1樓：Misaki Bear
你可以想象一下未來的人工智慧。不過現在的人工智慧還是太嫩了點，就比如現在火的AlphaGo也只是會下圍棋，而且圍棋是有明顯規律的。像這種明顯具有不確定性的工作AI還不太可能。
2樓：
我們可以試試從資訊理論的角度來算算？
input的資訊量，我們可以視作100MB
output的資訊量，我們暫且視作2TB
那麼我們建立這樣的對映，中間的計算過程有多少呢？
我暫時不敢想象，估計演算法的複雜度應該是天文數字量級的。
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經過 @Lance Van提醒，我們可以嘗試先設計乙個演算法從2TB到100MB，然後反向執行。
這樣問題似乎簡單一些了——什麼時候我們能把一部電影用乙個演算法轉換成文字，那反向執行可能就可以了？雖然這個運算過程近乎是一種「有失真壓縮」，所以實際上演算法反向執行應該也不能得到電影。
而電影導演重現這個場景，是借助了自己大腦中的一些「概念」和「記憶」的，並且導演還原劇本只是從劇本還原到了「鏡頭排程」、「演員動作」這些，而不是畫面本身。演員也是得到指令後只需要按照指令「作出動作和表情」，當然，演員也會補充一些東西進去。
這個過程看起來還是有些複雜的，看起來經過這麼多人腦以後，還原得到的東西也僅僅是「動作」 「表情」 「鏡頭位置」等，距離畫面本身還是有些差距。
但是另外一種情況，就是完全3D建模的製作，如同《飛屋環遊記》，那麼我們只需要實現整個團隊的大腦的所有和製作相關的內容即可，而這個似乎是有限的。我們假定這個東西是2000個人來做到的（數目就是舉例），那就是要有兩千個比當前alphago還要強大的神經網路才有可能實現。
目前人類似乎還沒有實現用純建模的方式實現一部現實電影吧？但是鑑於《阿凡達》裡面的人物我們可以視作以假亂真，那還是可以實現的。
所以短期內，這種複雜度的東西還比較困難。
畢竟電影是工業文明的高度分工合作下人類的集體產物，如果電腦能搞定，那恐怕只有skynet那樣的AI了。
為什麼要研究人工智慧？
badfatraccoon 我不知道別人或者主流是怎麼研究AI的，但是我最關心的是擬人的AI,嚴格說過是人工智慧的乙個分支，人工人類。就像中文房間思維實驗裡說的，人類到底是真的在說話，還是由大腦發出一系列指令給發生器官，然後按順序發出特定頻率的聲音。我們喜歡乙個人是真的喜歡乙個人，還是程式編輯好的讓...
人工智慧如此強大，翻譯專業或英語專業的出路到底在哪？
Lyyyy0 多慮了第一人工智慧譯不了感情尤其是交傳 哎喲我去 人工智慧怎麼譯 第二被取代的永遠是最低階的 低階的翻譯工作可以被人工智慧取代，但是高階的翻譯人員不會被取代第三人工智慧在發展，我們的語言也在發展 所以一旦踏入了翻譯領域就塌下心來聯絡吧別想沒用的加油 既然那麼擔心，那就轉學人工智慧好了。...
以現在的人工智慧水平，能做出在文明系列遊戲中戰勝人類的AI嗎
焚風之鯊 估計能，想想阿爾法狗就知道ai玩這種遊戲不輸人類。另外文明製作組的ai水平可能並沒有你想象地那麼差，席德梅爾老爺子說過，ai贏玩家要靠作弊而不是靠機巧，否則玩家可能會覺得自己傻 棒棒糖 我求求了，2k趕緊更新ai系統吧。不求你做AI了，你這文明6的AI設計，讓我怎麼改？真的要噴人了。我曾經...