人工智能创造一个人

㈠ 求一个小说名，就是一个人创造电脑人工智能启动时动用全世界电脑来启动，人工智能还会跟别的人谈判，

㈡ 求一个动漫男主创造了一个人工智能，结果人工智能把一些人带到了异世界。

Caligula

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㈢ 小说主角编写了一人工智能程序，可以自主学习升级，最后给自己创造了一个身体，把主角带到太阳上救了他

好像和 浅笑 书同试，，都市天才，神级天才

㈣ 独家解密中国首个人工智能机器人是如何制造的

正好需要项目？ 复旦：对。我们做机器人是从2004年开始做的，那个时候有一个原因是因为复旦旦大学05年要举行校庆，于是我们考虑以什么样的形式给校庆献礼。当时也整合了很多方面的原因，各式各样的研究基础，考虑到我们本身现有的基础，以及对整个国内国外一些情况的判断，怎么去做一个能体现高科技的东西来向校庆献礼。当时最关键的一个问题是，现在我们看到的机器人，大家想到的可能就是两种类型，一种类型是工业类型的，就是大生产线上面的机器臂，这些机器人完全没有智能，最重点是在于它的经济性，就是能够非常好的做生产线流程上的一些事情，但是没有智能。 另外一种可能是玩具型的机器人，特别是像日本公司开发的，也有香港公司、美国公司开发的一些机器人，能够做一些简单娱乐，能够做一些动作。我们这边做这个事情，最主要的一个出发点是希望做一个具有一定智能的机器人，这跟他们的思路都不太一样，我们这边希望用机器人作为一个展示的平台，模拟人的思维成长的过程。就是说从一个完全不明白世界的婴儿，怎么样变成一个成年人，这是一个非常宏远的目标，但是我们现在在一步步慢慢地走，这是最开始的第一步。这里面考虑的问题，比如像那些玩具型的机器人，因为它的动作很简单，就是这么几个编排好的动作，事先做好的动作，可能孩子一玩儿马上就失去兴趣了。 它的可发展空间也挺有限的，因为每一次我们要做一个特殊的机器人，就要对它进行特殊的编程，这样才能适合不同的需要，包括工业机器人都是这样的一个发展方向。我们当时考虑说，有些机器人我们事先对它进行编程这是肯定的，但是我们希望它有一种学习的能力，能够适应不同的环境，比如说适应不同的人，不同的人跟它说话，它能够都听得懂，或者是通过学习的方法能够听得懂。它看到不同的人，能够逐渐地去认识他们。比如说今天把它带到金茂去，把它放到复旦旦去，它每次在不同的环境里面都能够认知到这个环境，这样的机器人我们觉得是更加有意义的。也就是说，只需要我们做好最初的那些像机密一样的程序，这些程序做好以后，它有一个学习的功能，它就能够自己发展出智能，甚至有可能作出动作。 机器人侧面全景腾讯科技：这个主要还是软件层面，模块、程序。复旦：对，我们这边最主要的关注点是在软件方面，但是因为软件方面的东西没有办法很好地展示，所以我们做了一个硬件的平台，这是我们自己搭起来的。更高、很成熟的一些设备事实上可以用在上面，但现在我们自己搭了一个硬件平台。最关键最关键的是软件里面的这些科研方面的技术，这也是我们最主要关注的一块领域。 腾讯科技：最近也有很多地方在开发这种技术，比如说中科院，好象还有其他几个大学都相应地研发了。咱们做的这个机器人跟他们相比有什么不一样？ 复旦：现在的机器人，咱们说流派吧，也就是大概分成这两大类，一大类就是关注机器性能方面的机器人，比如一些公司，他们主要是推自己的机械产品，像本田，很多公司都有自己的机器人。我们这边主要考虑的是智能方面的，国内现在也有很多高校在做智能，比如说您提到的中科院，他们也是做智能方面的机器人。我们这边的区别，可能大家走的路子不太一样。我们这边更加关注的是心智发育方面的一些内容，也就是学习能力，这是我们最关注的。在这个方面，国内也好，国际也好，我们应该属于比较领先的地位。我们刚开始启动这个项目的时候，跟密歇根州立大学的翁巨扬教授建立了联系，因为他是复旦旦计算机系毕业的，所以也算是我们的校友，我们把他特聘过来，作为复旦旦大学的特聘教授，08年被评为教育部的特聘教授。他在国际权威的《科学》杂志上面，最早提出了心智发育的这样一个概念。我们这边的团队，最初是配合他的想法，然后逐步消化这些想法，把它运用到我们的机器人里面。因为这是从04年开始的，06年、07年我们又提出了一些自己新的想法，已经发表在国际最新最好的会议上，有很多独立的技术都已经研发出来了。中科院这些学校的研制方法，我觉得可能是大家的路子不太一样，但都是比较领先的技术。 腾讯科技：心智发展一步步走下去的话，最终能够变成一个什么样的？ 复旦：这个我们现在也不知道，因为处于一个研究状态。 腾讯科技：现在知道的是什么？ 复旦：知道的是，第一按照我们现在的情况来说，它能够识别不同的人的声音，看到不同的人，能够知道。这些都是比较基础的，非常基础。就好比婴儿，我们在婴儿状态或者是小孩的状态可能都没有学过字，也不认识什么，就处于一个半文盲状态，但是我们能够听说，就是我们能够听得懂，说出来，这个事情本身就是一个很有趣的事情。因为我们听到声音，知道它在说什么意思，我还不需要用文字来描述这个事情，我们目前能够做到的一些非常基础的东西，我们只是做一些非常基础的学习的功能，我们现在做的都是一些非常基础的工作。希望它能够在听觉上面，在视觉上面有一定的基础学习能力。我们这边有一个演示的例子，就是来一个新的人，他的声音机器人从来没有听到过，甚至说的是英特尔语，这个都没有关系，但有一个人可以跟机器人自动交互以后，这个人可以教机器人听懂那个新过来的人讲这个话。这个时候说的是英特尔语也没有关系，最初情况来看并不是变成一种文字或者是什么去了解，这是我们现在做到的一些技术，就是最基础的技术。

㈤ 这是一部机器人电影，是一个人创造出了一个会自主学习的机器人小孩(好像是蓝色的)，然后由于被追杀，与

中文名:.外文名:AI( Artificial Intelligence)

㈥ 如果人工智能产生自我意识它们能算是生命吗

大多数计算机科学家认为，意识是伴随技术发展而出现的一种特征。一些人认为，意识涉及接受新信息，将旧信息存储和检索，并将其认知过程全部转化为感知和行动。如果这是对的，那么终有一天机器将成为终极意识。相对于人类而言，他们能收集与存储更多的信息，快速处理庞大的数据量，从而做出复杂的决定，比任何人类都更加具有逻辑性。

“大C”和科学发现

科学家们也在探索意识是否一直都是一个计算过程。一些学者认为，创造性的时刻并不是经过深思熟虑的计算的结果。例如，梦或幻像本应激发出Elias?Howe于1845年设计出的现代缝纫机，以及August?Kekulé在1862年发现的苯的结构。

一个案例与自学成才的印度数学家Srinivasa Ramanujan（1920年去世，享年32岁）有关。他的笔记本被遗忘了大约50年，直到1988年才被出版，笔记本中含有几千个不同领域的数学公式，没有推导过程，却远超那个时代。此外，他发现的这些公式方法仍然难以捉摸。他自己声称，在他睡着的时候，这些公式是由一位女神向他透露的。

“大C”的意识概念提出了一个问题，即它与物质的关系，以及物质和精神如何相互影响。意识本身不能改变世界，但也许它能改变量子过程演化的概率。正如康奈尔大学的物理学家在2015年所证明的那样，观察行为会冻结甚至影响原子的运动。这很可能是对物质和思想相互作用的解释。

思想和自组织系统

意识现象有可能需要一个自我组织的系统，就像大脑的物理结构一样。如果是这样，那么当前的机器存在缺陷。

学者们不知道自适应的自组织机器是否可以被设计成和人脑一样复杂的东西，我们缺乏这样系统的数学计算理论。也许，只有生物机器才具有足够的创造力和灵活性。但是，这表明人们应该（或者很快）开始研究新的生物结构，这些结构或可能变得有意识。

㈦ 人工智能

计算机是有思维的（1+1=2就是思维），但有思维不代表有感情。我只解释AI感情。
我们所看到的~只有人的客观行为，若果你认为只要一个人总有正常人的行为，就可以认为有意识有感情的话（其实我是这么认为的），那么在具有一定运算速度的AI逻辑完全可以达到所谓“正常人的行为”。当然具备这种运算级的电脑还在研制中，或者说并未普及。
你可以思考以下事实：
1.刚出生的孩子并没有感情；
2.孩子长大了，会懂得感情；
3.再长大些，会懂得爱情，懂得关心别人，懂得感恩；

不难看出，感情是由丰富的经历培养出的，是一种学习感情的过程，
感情=经历。
而经历可以以数据进行存储，由计算机读取。
这是AI感情（AI意识的一种拓展）的逻辑成立的基础。
而思维是CPU，不是存储器，所以有思维不一定有感情。

㈧ 人工智能的最初发明人/创始人是谁

其实这个是很多人共同努力的结果。没有一个具体的人。早期比较有名的人物有：
图灵：计算机界的大哥大，少年天才，结果是个基佬，被人发现，然后给隔离治疗了，最后吃苹果中毒死了，苹果的起源就是来自这个人，所以这个是最有名气的。
巴贝奇：著名的败家子，父亲是银行家，家里很有钱，最早的计算机发明人，在没有电的时代就创造出了纯机械计算机，你不会想到这货最后是穷死的。
冯诺依曼：这货也很有名，只是怎么看他都不如图灵和巴贝奇奇葩，因为这货是个数学家。其制造的计算机参与了原子弹的研制。因为其论文是他和另外两个人合作的，但是另外两个人没有署名，所以他被带上了一顶灰帽子，有欺世盗名的不光彩。不过不管怎么说，他依旧是历史上的大哥，过去几十年的计算机体系都是沿用冯诺依曼的理论所创建的。不过以后可能会变了，在互联网思路和量子计算机的情况下，计算机的结构要发生重大转变了。
约翰·阿塔那索夫：也提一提他把。和巴贝奇不同的是这货有钱，白手起家自己开公司，最后把公司交给儿子打理，自己去搞发明创造去了。所以他是个实干家，名副其实的造出来了计算机。但是他自认为最牛逼的不是造计算机，而是发明了一套能帮助人们学英语的音标。结果我们到现在也没看到他的音标。
人工智能伴随着计算机的诞生而不断发展，事实上，平均每10年，人工智能就爆发一次人工智能要逆天的了豪言壮语，然后大家开始投资这个领域，拿到钱之后，然后就没有然后了。人工智能的话题就会消失一段时间。
从总体上看人工智能的发展，算法的丰富，每年都在不断的刷新着。从事这个研究的人，从来就没有放弃过，只是这是一场长跑，绝不是一夜之间就成功了的事情。路漫漫其修远兮~
一代一代的人改变了这个世界，他们都是伟大的人。但是，我比他们都伟大，因为他们的故事我都知道，还是我最牛啊。现在我把他们的故事告诉了你，以后你也会和我一样牛B了，背过他们，以后去网吧找工作的时候用得上。不用谢我，我是雷锋。

㈨ 关于人工智能

“人工智能”（Artificial Intelligence）简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何把计算机用得更聪明；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。

人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域。

人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器博弈软件等。但是，人工智能不等于软件，除了软件以外，还有硬件及其他自动化和通信设备。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器智能。有人把人工智能分成两大类：一类是符号智能，一类是计算智能。符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能。
传统人工智能主要运用知识进行问题求解。从实用观点看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的表示方法、知识的运用和知识获取。

人工智能从1956年提出以来取得了很大的进展和成功。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设，认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。这样，可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统，如人的神经系统、计算机的构造系统等。80年代Newell 等又致力于SOAR系统的研究。SOAR系统是以知识块(Chunking)理论为基础，利用基于规则的记忆，获取搜索控制知识和操作符，实现通用问题求解。Minsky从心理学的研究出发，认为人们在他们日常的认识活动中，使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识。该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中。因此，在70年代他提出了框架知识表示方法。到80年代，Minsky认为人的智能，根本不存在统一的理论。1985年，他发表了一本著名的书《Society of Mind(思维社会)》。书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会。以McCarthy和Nilsson等为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人，认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。

近年来神经生理学和脑科学的研究成果表明，脑的感知部分，包括视觉、听觉、运动等脑皮层区不仅具有输入/输出通道的功能，而且具有直接参与思维的功能。智能不仅是运用知识，通过推理解决问题，智能也处于感知通道。

1990年史忠植提出了人类思维的层次模型，表明人类思维有感知思维、形象思维、抽象思维，并构成层次关系。感知思维是简单的思维形态，它通过人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官产生表象，形成初级的思维。感知思维中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法进行概括，并用形象材料来思维，可以高度并行处理。抽象思维以物理符号系统为理论基础，用语言表述抽象的概念。由于注意的作用，使其处理基本上是串行的.

㈩ 人工智能从交互到创造的三大原则是什么

据报道，微软提供的数据，截止今年4月份，小冰的用户量已经突破1亿大关，对话量则超过了300亿，她出现在4个国家的14个平台上，与人类问候、秀出各种技能，而在5月19号小冰发布了人类史上首部100%由人工智能创作的诗集《阳光失了玻璃窗》。

为了完成以写诗为代表的规模化创造，小冰团队总结出了创造链条的几个环节：灵感激发的来源，如富含信息的图片——得到激发，这需要创作本体的知识支撑——创造过程。借由这样的模型，小冰的创作过程达成了“模仿——创造——大规模生产”。

微软负责人表示小冰通过学习当代中国519位诗人的诗作。如今的小冰已经拥有全时感官和情感计算决策框架，她在100小时的深度学习中，达成了超过80%的独创性，51%以上的用词和搭配方式，是在人类作品中没有出现过的。