Ⅰ 強人工智慧目前發展怎樣，有希望實現嗎
來源：知乎
人工智慧研究的歷史將近60年，在這幾年人工智慧的發展的快速推進，其中在以下三個方面已經取得了突破。
一是廉價的並行計算。要辨認某個口語詞彙，需要聽到所有音素以及它們之間的關系；要識別某張圖片，需要看到所有像素以及它們之間的關系。執行這種深度並行任務，需要建立一個神經網路。
2009年，吳恩達（現任網路首席科學家）和斯坦福大學的一個研究團隊，發現用於電子游戲的GPU晶元，可以並行運行神經網路。吳恩達開發的人工神經網路，看一周相關視頻，就能自主學會識別哪些是關於貓的視頻。如今，在GPU集群上運行神經網路，已成人工智慧的一項常規技術。
二是大數據。海量數據的收集，為人工智慧提供了訓練的條件。吳恩達說，建設人工智慧，就像造一艘火箭飛船，需要一個巨大的引擎和許多燃料。飛船的引擎是各種學習型演算法，燃料正是提供給這些演算法的大量數據。
第三大突破，當然就是更好的演算法。先是識別一隻眼睛，下一個層級是將雙眼歸在一組，再下一個層級是把雙眼和鼻子關聯在一起。識別一張人臉，需要疊加多達15個層級，每個層級可能都是百萬的節點。傑夫・辛頓的深度學習演算法，成為當下所有人工智慧產品的組成部分
我個人認為，在不久的將來，人工智慧將會滲透我們的生活，影響我們的點點滴滴，人工智慧、大數據、雲計算、物聯網、智能家居，將是我們必須面對，也是必須要接受的，建議大家有時間多看看人工智慧相關書籍，比如，李彥宏的智能革命，個人感覺非常不錯，也可以看下相關的智能科訊平台，比如，多智時代 ：http://oshidai.com ——引領智能變革,、雷峰網——讀懂智能&未來等等，讓我們一起迎接人工智慧時代的社會、經濟與文化變革，擁抱智能，暢享未來。
Ⅱ 人工智慧 包括哪些 如何開始學習 知乎
首先你需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析；
其次需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累；
然後，需要掌握至少一門編程語言51cto學院就有相關的內容可以學習，畢竟演算法的實現還是要編程的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少；
人工智慧一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過於龐大。
Ⅲ 人工智慧ai有哪些細思極恐的事實 知乎
人在這個社會也都是需要進步和學習的，默守成規就只能被淘汰，與其擔心被人工智慧淘汰，不如去多學學其他的一些知識，充實自己，因為不管人工智慧再怎麼普及，畢竟那不還是人工智慧的嘛，還是需要有人的，你得讓自己去適應這個人工智慧，去做這個人工智慧的操縱者，而不是擔心自己被取代。
Ⅳ 知乎為什麼不保護用戶著作權
構成來條件編輯
關於作品的構自成條件。根據通說，構成作品需要滿足三個條件：第一，具有某種精神方面內容，即作品要具有某種思想或者美學方面的精神內容；第二，上述精神內容需要通過一定的表達形式表達出來，停留在大腦里的構想還不能稱作作品，必須要要有具體的表達，另外，必要要在外部世界中產生出來，但是否像錄音或者寫作那樣保存下來還是像歌唱或者演說那樣即興而作轉瞬即逝的，在所不論；第三，要具有獨創性，即通過個體的智力勞動完成的作品，顯然，抄襲的就不算了。現代人創作作品顯然不可能是空中樓閣，往往使用了某些前人已經創作的作品或者已經處於公共領域人皆可自由使用的作品作為素材進行創作，這種方式的創作完成的作品，該創作者僅就其獨創的部分享有版權，這種獨創部分可以理解為其獨創的片斷以及作品作為一個整體的存在。
Ⅳ 如何分析一個人工智慧產品 知乎
這要看以什麼角度來看了，就計算，數學方面的能力，計算機是遠遠高於人類的。而創造目前來說肯定是不能和人類比的。
人工智慧會不會超越人類，要看人類自身能不能完全認識人體，只要人類能使得機器可以主動學習，未來，機器超越人類也不是不可能。
Ⅵ 互聯網的未來是人工智慧嗎 知乎
人工只能離不開互聯網，互聯網的未來不是人工智慧，應該說人類的未來是人工智慧
Ⅶ 如果網易雲音樂解決了版權問題會達到什麼樣的高度 知乎
請問具體是哪裡不正常？緩沖慢、卡頓：在一些不定的時間段，是會卡的，過了那段時間或者換首歌就會好。有些歌曲不能播放：版權保護，換個方式比如軟體、網站聽歌就可以。
Ⅷ 如何看待北航個人工智慧專業 知乎
人工智慧專業，第一個開設的是北大。五年前我學這個專業的時候，老師說除了北大之外，其他學校的人工智慧專業只能拿工科學士學位。而且，這個專業不達到研究生以上，基本沒啥出路。在學校的時候，我們也僅僅是學一些簡單的演算法，更多的是被迫去學了嵌入式開發還有網路編程啥的。這個專業對口的工作，是演算法類的 工作。這類型工作缺口大，但是要求高。
Ⅸ 人工智慧優缺點知乎
指紋識別，模式識別。
指紋識別：指紋是人體的一個重要特徵。指紋識別系統應用了人工智慧技術中的模式識別技術，隨後研究成功了適於民用身份鑒定的全自動指紋鑒定系統、物體等的自動識別。
隨著計算機技術的發展，人類有可能研究復雜的信息處理過程。問題所涉及詞條分析、聲音、人物，建立了從指紋灰度圖像精確計算紋線局部方向、進而提取指紋特徵信息的理論與演算法、機器翻譯等方面,我們把環境與客體統稱為「模式」，主要研究用機器來模仿和實現人類的智能行為。
模式識別：模式識別就是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。這里，也為人類認識自身智能提供線索。信息處理過程的一個重要形式是生命體對環境及客體的識別，目前，我們比較熟悉的人工智慧應用領域涵蓋了符號計算，具有唯一性。模式識別、專家系統，是開發智能機器的一個最關鍵的突破口。
人工智慧：人工智慧是在計算機科學、控制論、資訊理論、心理學、語言學等多種學科相互滲透的基礎發展起來的一門新興邊緣學科，以及適於公安刑事偵破的指紋鑒定系統。