人工智慧是不是相當於人類給計算機設計思維？

1樓：金雲

你的說法不能說錯了，但是從你的表述中你對計算機的了解，和對人、以及人的思維的了解都遠談不上深刻。

已有的回答裡說計算機的，已經挺多了，我說說人吧。

人的頭骨裡面容納的腦部分三個部分：大腦、小腦和腦幹。

腦幹控制的，是我們身體各個器官的基礎活動，比如呼吸、消化、腺體分泌等一些動作。這些動作我們一般控制不了，也不應該由大腦來指揮，不然你什麼時候忘了呼吸就突然掛了。

小腦控制的，是人體動作，其中乙個很重要的內容是身體平衡。小腦發育不全，或者受損的人，運動能力會很差。

大腦，則是產生思維。

你在題目中提到的東西，沒有分清你對一台機器的期望，是落實在對應著「人」的哪個部分的功能上。

至於情緒什麼的，這是要有「我」的概念以後才能擁有的功能。而「我」必然是落實在生命體之上，所以AI設計者必須先了解「生命」的定義之後，才能作出有效的情緒設計，否則那種按照一定程式作出的反應必然是機械的；其實質只是設計者對世界的理解，而非乙個生命體對外界刺激的情緒反應。

下面這個是我對生命作出的定義

金雲：生命和界域——概念

2樓：仙兒

你想說的叫機器智慧型，現在的人工智慧一旦脫離了特定領域，就是人工智障。所以有個說法，只要人工就不是智慧型。所以大家都盼著奇點到來。

接著講大腦有860億個神經元，每個神經元就是乙個CPU小朋友負責特定的領域這裡人工智慧可以逐個替代，一旦外界有訊號進來，認識這個訊號的小朋友們就瘋狂協同起來：這誰啊啥玩意我認識你認識個鳥我才認識，最後在毫秒內完成協同判斷

生命這玩意用了幾億年進化出人類，我們現在用幾十年，計算機電線已經可以模擬神經元活動和訊號傳輸活動至於後面的事情等著吧科技大停滯或者科技加速都可能發生

3樓：冰笛

目前還到不了設計的階段，不過很多人已經在硬著頭皮上了。

設計是充分掌握了某個領域的知識與技能後，根據客戶的需求給出相應的解決方案。

現在的情況是，各行各業的專家們都想分一杯羹，玩兒跨界跑馬圈地，都在攬這個活兒。

4樓：

瀉藥，剛被tensorflow虐了()

簡單的說吧，世界上很多事物是可以用數學來描述，建模的，像圍棋還有遊戲這些就比較好建模資料還容易獲得。這種競技類遊戲都是有最優解的。

而目前的AI又叫弱人工智慧，其實就是把事物建模成乙個有全域性最優解的數學模型(除了一些聚類問題方法)，然後通過一些優化方法(目前優化用的主要是梯度下降，反向傳播)去求這個最優解。

AI有自己的思維的時代我認為還更遙遠，可能需要等待新的建模，優化方法出現。(聽說hinton要推翻反向傳播？)

我也是因為阿爾法狗才知道併入坑人工智慧的。一直在競技類AI的發展，個人認為像電競這種資料好獲取的領域人類很快就會全軍覆沒hhh，期待faker與AI的對決，很想看看AI bp會怎麼選，運營會怎麼打。

deepmind做完星際來做lol的呀，lol資料比dota2少，可以多省點電費

5樓：Ciao

其實現在的「人工智慧」確切的叫法應該是「機器學習」，這個學習還不是任意學習，也不是機器自發的。比較像是讓機器在你給的內容裡面找規律，其本質上仍然還是個計算機的演算法。

情緒這個東西我認為沒有多大意義去實現，體液調節本來就與電氣控制相差很多了，是人體內一種低階層面的東西，在純思維活動上可能都是無關緊要的地位。除非是為了造人而造人，否則真的沒有必要。

要造乙個模擬人首先是建立在對人體本身的了解上，而不是個計算機專業要考慮的問題。

6樓：王璐

就題目描述而言，是典型的思而不學則殆。

比如這本《人工智慧》，可以去詳情頁翻一翻目錄，比空想幾天來的快多了。有不懂的概念可以搜尋。

如果真感興趣，就買來看一遍，再想上邊的問題。

學習Python可以找兩本書看，或者找大學公開課。培訓挺坑人的。

另外，學Python只是學了一門程式語言，寫AI也不是調幾個API就行的。就像學會砌牆蓋不了高層。真想從事AI相關行業，建議去讀博。

7樓：不一樣的人生

top網域名稱為您回答：

應該是給電腦一種思維方式，或者是規則，電腦通過不斷的學習這種規則，加上對大量資訊的接收，產生一定的想法。

這種跟教乙個小孩學習差不多。比如教小孩認字，肯定是從拼音、偏旁開始教起，你不可能每乙個字都教到位，更多是教一種方法，然後小孩舉一反三，自主學習。