1樓：
系統論中的加爾定律——穩定的複雜系統都是從穩定的簡單系統發展來的，沒有一開始就複雜的系統，如果你設計乙個複雜系統去執行那麼它必然崩潰！！
但是所有的複雜系統我們卻往往找不到它的初始引數，只能用另外乙個複雜系統去擬合它
因為混沌導致人工智慧發展了70多年都沒有太大進展，最終只能通過模擬神經元的方式擬合乙個近似的系統
然而人們卻不知道為什麼這些神經元系統會有效，還不能通過修改其中的某些關鍵變數來優化這些系統，因為改動任何乙個不起眼的變數都會導致更壞的結果——只能通過不斷增加神經元的數量然後重頭訓練
2樓：張鵬
當電腦模擬的環境越接近現實，計算速度越快的時候，在混沌理論的作用下，人工智慧或許能夠從這種情況誕生，但是或許需要模擬上億次建立上億個場景並且執行非常長一段時間才可能會有乙個模擬程式裡出現智慧型，當然這也僅僅是可能，可能需要更快的量子計算機來模擬，我個人認為這是人工智慧的一種實現方案，另一種就是傳統的利用計算機模擬人類大腦來實現。
人工智慧和人工智慧深度學習是通過怎樣的原理實現的？
C飛花逐夢 人工智慧實際上是乙個很大的概念，而深度學習是其中的乙個重要分支，或者說是一種重要方法。實際上深度學習背後的神經網路概念很早就有提出，隨著算力的提高，以及BP等理論的提出，過去認為不太可行的做法現在變得可行了，深度學習近年來的大熱離不開這樣的背景，而深度學習的成功應用也一下子把AI再次推向...
用了「人工智慧」和沒用「人工智慧」的輸入法有什麼區別？
劉延 搜狗投放的文章們都說得很好，但是，泥萌輸入法能不能別瞎猜瞎調詞頻，目前PC端搜狗是人工智障。wm如果不是我把我們調到首位，就是wm第一了。xiaoxi竟然是小溪第一。siwunianle竟然是死五年了，這個組詞都很少見吧。最後，我那幾天是一天輸入兩萬多字的，做會議紀要。輸入men的首選 刪掉m...
如何評價Jeff Hawkins《人工智慧的未來》（On Intelligence）的理論價值？
老紀 距離第一次看這本書得有10年了，最近重新看，還是有感觸。博士目前走的就是他的思路，能不能走通不知道，思路一大堆沒什麼能驗證的 以神經生物角度去考慮大腦結構的難題他在書裡也提到了，用書中的乙個例子說，考古的時候大家都看到了路，他想做乙個提出人是用輪子旅行的人。而到了大腦結構這個綱領性的想法是很難...