則化，Lasso回歸，Ridge回歸，多項式回歸。線性分類的演算法，邏輯回歸演算法，Softmax回歸演算法，SVM支援向量機演算法，SMO優化演算法。無監督學習的演算法，K me...
人工智慧演算法崗位是青春飯嗎
首先 人工智慧是一種技術的集合，不可能是青春飯，但是也不可能永遠是一種最重要的技術，有可能有一天就內捲到任何公司都把人工智慧當作是一種普通技術。就好像20年前的網頁建站技術一樣，不會寫演算法都不好意思說自己懂計算機。其次 平均年齡和平均工資的說法是一樣的，大部分管理者都是35歲以上的，大部分專家也都...