人工智慧創造一個人

㈠ 求一個小說名，就是一個人創造電腦人工智慧啟動時動用全世界電腦來啟動，人工智慧還會跟別的人談判，

㈡ 求一個動漫男主創造了一個人工智慧，結果人工智慧把一些人帶到了異世界。

Caligula

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㈢ 小說主角編寫了一人工智慧程序，可以自主學習升級，最後給自己創造了一個身體，把主角帶到太陽上救了他

好像和 淺笑 書同試，，都市天才，神級天才

㈣ 獨家解密中國首個人工智慧機器人是如何製造的

正好需要項目？ 復旦：對。我們做機器人是從2004年開始做的，那個時候有一個原因是因為復旦旦大學05年要舉行校慶，於是我們考慮以什麼樣的形式給校慶獻禮。當時也整合了很多方面的原因，各式各樣的研究基礎，考慮到我們本身現有的基礎，以及對整個國內國外一些情況的判斷，怎麼去做一個能體現高科技的東西來向校慶獻禮。當時最關鍵的一個問題是，現在我們看到的機器人，大家想到的可能就是兩種類型，一種類型是工業類型的，就是大生產線上面的機器臂，這些機器人完全沒有智能，最重點是在於它的經濟性，就是能夠非常好的做生產線流程上的一些事情，但是沒有智能。 另外一種可能是玩具型的機器人，特別是像日本公司開發的，也有香港公司、美國公司開發的一些機器人，能夠做一些簡單娛樂，能夠做一些動作。我們這邊做這個事情，最主要的一個出發點是希望做一個具有一定智能的機器人，這跟他們的思路都不太一樣，我們這邊希望用機器人作為一個展示的平台，模擬人的思維成長的過程。就是說從一個完全不明白世界的嬰兒，怎麼樣變成一個成年人，這是一個非常宏遠的目標，但是我們現在在一步步慢慢地走，這是最開始的第一步。這裡面考慮的問題，比如像那些玩具型的機器人，因為它的動作很簡單，就是這么幾個編排好的動作，事先做好的動作，可能孩子一玩兒馬上就失去興趣了。 它的可發展空間也挺有限的，因為每一次我們要做一個特殊的機器人，就要對它進行特殊的編程，這樣才能適合不同的需要，包括工業機器人都是這樣的一個發展方向。我們當時考慮說，有些機器人我們事先對它進行編程這是肯定的，但是我們希望它有一種學習的能力，能夠適應不同的環境，比如說適應不同的人，不同的人跟它說話，它能夠都聽得懂，或者是通過學習的方法能夠聽得懂。它看到不同的人，能夠逐漸地去認識他們。比如說今天把它帶到金茂去，把它放到復旦旦去，它每次在不同的環境裡面都能夠認知到這個環境，這樣的機器人我們覺得是更加有意義的。也就是說，只需要我們做好最初的那些像機密一樣的程序，這些程序做好以後，它有一個學習的功能，它就能夠自己發展出智能，甚至有可能作出動作。 機器人側面全景騰訊科技：這個主要還是軟體層面，模塊、程序。復旦：對，我們這邊最主要的關注點是在軟體方面，但是因為軟體方面的東西沒有辦法很好地展示，所以我們做了一個硬體的平台，這是我們自己搭起來的。更高、很成熟的一些設備事實上可以用在上面，但現在我們自己搭了一個硬體平台。最關鍵最關鍵的是軟體裡面的這些科研方面的技術，這也是我們最主要關注的一塊領域。 騰訊科技：最近也有很多地方在開發這種技術，比如說中科院，好象還有其他幾個大學都相應地研發了。咱們做的這個機器人跟他們相比有什麼不一樣？ 復旦：現在的機器人，咱們說流派吧，也就是大概分成這兩大類，一大類就是關注機器性能方面的機器人，比如一些公司，他們主要是推自己的機械產品，像本田，很多公司都有自己的機器人。我們這邊主要考慮的是智能方面的，國內現在也有很多高校在做智能，比如說您提到的中科院，他們也是做智能方面的機器人。我們這邊的區別，可能大家走的路子不太一樣。我們這邊更加關注的是心智發育方面的一些內容，也就是學習能力，這是我們最關注的。在這個方面，國內也好，國際也好，我們應該屬於比較領先的地位。我們剛開始啟動這個項目的時候，跟密歇根州立大學的翁巨揚教授建立了聯系，因為他是復旦旦計算機系畢業的，所以也算是我們的校友，我們把他特聘過來，作為復旦旦大學的特聘教授，08年被評為教育部的特聘教授。他在國際權威的《科學》雜志上面，最早提出了心智發育的這樣一個概念。我們這邊的團隊，最初是配合他的想法，然後逐步消化這些想法，把它運用到我們的機器人裡面。因為這是從04年開始的，06年、07年我們又提出了一些自己新的想法，已經發表在國際最新最好的會議上，有很多獨立的技術都已經研發出來了。中科院這些學校的研製方法，我覺得可能是大家的路子不太一樣，但都是比較領先的技術。 騰訊科技：心智發展一步步走下去的話，最終能夠變成一個什麼樣的？ 復旦：這個我們現在也不知道，因為處於一個研究狀態。 騰訊科技：現在知道的是什麼？ 復旦：知道的是，第一按照我們現在的情況來說，它能夠識別不同的人的聲音，看到不同的人，能夠知道。這些都是比較基礎的，非常基礎。就好比嬰兒，我們在嬰兒狀態或者是小孩的狀態可能都沒有學過字，也不認識什麼，就處於一個半文盲狀態，但是我們能夠聽說，就是我們能夠聽得懂，說出來，這個事情本身就是一個很有趣的事情。因為我們聽到聲音，知道它在說什麼意思，我還不需要用文字來描述這個事情，我們目前能夠做到的一些非常基礎的東西，我們只是做一些非常基礎的學習的功能，我們現在做的都是一些非常基礎的工作。希望它能夠在聽覺上面，在視覺上面有一定的基礎學習能力。我們這邊有一個演示的例子，就是來一個新的人，他的聲音機器人從來沒有聽到過，甚至說的是英特爾語，這個都沒有關系，但有一個人可以跟機器人自動交互以後，這個人可以教機器人聽懂那個新過來的人講這個話。這個時候說的是英特爾語也沒有關系，最初情況來看並不是變成一種文字或者是什麼去了解，這是我們現在做到的一些技術，就是最基礎的技術。

㈤ 這是一部機器人電影，是一個人創造出了一個會自主學習的機器人小孩(好像是藍色的)，然後由於被追殺，與

中文名:.外文名:AI( Artificial Intelligence)

㈥ 如果人工智慧產生自我意識它們能算是生命嗎

大多數計算機科學家認為，意識是伴隨技術發展而出現的一種特徵。一些人認為，意識涉及接受新信息，將舊信息存儲和檢索，並將其認知過程全部轉化為感知和行動。如果這是對的，那麼終有一天機器將成為終極意識。相對於人類而言，他們能收集與存儲更多的信息，快速處理龐大的數據量，從而做出復雜的決定，比任何人類都更加具有邏輯性。

「大C」和科學發現

科學家們也在探索意識是否一直都是一個計算過程。一些學者認為，創造性的時刻並不是經過深思熟慮的計算的結果。例如，夢或幻像本應激發出Elias?Howe於1845年設計出的現代縫紉機，以及August?Kekulé在1862年發現的苯的結構。

一個案例與自學成才的印度數學家Srinivasa Ramanujan（1920年去世，享年32歲）有關。他的筆記本被遺忘了大約50年，直到1988年才被出版，筆記本中含有幾千個不同領域的數學公式，沒有推導過程，卻遠超那個時代。此外，他發現的這些公式方法仍然難以捉摸。他自己聲稱，在他睡著的時候，這些公式是由一位女神向他透露的。

「大C」的意識概念提出了一個問題，即它與物質的關系，以及物質和精神如何相互影響。意識本身不能改變世界，但也許它能改變數子過程演化的概率。正如康奈爾大學的物理學家在2015年所證明的那樣，觀察行為會凍結甚至影響原子的運動。這很可能是對物質和思想相互作用的解釋。

思想和自組織系統

意識現象有可能需要一個自我組織的系統，就像大腦的物理結構一樣。如果是這樣，那麼當前的機器存在缺陷。

學者們不知道自適應的自組織機器是否可以被設計成和人腦一樣復雜的東西，我們缺乏這樣系統的數學計算理論。也許，只有生物機器才具有足夠的創造力和靈活性。但是，這表明人們應該（或者很快）開始研究新的生物結構，這些結構或可能變得有意識。

㈦ 人工智慧

計算機是有思維的（1+1=2就是思維），但有思維不代表有感情。我只解釋AI感情。
我們所看到的~只有人的客觀行為，若果你認為只要一個人總有正常人的行為，就可以認為有意識有感情的話（其實我是這么認為的），那麼在具有一定運算速度的AI邏輯完全可以達到所謂「正常人的行為」。當然具備這種運算級的電腦還在研製中，或者說並未普及。
你可以思考以下事實：
1.剛出生的孩子並沒有感情；
2.孩子長大了，會懂得感情；
3.再長大些，會懂得愛情，懂得關心別人，懂得感恩；

不難看出，感情是由豐富的經歷培養出的，是一種學習感情的過程，
感情=經歷。
而經歷可以以數據進行存儲，由計算機讀取。
這是AI感情（AI意識的一種拓展）的邏輯成立的基礎。
而思維是CPU，不是存儲器，所以有思維不一定有感情。

㈧ 人工智慧的最初發明人/創始人是誰

其實這個是很多人共同努力的結果。沒有一個具體的人。早期比較有名的人物有：
圖靈：計算機界的大哥大，少年天才，結果是個基佬，被人發現，然後給隔離治療了，最後吃蘋果中毒死了，蘋果的起源就是來自這個人，所以這個是最有名氣的。
巴貝奇：著名的敗家子，父親是銀行家，家裡很有錢，最早的計算機發明人，在沒有電的時代就創造出了純機械計算機，你不會想到這貨最後是窮死的。
馮諾依曼：這貨也很有名，只是怎麼看他都不如圖靈和巴貝奇奇葩，因為這貨是個數學家。其製造的計算機參與了原子彈的研製。因為其論文是他和另外兩個人合作的，但是另外兩個人沒有署名，所以他被帶上了一頂灰帽子，有欺世盜名的不光彩。不過不管怎麼說，他依舊是歷史上的大哥，過去幾十年的計算機體系都是沿用馮諾依曼的理論所創建的。不過以後可能會變了，在互聯網思路和量子計算機的情況下，計算機的結構要發生重大轉變了。
約翰·阿塔那索夫：也提一提他把。和巴貝奇不同的是這貨有錢，白手起家自己開公司，最後把公司交給兒子打理，自己去搞發明創造去了。所以他是個實幹家，名副其實的造出來了計算機。但是他自認為最牛逼的不是造計算機，而是發明了一套能幫助人們學英語的音標。結果我們到現在也沒看到他的音標。
人工智慧伴隨著計算機的誕生而不斷發展，事實上，平均每10年，人工智慧就爆發一次人工智慧要逆天的了豪言壯語，然後大家開始投資這個領域，拿到錢之後，然後就沒有然後了。人工智慧的話題就會消失一段時間。
從總體上看人工智慧的發展，演算法的豐富，每年都在不斷的刷新著。從事這個研究的人，從來就沒有放棄過，只是這是一場長跑，絕不是一夜之間就成功了的事情。路漫漫其修遠兮~
一代一代的人改變了這個世界，他們都是偉大的人。但是，我比他們都偉大，因為他們的故事我都知道，還是我最牛啊。現在我把他們的故事告訴了你，以後你也會和我一樣牛B了，背過他們，以後去網吧找工作的時候用得上。不用謝我，我是雷鋒。

㈨ 關於人工智慧

「人工智慧」（Artificial Intelligence）簡稱AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧研究如何用計算機去模擬、延伸和擴展人的智能；如何把計算機用得更聰明；如何設計和建造具有高智能水平的計算機應用系統；如何設計和製造更聰明的計算機以及智能水平更高的智能計算機等。

人工智慧是計算機科學的一個分支，人工智慧是計算機科學技術的前沿科技領域。

人工智慧與計算機軟體有密切的關系。一方面，各種人工智慧應用系統都要用計算機軟體去實現，另一方面，許多聰明的計算機軟體也應用了人工智慧的理論方法和技術。例如，專家系統軟體，機器博弈軟體等。但是，人工智慧不等於軟體，除了軟體以外，還有硬體及其他自動化和通信設備。
人工智慧雖然是計算機科學的一個分支，但它的研究卻不僅涉及到計算機科學，而且還涉及到腦科學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、認知（思維）科學、行為科學和數學以及資訊理論、控制論和系統論等許多學科領域。因此，人工智慧實際上是一門綜合性的交叉學科和邊緣學科。
人工智慧主要研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能,實現機器智能。有人把人工智慧分成兩大類：一類是符號智能，一類是計算智能。符號智能是以知識為基礎，通過推理進行問題求解。也即所謂的傳統人工智慧。計算智能是以數據為基礎，通過訓練建立聯系，進行問題求解。人工神經網路、遺傳演算法、模糊系統、進化程序設計、人工生命等都可以包括在計算智能。
傳統人工智慧主要運用知識進行問題求解。從實用觀點看，人工智慧是一門知識工程學：以知識為對象，研究知識的表示方法、知識的運用和知識獲取。

人工智慧從1956年提出以來取得了很大的進展和成功。1976年Newell 和Simon提出了物理符號系統假設，認為物理符號系統是表現智能行為必要和充分的條件。這樣，可以把任何信息加工系統看成是一個具體的物理系統，如人的神經系統、計算機的構造系統等。80年代Newell 等又致力於SOAR系統的研究。SOAR系統是以知識塊(Chunking)理論為基礎，利用基於規則的記憶，獲取搜索控制知識和操作符，實現通用問題求解。Minsky從心理學的研究出發，認為人們在他們日常的認識活動中，使用了大批從以前的經驗中獲取並經過整理的知識。該知識是以一種類似框架的結構記存在人腦中。因此，在70年代他提出了框架知識表示方法。到80年代，Minsky認為人的智能，根本不存在統一的理論。1985年，他發表了一本著名的書《Society of Mind(思維社會)》。書中指出思維社會是由大量具有某種思維能力的單元組成的復雜社會。以McCarthy和Nilsson等為代表，主張用邏輯來研究人工智慧，即用形式化的方法描述客觀世界。邏輯學派在人工智慧研究中，強調的是概念化知識表示、模型論語義、演繹推理等。 McCarthy主張任何事物都可以用統一的邏輯框架來表示，在常識推理中以非單調邏輯為中心。傳統的人工智慧研究思路是「自上而下」式的，它的目標是讓機器模仿人，認為人腦的思維活動可以通過一些公式和規則來定義，因此希望通過把人類的思維方式翻譯成程序語言輸入機器，來使機器有朝一日產生像人類一樣的思維能力。這一理論指導了早期人工智慧的研究。

近年來神經生理學和腦科學的研究成果表明，腦的感知部分，包括視覺、聽覺、運動等腦皮層區不僅具有輸入/輸出通道的功能，而且具有直接參與思維的功能。智能不僅是運用知識，通過推理解決問題，智能也處於感知通道。

1990年史忠植提出了人類思維的層次模型，表明人類思維有感知思維、形象思維、抽象思維，並構成層次關系。感知思維是簡單的思維形態，它通過人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官產生表象，形成初級的思維。感知思維中知覺的表達是關鍵。形象思維主要是用典型化的方法進行概括，並用形象材料來思維，可以高度並行處理。抽象思維以物理符號系統為理論基礎，用語言表述抽象的概念。由於注意的作用，使其處理基本上是串列的.

㈩ 人工智慧從交互到創造的三大原則是什麼

據報道，微軟提供的數據，截止今年4月份，小冰的用戶量已經突破1億大關，對話量則超過了300億，她出現在4個國家的14個平台上，與人類問候、秀出各種技能，而在5月19號小冰發布了人類史上首部100%由人工智慧創作的詩集《陽光失了玻璃窗》。

為了完成以寫詩為代表的規模化創造，小冰團隊總結出了創造鏈條的幾個環節：靈感激發的來源，如富含信息的圖片——得到激發，這需要創作本體的知識支撐——創造過程。藉由這樣的模型，小冰的創作過程達成了「模仿——創造——大規模生產」。

微軟負責人表示小冰通過學習當代中國519位詩人的詩作。如今的小冰已經擁有全時感官和情感計算決策框架，她在100小時的深度學習中，達成了超過80%的獨創性，51%以上的用詞和搭配方式，是在人類作品中沒有出現過的。