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    本主题由 Administrator 于 2017-3-29 12:42:21 移动
dilooa
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发表于: IP:您无权察看 2018-9-20 15:14:54 | [全部帖] [楼主帖] 1131  楼

我很同意能超越。人工智慧已在多方面超越人类,目前还看不到止境,因为机器与算法可改造,快速演进,人脑却不行。

不过,虽然我无法预测人工智慧会发展到什么地步,人工智慧终究不会跟人类一样,它不是生物,没有生物的根本需求。即使给了它摸拟情绪,这也只是让它能与人类沟通,终究不是机器的本质。所以人工只能的最终结果不能用人类的轨迹来看。




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jiaos13
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发表于: IP:您无权察看 2018-9-20 17:24:26 | [全部帖] [楼主帖] 1132  楼

谢谢邀请

我认为人工智能和人类没必要非要分出个高下,人工智能协助人类工作,人类研发人工智能,互利互惠的关系

可能实现的例如智能助手、智能汽车,都很有希望



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xgahh
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发表于: IP:您无权察看 2018-9-20 22:23:01 | [全部帖] [楼主帖] 1133  楼

要人工智能达到或者接近人类大脑的处理水平,估计短时间内是不可能的,但长远来看这必将是以后的发展方向目前来说我觉得最需要突破或者最有可能突破的应该是机器翻译吧,看看现在的机器翻译水平简直惨不忍睹



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shitouyumutou
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发表于: IP:您无权察看 2018-9-24 16:49:27 | [全部帖] [楼主帖] 1134  楼

前言

  看了这么多期的有奖征文大餐,感觉联动北方是一个很有实力,很有眼光,目标明确 逻辑清晰 

  人才济济 的一个大公司。

免责声明

  之前怕上当受骗的顾虑也打消了。这次才来说说自己的一些看法,以期待和大家混个脸熟

  ,我只是一个普通的爱好者没有什么高深的文化加上都是自己的粗浅的看法,所以不一定

  对,欢迎多多批评指教,看到后不顺心的请狂喷。正好活跃了论坛的气氛和热度,也等于

  帮我顶帖了。但愿此文能起到抛砖引玉 活跃论坛气氛 提高联动北方在搜索引擎的排名的

  目的。

 

1.你认为人工智能能超越人类大脑吗?

    我认为能,不但能而且是必然的能 而且有多种途径 只是时间的问题。下面说说原因。

    目前的智能一直比人脑弱其主要原因应该从历史说起。

    人工智能的历史和学派

    人工智能的诞生

       人工智能的诞生可以追溯到20世纪50年代。1956年夏季,

       美国一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者,

       汇聚在达特茅斯大学,举办了一次长达两个月的学术讨论会,

       认真热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。

       

       在这次会议上,第一次使用了“人工智能”这一术语,以代表有关机器智能这一研究方向。

       这是人类历史上第一次人工智能研讨会,标志着人工智能学科的诞生,具有十分重要的意义。

    人工智能的定义

       这时的人工智能的定义是能完全代替人的一种机器或程序。而随着时间的不断发展

       ,发现这一目标根本无法实现,于是退而求其次。转向研究能为生产提供有用价值

       的智能程序。也就是现在说的弱智能。这是相对于前面的那种类人的而言的(强智能)

       这种智能不以追求类人为主,而是以追求实用为主,靠笨拙的方法和强大的计算力

       而模仿人类智能的某种功能。就像造飞机不能做到模仿鸟,但退而求其次可以造一

       只笨鸟。然后笨鸟带来的生产力提升和科学进步,可以反过来促进造鸟的技术能力

       。呈现的一个螺旋上升的趋势。

       然而弱智能发展到一定的地步时,遇到瓶颈不得已还是要发展强智能。

    发展简史 

        20世纪50年代,以游戏、博弈为对象开始了人工智能的研究工作,

        其间以电子线路模拟神经元及人脑的研究均告失败。

        20世纪60年代前期,以研究搜索方法和一般问题的求解为主。

        1963年纽厄尔发表了问题求解程序,走向了以计算机程序模拟人类思维的道路,

        第一次把问题的领域知识与求解方法分离开来。

        60年代后期,在机器定理证明方面取得了重大进展,并在规划问题方面开展了相应的研究。

        1965年鲁宾逊提出了归结原理,实现了自动定理证明的重大突破。

        1968年,奎利恩在研究人类联想记忆时,认为记忆是由概念间的联系实现的,

        提出了知识表示的语义网络模型。

        1972年斯坦福大学的肖特里费等人开始研制用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统 MYCIN;

        1977年,费根鲍姆提出了知识工程的概念,引发了以知识工程和认知科学为主的研究。

        以知识为中心开展人工智能研究的观点被大多数人所接受 。

        20世纪80年代一直到现在,大家都知道了。

    人工智能的流派

      若从1956年正式提出人工智能学科算起,人工智能的研究发展已有60多年的历史。

      这期间,不同学科或学科背景的学者对人工智能做出了各自的理解,

      提出了不同的观点,由此产生了不同的学术流派。

      

      期间对人工智能研究影响较大的的主要有符号主义、连接主义和行为主义三大学派。

      

      符号主义

      奠基人是西蒙(CMU)。 

      

      符号主义(Symbolism)是一种基于逻辑推理的智能模拟方法,又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism),其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理,长期以来,一直在人工智能中处于主导地位。 

      符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑。数学逻辑从19世纪末起就获得迅速发展,到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统。该学派认为人类认知和思维的基本单元是符号,而认知过程就是在符号表示上的一种运算。符号主义致力于用计算机的符号操作来模拟人的认知过程其,实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维,通过研究人类认知系统的功能机理,用某种符号来描述人类的认知过程,并把这种符号输入到能处理符号的计算机中,从而模拟人类的认知过程,实现人工智能。

      

      连接主义

      奠基人是明斯基(MIT)。

      连接主义(Connectionism)又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)。是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。其原理主要为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法。这一学派认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。

      联结主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发,把人的智能归结为人脑的高层活动的结果,强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。其中人工神经网络就是其典型代表性技术。 

      

      行为主义

      奠基人是维纳(MIT)。 

      行为主义又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism),是一种基于“感知——行动”的行为智能模拟方法。

      行为主义最早来源于20世纪初的一个心理学流派,认为行为是有机体用以适应环境变化的各种身体反应的组合,它的理论目标在于预见和控制行为。维纳和麦洛克等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论,影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用,对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究,并进行“控制动物”的研制。到60、70年代,上述这些控制论系统的研究取得一定进展,并在80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。

  为什么说能

     

     三大流派无论哪一种,都是简单的模仿大脑的某个方面,误以为智能是很简单的。

     其实他们想象到的那种智能,只能算做经典逻辑,而大脑很多地方讲的不是逻辑。

     所以他们的智能就像 聋子 瞎子 瘸子 傻子 真正的智能应该是整体的,全面模仿大

     脑的。

强智能就像这个图geb字母组成的物体,他的的三个面投影 就是弱智能。


神奇的GEB立体模型 <wbr>投影同时显示3个字母 <wbr>哥德尔 <wbr>埃舍尔 <wbr>巴赫神奇的GEB立体模型 <wbr>投影同时显示3个字母 <wbr>哥德尔 <wbr>埃舍尔 <wbr>巴赫神奇的GEB立体模型 <wbr>投影同时显示3个字母 <wbr>哥德尔 <wbr>埃舍尔 <wbr>巴赫

神奇的GEB立体模型 <wbr>投影同时显示3个字母 <wbr>哥德尔 <wbr>埃舍尔 <wbr>巴赫

神奇的GEB立体模型 <wbr>投影同时显示3个字母 <wbr>哥德尔 <wbr>埃舍尔 <wbr>巴赫

     神奇的GEB立体模型 <wbr>投影同时显示3个字母 <wbr>哥德尔 <wbr>埃舍尔 <wbr>巴赫

     

    


   但是他们的错误,充分的证明了这种方法不行,让我们越来越靠近答案。就像爱迪

     生的名言:我们最大的弱点就是轻言放弃,追求成功最有效的方法,就是永远再多试一下。 

     就算我们人类的起源也是进化不断试错 淘汰的结果。所以错误越多离答案越近。

    有哪些方法可以做到

 

      分治法(弱智叠加如象棋) 

        这种思想是在每一种智能方面都做一个比人脑更强的弱智能,(如下棋 开火车

        轮船)然后几亿个这样的智能,联合起来。就达到了人脑的水平。这也是主流人

        士在做的,好处是可以边赚钱,边研究,两不耽误,循序渐进。

      生物学破译法(dna)  

        国内国外都有研究生物的,国内的最有名的算是华大基因了。一旦基因破译成功

        ,解开大脑的秘密是很简单的。所以这也算一条路。只是时间的问题。这也是多

        数人期待的方向。

        华大基因视频 优酷

        

      猜测模拟法(通用智能)

        通过对大脑甚至是人体运行机制的模拟,实验,找出智能的本质。国内很多专家

        学者正在朝这个方向努力。很多民间的爱好者也暗流涌动。

        

        本想贴上几个最有名的开源智能,一想还是算了吧,毕竟懂技术的很少,Ai又涉

        及到多种学科。不是普通人可以研究的。

        如果你确实找到了请警惕以下事件。

        (注意:请不要轻易的让其运行,除非你有控制的措施且得到别人的肯定意见,

        否则害死的可能首先是你和你的家人。)

      量子模拟进化法(人的进化代码)

        通过使用强大的计算力,去模拟地球的进化,以产生近似或超越人的智能的智慧

        。说不定我们人类就是生活在模拟中的。这种方法就是等量子计算机的突破。目

        前日本某专家说自己能做到控制几万个量子,如果是真的,那离实现也不远了。

      外星人助力法(天文学的发现概率)

        人类的诞生不是偶然,如果宇宙中的某个隐蔽星系中也出现的类似地球的环境,

        产生不同的外星文明完全有可能。如果人类与其取得了联系,并且对方是友好的

        前提下那么人类可以借助对方的高度文明来提升自己。这是一种可能性。

        

  2.你认为人工智能近期最有可能实现的是什?

      最有可能实现的,可以说太多了。基本是比较简单的工作 例如

      农机控制

        目前大型的播种机 收割机 打药机,都已经实现智能化。但是中国平原带去面积

        很小,所以特别需要小型的智能农机,而且农业是最基础的行业,是刚性的需求

        。再加上大量的工人外出误工,回家种地又浪费时间。老弱病残又没有力气。所

        以特别需要智能农机补充家中只有一个顶梁柱的现状。

        中国目前能吃得起面粉 肉 蔬菜 水果的 估计也只有城市能做到,农村基本都是

        骨瘦如柴的营养缺乏人群。所以市场需求 缺口很大。

      大棚自动控温浇水

        大量的土地在冬季空闲,而中国的粮食却需要大量的进口。蔬菜的高价格。猪肉

        的高价格,让城市的工薪阶层苦不堪言。冬天只能吃白菜。大棚的自动化 标准

        化 是解决这一刚需的最好武器。既能生产粮食,也能生产蔬菜,还能生产饲料

        。提高土地利用率。

      沙漠绿化智能机器人

        沙漠行驶不像马路,可以说闭着眼都不会出车祸。而沙漠隔壁的面积非常大。

        种树的利润很大,土地免费。太阳能充足,风能充足。反正我是准备去的。

      智能海洋发电渔船机器人

        利用机器人在海面展开太阳能发电 捕鱼 养殖 海洋面积巨大,需要的智能较少

        。特别的天气可以靠通信实现自动防护。这些都是巨大的项目。没有资金实力的

        人是做不来。也算是一种核心竞争力吧。

      无人 港口 码头 轮船 武器 铁路 飞机 汽车 。。。。

      女友 医护(自动翻身床铺 购物 端尿盆。。。) 

3.你认为人工智能近期最迫切需要实现的是什么? 

   那得分以什么作为目标,

     如果是以赚钱为目标那就在产品的每一个使用细节上提供一点智能。简单 方便化。这

     是造成市场差异化的撒手锏。一样的钱会让用户感觉 哇! 真好。这种体验会形成口

     碑营销。所以这是抢占市场的最迫切的事。

     

   如果是长远来看还是技术突破

    要想实现人类没有疾病 长生不老 随意整形(美女帅哥) 全面自动化(共产主义)

    自动学习(下载教科书 快进放电影理解 玩一场游戏学习逻辑)

    探索宇宙(机器身体 不受地球环境限制)破译基因(高难度学习理解实验)

    这些需求,都需要拥有强大的智能和大量的资源。而创造资源本身也需要强智能。

    所以最迫切的还是强智能算法的研究。

    为什么迫切

    因为谁先成功,谁就超越其他国家或个人,几十年(智能指数级增长。只需增加机器)

    其他人再做出来也已经失去了市场。用第四次工业革命来形容实在是不够,用创造上

    帝还不错。

======================================华丽的分割线============================

补充两个常见的问题,如果不符合主题,请管理员帅哥删除。

  4如果我不是技术人员怎么办

    1首先你应该想办法认识几个

    2加入某个组织QQ群

    3开始学习技术

    4准备第一时间购买机器人

    5保证在长生前不会得病死去。

    6如果不行要死,请冷冻自己的大脑。

  5我会不会丢失工作

    1机器人一旦出来,你可以购买,如果不卖你可以偷个拆解研究一下。

    2无数的机器人,生产大量的商品,将会实现免费供应。共产主义。

    3国家代表集体,多数人是没有技术的,所以国家的公务人员也是属于这一类。他们

    会想办法。

    

    4拥有机器人的工厂会逐渐拓展到外星,地球的资源有限。没有人会跟你抢工作。

    5你可以认识几个有技术或有机器人的朋友或组织




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shitouyumutou
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发表于: IP:您无权察看 2018-9-24 18:05:43 | [全部帖] [楼主帖] 1135  楼

前言

  看了这么多期的有奖征文大餐,感觉联动北方是一个很有实力,很有眼光,目标明确 逻辑清晰 

  人才济济 的一个大公司。

免责声明

  之前怕上当受骗的顾虑也打消了。这次才来说说自己的一些看法,以期待和大家混个脸熟

  ,我只是一个普通的爱好者没有什么高深的文化加上都是自己的粗浅的看法,所以不一定

  对,欢迎多多批评指教,看到后不顺心的请狂喷。正好活跃了论坛的气氛和热度,也等于

  帮我顶帖了。但愿此文能起到抛砖引玉 活跃论坛气氛 提高联动北方在搜索引擎的排名的

  目的。

 

1.你认为人工智能能超越人类大脑吗?

    我认为能,不但能而且是必然的能 而且有多种途径 只是时间的问题。下面说说原因。

    目前的智能一直比人脑弱其主要原因应该从历史说起。

    人工智能的历史和学派

    1人工智能的诞生

       人工智能的诞生可以追溯到20世纪50年代。1956年夏季,

       美国一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者,

       汇聚在达特茅斯大学,举办了一次长达两个月的学术讨论会,

       认真热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。

       参会人名.png

       在这次会议上,第一次使用了“人工智能”这一术语,以代表有关机器智能这一研究方向。

       这是人类历史上第一次人工智能研讨会,标志着人工智能学科的诞生,具有十分重要的意义。


    2人工智能的定义

       这时的人工智能的定义是能完全代替人的一种机器或程序。而随着时间的不断发展

       ,发现这一目标根本无法实现,于是退而求其次。转向研究能为生产提供有用价值

       的智能程序。也就是现在说的弱智能。这是相对于前面的那种类人的而言的(强智能)

       这种智能不以追求类人为主,而是以追求实用为主,靠笨拙的方法和强大的计算力

       而模仿人类智能的某种功能。就像造飞机不能做到模仿鸟,但退而求其次可以造一

       只笨鸟。然后笨鸟带来的生产力提升和科学进步,可以反过来促进造鸟的技术能力

       。呈现的一个螺旋上升的趋势。

       然而弱智能发展到一定的地步时,遇到瓶颈不得已还是要发展强智能。

        blob.png

    3发展简史 

        20世纪50年代,以游戏、博弈为对象开始了人工智能的研究工作,

        其间以电子线路模拟神经元及人脑的研究均告失败。

        20世纪60年代前期,以研究搜索方法和一般问题的求解为主。

        1963年纽厄尔发表了问题求解程序,走向了以计算机程序模拟人类思维的道路,

        第一次把问题的领域知识与求解方法分离开来。

        60年代后期,在机器定理证明方面取得了重大进展,并在规划问题方面开展了相应的研究。

        1965年鲁宾逊提出了归结原理,实现了自动定理证明的重大突破。

        1968年,奎利恩在研究人类联想记忆时,认为记忆是由概念间的联系实现的,

        提出了知识表示的语义网络模型。

        1972年斯坦福大学的肖特里费等人开始研制用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统 MYCIN;

        1977年,费根鲍姆提出了知识工程的概念,引发了以知识工程和认知科学为主的研究。

        以知识为中心开展人工智能研究的观点被大多数人所接受 。

        20世纪80年代一直到现在,大家都知道了。

        发展史.jpg

    4人工智能的流派

      若从1956年正式提出人工智能学科算起,人工智能的研究发展已有60多年的历史。

      这期间,不同学科或学科背景的学者对人工智能做出了各自的理解,

      提出了不同的观点,由此产生了不同的学术流派。

      blob.png

      期间对人工智能研究影响较大的的主要有符号主义、连接主义和行为主义三大学派。

      

      符号主义

      奠基人是西蒙(CMU)。 

      

      符号主义(Symbolism)是一种基于逻辑推理的智能模拟方法,又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism),

      其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理,长期以来,一直在人工智能中处于主导地位。 

      符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑。数学逻辑从19世纪末起就获得迅速发展,到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后,

      又在计算机上实现了逻辑演绎系统。该学派认为人类认知和思维的基本单元是符号,而认知过程就是在符号表示上的一种运算。符号主义致力

      于用计算机的符号操作来模拟人的认知过程其,实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维,通过研究人类认知系统的功能机理,用某种符号来描述

      人类的认知过程,并把这种符号输入到能处理符号的计算机中,从而模拟人类的认知过程,实现人工智能。

      

      连接主义

      奠基人是明斯基(MIT)。

      连接主义(Connectionism)又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)。是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。

      其原理主要为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法。这一学派认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。

      联结主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发,把人的智能归结为人脑的高层活动的结果,强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后

      并行运行的结果。其中人工神经网络就是其典型代表性技术。 

      

      行为主义

      奠基人是维纳(MIT)。 

      行为主义又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism),是一种基于“感知——行动”的行为智能模拟方法。

      行为主义最早来源于20世纪初的一个心理学流派,认为行为是有机体用以适应环境变化的各种身体反应的组合,它的理论目标在于预见和控制行为。

      维纳和麦洛克等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论,影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、

      控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用,对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习

      等控制论系统的研究,并进行“控制动物”的研制。到60、70年代,上述这些控制论系统的研究取得一定进展,并在80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。

  

为什么说能

     

     三大流派无论哪一种,都是简单的模仿大脑的某个方面,误以为智能是很简单的。

     其实他们想象到的那种智能,只能算做经典逻辑,而大脑很多地方讲的不是逻辑。

     所以他们的智能就像 聋子 瞎子 瘸子 傻子 真正的智能应该是整体的,全面模仿大

     脑的。

     强智能就像这个图geb字母组成的物体,他的的三个面投影 就是弱智能。


        神奇的GEB立体模型 <wbr>投影同时显示3个字母 <wbr>哥德尔 <wbr>埃舍尔 <wbr>巴赫         

神奇的GEB立体模型 <wbr>投影同时显示3个字母 <wbr>哥德尔 <wbr>埃舍尔 <wbr>巴赫神奇的GEB立体模型 <wbr>投影同时显示3个字母 <wbr>哥德尔 <wbr>埃舍尔 <wbr>巴赫                    

            神奇的GEB立体模型 <wbr>投影同时显示3个字母 <wbr>哥德尔 <wbr>埃舍尔 <wbr>巴赫

神奇的GEB立体模型 <wbr>投影同时显示3个字母 <wbr>哥德尔 <wbr>埃舍尔 <wbr>巴赫

     神奇的GEB立体模型 <wbr>投影同时显示3个字母 <wbr>哥德尔 <wbr>埃舍尔 <wbr>巴赫

     

    


     但是他们的错误,充分的证明了这种方法不行,让我们越来越靠近答案。就像爱迪

     生的名言:我们最大的弱点就是轻言放弃,追求成功最有效的方法,就是永远再多试一下。 

     就算我们人类的起源也是进化不断试错 淘汰的结果。所以错误越多离答案越近。

  

有哪些方法可以做到

 

      1分治法(弱智叠加如象棋) 

        这种思想是在每一种智能方面都做一个比人脑更强的弱智能,(如下棋 开火车

        轮船)然后几亿个这样的智能,联合起来。就达到了人脑的水平。这也是主流人

        士在做的,好处是可以边赚钱,边研究,两不耽误,循序渐进。

        blob.png

     

 2生物学破译法(DNA)  

        国内国外都有研究生物的,国内的最有名的算是华大基因了。一旦基因破译成功

        解开大脑的秘密是很简单的。所以这也算一条路。只是时间的问题。这也是多

        数人期待的方向。

        有兴趣的可以搜索 华大基因讲课视频 优酷

        blob.png

3猜测模拟法(通用智能)

        通过对大脑甚至是人体运行机制的模拟,实验,找出智能的本质。国内很多专家

        学者正在朝这个方向努力。很多民间的爱好者也暗流涌动。

        

        本想贴上几个最有名的开源智能,一想还是算了吧,毕竟懂技术的很少,Ai又涉

        及到多种学科。不是普通人可以研究的。

        如果你确实找到了请警惕以下事件。

        (注意:请不要轻易的让其运行,除非你有控制的措施且得到别人的肯定意见,

        否则害死的可能首先是你和你的家人。)

      blob.png

4量子模拟进化法(人的进化代码)

        通过使用强大的计算力,去模拟地球的进化,以产生近似或超越人的智能的智慧

        。说不定我们人类就是生活在模拟中的。这种方法就是等量子计算机的突破。目

        前日本某专家说自己能做到控制几万个量子,如果是真的,那离实现也不远了。

        blob.png

      

5外星人助力法(天文学的发现概率)

        人类的诞生不是偶然,如果宇宙中的某个隐蔽星系中也出现的类似地球的环境,

        产生不同的外星文明完全有可能。如果人类与其取得了联系,并且对方是友好的

        前提下那么人类可以借助对方的高度文明来提升自己。这是一种可能性。

        blob.png

  2.你认为人工智能近期最有可能实现的是什?

      最有可能实现的,可以说太多了。基本是比较简单的工作 

    例如

      农机控制

        目前大型的播种机 收割机 打药机,都已经实现智能化。但是中国平原带去面积

        很小,所以特别需要小型的智能农机,而且农业是最基础的行业,是刚性的需求

        。再加上大量的工人外出误工,回家种地又浪费时间。老弱病残又没有力气。所

        以特别需要智能农机补充家中只有一个顶梁柱的现状。

        中国目前能吃得起面粉 肉 蔬菜 水果的 估计也只有城市能做到,农村基本都是

        骨瘦如柴的营养缺乏人群。所以市场需求 缺口很大。

        blob.png

      大棚自动控温浇水

        大量的土地在冬季空闲,而中国的粮食却需要大量的进口。蔬菜的高价格。猪肉

        的高价格,让城市的工薪阶层苦不堪言。冬天只能吃白菜。大棚的自动化 标准

        化 是解决这一刚需的最好武器。既能生产粮食,也能生产蔬菜,还能生产饲料

        。提高土地利用率。

        

      沙漠绿化智能机器人

        沙漠行驶不像马路,可以说闭着眼都不会出车祸。而沙漠隔壁的面积非常大。

        种树的利润很大,土地免费。太阳能充足,风能充足。反正我是准备去的。

        blob.png

      智能海洋发电渔船机器人

        利用机器人在海面展开太阳能发电 捕鱼 养殖 海洋面积巨大,需要的智能较少

        特别的天气可以靠通信实现自动防护。这些都是巨大的项目。没有资金实力的

        人是做不来。也算是一种核心竞争力吧。

    其他太多不一一展开了

      无人 港口 码头 轮船 武器 铁路 飞机 汽车 。。。。

      女友 医护(自动翻身床铺 购物 端尿盆。。。) 

3.你认为人工智能近期最迫切需要实现的是什么? 

   那得分以什么作为目标,

     如果是以赚钱为目标

            那就在产品的每一个使用细节上提供一点智能。简单 方便化。这

     是造成市场差异化的撒手锏。一样的钱会让用户感觉 哇! 真好。这种体验会形成口

     碑营销。所以这是抢占市场的最迫切的事。

     

   如果是以长远作为目标还是技术突破

        要想实现人类没有疾病 长生不老 随意整形(美女帅哥) 全面自动化(共产主义)

        自动学习(下载教科书 快进放电影理解 玩一场游戏学习逻辑)

        探索宇宙(机器身体 不受地球环境限制)破译基因(高难度学习理解实验)

        这些需求,都需要拥有强大的智能和大量的资源。而创造资源本身也需要强智能。

        所以最迫切的还是强智能算法的研究。

        

    

    为什么迫切

        因为谁先成功,谁就超越其他国家或个人,几十年(智能指数级增长。只需增加机器)

        其他人再做出来也已经失去了市场。用第四次工业革命来形容实在是不够,用创造上

        帝还不错。

======================================华丽的分割线============================

补充两个常见的问题,如果不符合主题,请管理员帅哥删除。

  4如果我不是技术人员怎么办

    1首先你应该想办法认识几个

    2加入某个组织QQ群

    3开始学习技术

    4准备第一时间购买机器人

    5保证在长生前不会得病死去。

    6如果不行要死,请冷冻自己的大脑。

  5我会不会丢失工作

    1机器人一旦出来,你可以购买,如果不卖你可以偷个拆解研究一下。

    2无数的机器人,生产大量的商品,将会实现免费供应。共产主义。

    3国家代表集体,多数人是没有技术的,所以国家的公务人员也是属于这一类。他们

    会想办法。

    

    4拥有机器人的工厂会逐渐拓展到外星,地球的资源有限。没有人会跟你抢工作。

    5你可以认识几个有技术或有机器人的朋友或组织


最后说一下,网站的发帖编辑器真是害人不浅。本想发帖后在美化一下排版 配图,结果编辑了一个多小时分钟,发帖时说发帖20分钟后不允许编辑。

没办法重新来一遍。死的心都有了。真应该在点击编辑时就是提示的。希望贵网站注意一下。


发帖的恢复框太小不适合编辑。只能发帖后再点击编辑。

    


该贴被shitouyumutou编辑于2018-9-24 18:19:34


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lumma
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发表于: IP:您无权察看 2018-9-25 10:26:08 | [全部帖] [楼主帖] 1136  楼

当然无法超越,目前来说还没有一个完整的逻辑和理论框架来实现强人工智能,当前实现的都是弱人工智能。与人类大脑没办法比较

但是不排除在可遇见的将来实现可以在部分领域媲美人类的人工智能,这个领域也是迫切和可能实现的。




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kuaipa
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发表于: IP:您无权察看 2018-9-25 21:43:13 | [全部帖] [楼主帖] 1137  楼

人工智能怎么可能超越人类大脑,人类又不傻造出一个回味写到自己的东西



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发表于: IP:您无权察看 2018-9-26 15:41:07 | [全部帖] [楼主帖] 1138  楼

应该是能超过的,人工智能在语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域都有很大的进步,而这些也恰恰是未来应用和超过人类所需要的技术基础。

我认为可以超过,只是需要时间




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发表于: IP:您无权察看 2018-9-26 15:44:02 | [全部帖] [楼主帖] 1139  楼

只可能实现

智能家居和智能交通

前者已经十分普及,很多产品都打着ai的旗号,智能也有一些,只是目前效果没特别好罢了

后者主要限制是交通法规和用户。就算研发了也不一定能上路,上路也不能在短时间投入使用,使用了不一定能普及,目前处境十分尴尬



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发表于: IP:您无权察看 2018-9-26 15:45:39 | [全部帖] [楼主帖] 1140  楼

最迫切实线

实事求是,沉淀下来研发而不是抛售概念拿一些低阶的产品糊弄人

另外政策要跟上,产品研发了无法使用也很尴尬



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