导读：很多朋友问到关于如何快速获得人工智能的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能前景怎么样？
人工智能的发展前景很好，目前学习人工智能领域发展的人才逐步增长，适应了科技发展的潮流。人工智能的发展一共经历了六个发展期，随着大数据、互联网、云计算等科技的飞速发展，人工智能的发展也迎来了新高潮。想学习人工智能推荐选择【达内教育】。
人工智能技术和产业发展可以推动智慧城市的建设和发展，人工智能化正在逐步推动资源的优化配置和各企业的工作效率。
人工智能从最开始的专用智能向通用智能发展，之后向人机混合智能发展，最后向自主智能系统发展推动人类进入普惠型智能社会，语音识别实现人机交互的关键技术，现在的机器人也越来越人工化。
人工智能有利也有弊，发展人工智能也要充分考虑到人工智能技术的局限性，理性健康的发展目标才能推动社会的有利可持续发展。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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最厉害的人工智能软件是什么？
摘要：过去几年来，人工智能一直被炒得火热。但它的研究成果大多都用在工业或商业领域，普通用户看不见、摸不着，自然就没啥特别的感受。其实，人工智能的视觉识别以及语音识别行业正在快速发展，支持人工智能技术的App应用，将会让人们的生活变得更加便捷，这些可能是你经常使用却不知道的。
1、识别身边正在播放的任何音乐：Shazam
有时候你听到别人播放的歌曲很好听，并不知道叫什么歌名，在不问别人的情况下如何快速知道呢？这款软件可以找到你周围的人群正在播放的音乐和视频，在找到匹配项之后Shazam会随时动态创建一个播放列表。Shazam是一款歌曲识别软件，用户可以通过Shazam快速识别电视广告上的音乐并告诉你歌曲的名字，可以通过手机的麦克风采样，大概只要采取十几秒的音源（歌曲样本），然后通过网络将音源的波段数据发送到Shazam公司的服务器内，经过快速分析识别，将得到这个音乐的相关信息，如曲名，主唱，专辑名，发行商等数据，传回Shazam软件内显示出来。
2、拍照就能识别植物的应用——形色APP
在郊游看风景或跟女神约会时偶遇漂亮的花朵，却不知道那到底是什么花、有什么特质或者是什么花语，实在是件很遗憾的事情。本次将为大家介绍智能识别植物的好玩的手机App。形色APP是一款识别花卉、分享附近花卉的APP应用。可以一秒就能识别植物，支持识别4千种植物，准确率高达82%，可以在1~5秒内给出花名，App内部也有识花大师帮忙鉴定植物，地图上更有特色植物景点攻略。也有阅花无数的识花大师，以后再也不用担心遇到的植物不认识啦。
3、扫码拍发票识别自动化报销——报销吧APP
伴随着电子发票的普及及增值税的广泛普及，不同于传统的纸质报销和OA审批，新型的报销系统允许员工扫描自己的增值税发票，在发票的真实性、唯一性得到确认后即可将这笔费用自动录入到公司的费用系统，同时实现价税分离，进而实现财务自动化审批、发票的合规验证及费用的高效统计。发票自动识别及验真的好处是显而易见的，报销吧APP是一款基于人工智能OCR发票识别的APP，可支持发票拍照上传、扫描自动识别、查重验真及价税分离等相关功能，平时我们商务、销售、市场、老板人员出差要订票、打车、住酒店，而报销吧整合国内的众多 旅游 服务商，比如：飞鹤航空、携程与同程网的机票酒店、滴滴出行企业版、京东企业购等，一款软件内可以实现商务出差全过程，从出差到报销，无需再下载多个软件应用，只需一个报销吧，就可以实现应用内一站式预订机票、酒店、火车及打车和出差比价的功能。
4、可以识别方言的语音输入法——讯飞输入法APP
讯飞输入法是一款集语音、手写、拼音、笔画、双拼等多种输入方式于一体的输入法，具有强大的语音识别效果，语音识别率超过95%，不仅支持粤语、英语、普通话识别，还支持客家话、四川话、河南话、东北话、天津话、湖南(长沙)话、山东（济南）话、湖北（武汉）话、安徽（合肥）话、江西（南昌）话、闽南语、陕西（西安）话、江苏（南京）话、山西（太原）话、上海话等方言识别，支持中英文混合输入，通过首字母输入就能自动识别出常用词组和英文单词。此外，还拥有用户词语记忆与调频功能、模糊音设置功能、直接输入“i”字母可以快速打开手写、右键弹出系统菜单等等。
5、识别图片找同款相似款——拍立淘（手机淘宝）
这款软件让你碰到喜欢的东西，但是不知道名字的时候，就派上了用场，相信很多朋友都会使用手机淘宝进行购物，但是有时候我们想找一款相似款或同款的衣服，有照片了如何知道呢？比如说，我们去国外 旅游 ，看到一个特别不错的东西，但以前从没有见到过，想去购买却连名字都不知道。这个时候用拍立淘对着这个物品拍摄，我们很快便会在阿里系的购物网站上获得该物品的信息，不仅有英汉名，连使用方法、功能都一应俱全。你只需要打开手机淘宝——拍立淘，对准衣服、包包拍照，就可以自动识别出款式，并进行购买了，目前拍立淘的适用商品基本覆盖了消费者的所有需求，包括男女装、鞋包、配饰到瓶饮、日用品、化妆品等等。
6、拍照识别饭菜并计算它的热量营养——Bitesnap
7、可实时照相并翻译的软件——谷歌翻译App
谷歌翻译App是一款基于人工智能技术的相机实时翻译功能，对准哪里就能翻译哪里，让你可以无障碍阅读各种标识上的文字。能够提供多达27种语言的相机实时翻译、32种语言的语音翻译以及90种语言的文字翻译。可下载语言包，便于您在外出旅行时或在网络使用费用较高或网速很慢的情况下离线使用，可对翻译内容加注星标和进行保存，以供日后参考。相较于图片翻译功能，实时相机翻译仅需以把手机镜头对准想要翻译的文本，翻译结果即可在屏幕实时显示，排版字型也将以最贴近原文的方式呈现，让使用者不论是看路标、认菜名等等常见的需求，都能快速完成。
随着短视频的红利发展，越来越多的人工智能配音软件涌入市场。然而，其中有好多声音都不清晰，很机械。也有的使用起来也麻烦，下面就来盘点那些常见的配音软件，每个都有自己的特色，找个适合自己的，且发音自然来用就好啦！
1.剪 映
在剪辑视频的时候，新手用得比较多的有剪映，它的功能有很多，能够自定义添加自己喜欢的贴纸，背景，视频特效，字幕，背景音乐，也能删除或裁剪不喜欢的片段。
如果不喜欢自己原视频配音，还能从素材库中挑选一个自己觉得还不错的发音人，然后一键给视频变声。当然，可以选择的音色不多，适合简单的配音。
2.百宝音
这个配音工具的功能强大，支持在线文字转语音，一键语音合成。 情感 起伏做得很到位，而且音质也很高清！有小程序也有APP。
有上百多种发音人，丰富多样，有温柔的，甜美的，成熟的， 搞笑 的等等。而且还带有开心，快乐，严肃，悲伤，忧愁，难过等情绪呢！
不管是录制 情感 语录，故事旁白解说，还是制作抖音快手上的 搞笑 短视频等，都可以用它来给视频配音。
操作简单，把要配音的文字复制进去，然后挑选合适的配音员，接着调节语速，语调，也能支持多人对话配音哦！最后点击生成配音即可，导出的格式有音频或视频，根据自己的喜好来选择就好！
3.QQ浏览器
在浏览页面的时候，点击“更多设置”的按钮，然后选择“朗读网页”就能实时听到页面内容啦。还能自定义调整发音人的语速呢，不过可以选择的配音员有点少，只有6个。
DNF决战人工智能活动AI金牌怎么快速获得?快速获得AI金牌的办法
1、DNF决战人工智能每天猜对一次就能获得一个金牌
2、尝试过99次，不管对或者错都有10个金牌
3、答对了15次就又有10个金牌
4、全胜任务完成后可以获得15个金牌还有升级卷！这以上的任务都只能完成一次，建议全部做完
5、每天猜对三次也可以获得一个金牌，这个是重复任务
6、还有就是在1-2次内猜对奖励5个金牌 3-7次内猜对奖励3个金牌
7、猜错了之后还是有BUFF奖励 对于小号比较好
怎样可以实现人工智能呢
工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为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技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
如何扩展人类智能
近年来，随着计算机技术的迅猛发展和日益广泛的应用，自然地会提出人类智力活动能不能由计算机来实现的问题。几十年来，人们一向把计算机当作是只能以极快地、熟练地、准确地运算数字的机器。但是在当今世界要解决的问题并不完全是数值计算，像语言的理解和翻译、图形和声音的识别、决策管理等都不属于数值计算，特别像医疗诊断要有专门的特有的经验和知识的医师才能作出正确的诊断。这就要求计算机能从“数据处理”扩展到还能“知识处理”的范畴。计算机能力范畴的转化是导至“人工智能”快速发展的重要因素。
人工智能的定义：
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
从实用观点来看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
计算机与智能
通常我们用计算机，不仅要告诉计算机，要做什么，还必须详细地、正确地告诉计算机怎么做。也就是说，人们要根据任务的要求，以适当的计算机语言，编制针对该任务的应用程序，才能应用计算机完成此项任务。这样实际上是在人完全控制计算机完成的，是谈不上计算机有“智能”。
大家都知道，世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫与美国IBM公司的RS／6000（深蓝）计算机系统于1997年5月11日进行了六局“人机大战”，结果“深蓝”以3.5比2.5的总比分获胜。比赛结束了给人们留下了深刻的思考；下棋要获胜要求选手要有很强的思维能力、记忆能力、丰富的下棋经验，还得及时作出反映，迅速进行有效的处理，否则一着出错满皆输，这显然是个“智能”问题。尽管开发“深蓝”计算机的IBM专家也认为它离智能计算机还相差甚远，但它以高速的并行的计算能力（2r108步／秒棋的计算速度）。实现了人类智力的计算机上的部分模拟。
从字面上看，“人工智能”就是用人工的方法在计算机上实现人的智能，或者说是人们使计算机具有类似于人的智能。
智能与知识
在20世纪70年代以后，在许多国家都相继开展了人工智能的研究，由于当时对实现机器智能理解得过于容易和片面，认为只要一些推理的定律加上强大的计算机就能有专家的水平和超人的能力。这样，虽然也获得一定成果，但问题也跟着出现了，例如机器翻译当时人们往往认为只要用一部双向词典及词法知识，就能实现两种语言文字的互译，其实完全不是这么一回事，例如，把英语句子“Time flies like an arrow”（光阴似箭）翻译成日语，然后再译回英语，竟然成为“苍蝇喜欢箭”；当把英语“The spirit is willing but the flesh is weak”（心有余而力不足）译成俄语后，再译回来竟变成“The wine is good but the meat is spoiled”（酒是好的但肉已变质）。在其它方面也都遇到这样或者那样的困难。这时，本来对人工智能抱怀疑态度的人提出指责，甚至把人工智能说成是“骗局”、“庸人自扰”，有些国家还削减人工智能的研究经费，一时人工智能的研究进入了低潮。
然而，人工智能研究的先驱者们没有放弃，而是经过认真的反思、总结经验和教训，认识到人的智能表现在人能学习知识，有了知识，能了解、运用已有的知识。正向思维科学所说“智能的核心是思维，人的一切智慧或智能都来自大脑思维活动，人类的一切知识都是人们思维的产物。”“一个系统之所以有智能是因为它具有可运用的知识。”要让计算机“聪明”起来，首先要解决计算机如何学会一些必要知识，以及如何运用学到的知识问题。只是对一般事物的思维规律进行探索是不可能解决较高层次问题的。人工智能研究的开展应当改变为以知识为中心来进行。
自从人工智能转向以知识为中心进行研究以来，以专家知识为基础开发的专家系统在许多领域里获得成功，例如：地矿勘探专家系统（PROSPECTOR）拥有15种矿藏知识，能根据岩石标本及地质勘探数据对矿产资源进行估计和预测，能对矿床分布、储藏量、品位、开采价值等进行推断，制定合理的开采方案，成功地找到了超亿美元的钼矿。又如专家系统（MYCIN）能识别51种病菌，正确使用23种抗菌素，可协助医生诊断、治疗细菌感染性血液病，为患者提供最佳处方，成功地处理了数百个病例。它还通过以下的测试：在互相隔离的情况下，用MYCIN系统和九位斯坦福大学医学院医生，分别对十名不清楚感染源的患者进行诊断和处方，由八位专家进行评判，结果是MYCIN和三位医生所开出的处方对症有效；而在是否对其它可能的病原体也有效而且用药又不过量方面，MYCIN 则胜过了九位医生。显示出较高的水平。
专家系统的成功，充分表明知识是智能的基础，人工智能的研究必须以知识为中心来进行。由于知识的表示、利用、获取等的研究都取得较大的进展。因而，人工智能的研究得以解决了许多理论和技术上问题。
人工智能研究的目标
1950年英国数学家图灵（A.M.Turing,1912—1954）发表了”计算机与智能”的论文中提出著名的“图灵测试”，形象地提出人工智能应该达到的智能标准；图灵在这篇论文中认为“不要问一个机器是否能思维，而是要看它能否通过以下的测试；让人和机器分别位于两个房间，他们只可通话，不能互相看见。通过对话，如果人的一方不能区分对方是人还是机器，那么就可以认为那台机器达到了人类智能的水平。图灵为此特地设计了被称为“图灵梦想”的对话。在这段对话中“询问者”代表人，“智者”代表机器，并且假定他们都读过狄更斯（C.Dickens）的著名小说《匹克威克外传》，对话内容如下：
询问者：在14行诗的首行是“你如同夏日”，你不觉得“春日”更好吗？
智者：它不合韵。
询问者：“冬日”如何？它可完全合韵的。
智者：它确是合韵，但没有人愿意被比作“冬日”。
询问者：你不是说过匹克威克先生让你想起圣诞节吗？
智者：是的。
询问者：圣诞节是冬天的一个日子，我想匹克威克先生对这个比喻不会介意吧。
智者：我认为您不够严谨，“冬日”指的是一般冬天的日子，而不是某个特别的日子，如圣诞节。
从上面的对话可以看出，能满足这样的要求，要求计算机不仅能模拟而且可以延伸、扩展人的智能，达到甚至超过人类智能的水平，在目前是难以达到的，它是人工智能研究的根本目标。
人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。
人工智能的研究领域
目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域；
专家系统
专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。
机器学习
要使计算机具有知识一般有两种方法；一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。
机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。
机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。
模式识别
模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图象、字体（如签字）等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。 特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。
理解自然语言
计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带极大的便利。计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。二是计算机对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。三是计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。目前，研究计算机进行文字或语言的自动翻译，人们作了大量的尝试，还没有找到最佳的方法，有待于更进一步深入探索。
机器人学
机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代的发展过程：
第一代（程序控制）机器人：这种机器人一般是按以下二种方式“学会”工作的；一种是由设计师预先按工作流程编写好程序存贮在机器人的内部存储器，在程序控制下工作。另一种是被称为“示教—再现”方式，这种方式是在机器人第一次执行任务之前，由技术人员引导机器人操作，机器人将整个操作过程一步一步地记录下来，每一步操作都表示为指令。示教结束后，机器人按指令顺序完成工作（即再现）。如任务或环境有了改变，要重新进行程序设计。这种机器人能尽心尽责的在机床、熔炉、焊机、生产线上工作。日前商品化、实用化的机器人大都属于这一类。这种机器人最大的缺点是它只能刻板地按程序完成工作，环境稍有变化（如加工物品略有倾斜）就会出问题，甚至发生危险，这是由于它没有感觉功能，在日本曾发生过机器人把现场的一个工人抓起来塞到刀具下面的情况。
第二代（自适应）机器人：这种机器人配备有相应的感觉传感器（如视觉、听觉、触觉传感器等），能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析、处理，控制机器人的动作。虽然第二代机器人具有一些初级的智能，但还需要技术人员协调工作。目前已经有了一些商品化的产品。
第三代（智能）机器人：智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。
智能决策支持系统
决策支持系统是属于管理科学的范畴，它与“知识—智能”有着极其密切的关系。在80年代以来专家系统在许多方面取得成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。
人工神经网络
人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。
在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。
多年来，人工神经网络的研究取得了较大的进展，成为具有一种独特风格的信息处理学科。当然目前的研究还只是一些简单的人工神经网络模型。要建立起一套完整的理论和技术系统，需要作出更多努力和探讨。然而人工神经网络已经成为人工智能中极其重要的一个研究领域。
结束语：人类经过五千的发展进入了基于知识的“知识经济”。人类社会空前地高速发展。知识是智能的基础，知识只有转化为智能才能发挥作用，知识无限的积累，智能也就将在人类社会起越来越大的作用，更有人提出：知识经济的进一步发展将是“智能经济”。“智能经济”是基于“广义智能”的经济，“广义智能”包含：人的智能、人工智能以及人和智能机器相结合的“集成智能”。可以想象基于广义智能的“智能经济”将比基于知识的“知识经济”将具有更高的智能水平，更高更快发展速度。
回答者：duyedi - 助理 二级 3-23 22:29
人类经过五千的发展进入了基于知识的“知识经济”。
回答者：falali998877 - 试用期 一级 3-24 12:39
基因工程.
回答者：yunfei3622 - 试用期 一级 3-24 15:29
多做难的数学题
回答者：haan_qian - 助理 二级 3-24 16:41
现今有哪些途径?(学科\产业)
答：生物信息学和计算机科学在进行这方面的研究，目前只停滞在实验室阶段还未曾产业化。一般搞人工神经网络的已经上市一些检测器产品。
哪些正在研究?哪些有可能?
答：1，人工模拟大脑功能。
2，在人 脑中植入芯片
都在进行研究，进展缓慢，因为人脑过于复杂
哪些地方(人)在研究?
答：国内几乎没有，中科院生物所搞神经的和医科大的搞神经生理的科学家在搞，国外主要是美国科学家，因为￥￥多，搞这个很花钱。
回答者：kkluo2007 - 秀才 二级 3-25 12:44
加强记忆可以改善智慧。
低等动物：本能，0长度记忆；
高等动物：判断，1单位记忆；
人类：理解，电话号码长度记忆；
海豚、外星人：分析，段落长度记忆；
电脑、机器人：逻辑推理，无限长度记忆。
以上记忆指无误差的瞬间背诵记忆，
智慧是建立在记忆对中间结果的存储上的。
回答者：耗散的空虚 - 高级经理 七级 3-28 11:52
雷击，电影是这样演的
还有注意不要被门卡到
回答者：匿名 3-29 13:23
关于扩展人类智能方面，估计现在还没有哪个国家在公开研究(比较这有舆论的压力:谁有资格先进行扩展智能呢)
这将和克隆人一样,停留在那里
当然,或许某天，人类的心都真正的善良起来,且没有被金钱所左右,那么这个宏伟的计划就可以实施了
回答者：liyongan_005 - 经理 四级 4-2 11:39
人工智能需要什么基础？
当下，人工智能成了新时代的必修课，其重要性已无需赘述，但作为一个跨学科产物，它包含的内容浩如烟海，各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说，如何入手人工智能其实都是一头雾水，比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。
那么，学习人工智能该从哪里开始呢？人工智能的学习路径又是怎样的？
本文节选自王天一教授在极客时间 App 开设的“人工智能基础课”，已获授权。更多相关文章，请下载极客时间 App，订阅专栏获取。
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：
线性代数：如何将研究对象形式化？
概率论：如何描述统计规律？
数理统计：如何以小见大？
最优化理论： 如何找到最优解？
信息论：如何定量度量不确定性？
形式逻辑：如何实现抽象推理？
线性代数：如何将研究对象形式化？
事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。
着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是 n 维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。
总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。
概率论：如何描述统计规律？
除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。
同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。
数理统计：如何以小见大？
在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。
虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。
用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断，常用于估计机器学习模型的泛化错误率。
最优化理论： 如何找到最优解？
本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值 (最小值) 的数值。 如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。
通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值；在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数；置信域算法的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向；以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。
信息论：如何定量度量不确定性？
近年来的科学研究不断证实，不确定性就是客观世界的本质属性。换句话说，上帝还真就掷骰子。不确定性的世界只能使用概率模型来描述，这促成了信息论的诞生。
信息论使用“信息熵”的概念，对单个信源的信息量和通信中传递信息的数量与效率等问题做出了解释，并在世界的不确定性和信息的可测量性之间搭建起一座桥梁。
总之，信息论处理的是客观世界中的不确定性；条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数；KL 散度用于描述两个不同概率分布之间的差异；最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。
形式逻辑：如何实现抽象推理？
1956 年召开的达特茅斯会议宣告了人工智能的诞生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者们，包括约翰·麦卡锡、赫伯特·西蒙、马文·闵斯基等未来的图灵奖得主，他们的愿景是让“具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类的心智。”通俗地说，理想的人工智能应该具有抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋等具体问题的算法。
如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑；谓词逻辑是知识表示的主要方法；基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能；不完备性定理向“认知的本质是计算”这一人工智能的基本理念提出挑战。
《人工智能基础课》全年目录
本专栏将围绕机器学习与神经网络等核心概念展开，并结合当下火热的深度学习技术，勾勒出人工智能发展的基本轮廓与主要路径。点击我获取学习资源
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我们再来看看人工智能，机器学习、大数据技术应用方面有哪些联系与区别
大数据、人工智能是目前大家谈论比较多的话题，它们的应用也越来越广泛、与我们的生活关系也越来越密切，影响也越来越深远，其中很多已进入寻常百姓家，如无人机、网约车、自动导航、智能家电、电商推荐、人机对话机器人等等。
大数据是人工智能的基础，而使大数据转变为知识或生产力，离不开机器学习（Machine Learning），可以说机器学习是人工智能的核心，是使机器具有类似人的智能的根本途径。
本文主要介绍机器有关概念、与大数据、人工智能间的关系、机器学习常用架构及算法等，具体如下：
机器学习的定义
大数据与机器学习
机器学习与人工智能及深度学习
机器学习的基本任务
如何选择合适算法
Spark在机器学习方面的优势
01 机器学习的定义
机器学习是什么？是否有统一或标准定义？目前好像没有，即使在机器学习的专业人士，也好像没有一个被广泛认可的定义。在维基百科上对机器学习有以下几种定义：
“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。
“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。
“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”
一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience (E) with respect to some class of tasks(T) and performance(P) measure , if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E。
可以看出机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能，其处理过程如图所示。
▲机器学习处理流程
上图表明机器学习是使数据通过算法构建出模型，然后对模型性能进行评估，评估后的指标，如果达到要求就用这个模型测试新数据，如果达不到要求就要调整算法重新建立模型，再次进行评估，如此循环往复，最终获得满意结果。
02 大数据与机器学习
我们已进入大数据时代，产生数据的能力空前高涨，如互联网、移动网、物联网、成千上万的传感器、穿戴设备、GPS等等，存储数据、处理数据等能力也得到了几何级数的提升，如Hadoop、Spark技术为我们存储、处理大数据提供有效方法。
数据就是信息、就是依据，其背后隐含了大量不易被我们感官识别的信息、知识、规律等等，如何揭示这些信息、规则、趋势，正成为当下给企业带来高回报的热点。
而机器学习的任务，就是要在基于大数据量的基础上，发掘其中蕴含并且有用的信息。其处理的数据越多，机器学习就越能体现出优势，以前很多用机器学习解决不了或处理不好的问题，通过提供大数据得到很好解决或性能的大幅提升，如语言识别、图像设别、天气预测等等。
03 机器学习、人工智能及深度学习
人工智能和机器学习这两个科技术语如今已经广为流传，已成为当下的热词，然而，他们间有何区别？又有哪些相同或相似的地方？虽然人工智能和机器学习高度相关，但却并不尽相同。
人工智能是计算机科学的一个分支，目的是开发一种拥有智能行为的机器，目前很多大公司都在努力开发这种机器学习技术。他们都在努力让电脑学会人类的行为模式，以便推动很多人眼中的下一场技术革命——让机器像人类一样“思考”。
过去10年，机器学习已经为我们带来了无人驾驶汽车、实用的语音识别、有效的网络搜索等等。接下来人工智能将如何改变我们的生活？在哪些领域最先发力？我们拭目以待。
对很多机器学习来说，特征提取不是一件简单的事情。在一些复杂问题上，要想通过人工的方式设计有效的特征集合，往往要花费很多的时间和精力。
深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并利用这些组合特征解决问题。深度学习是机器学习的一个分支，它除了可以学习特征和任务之间的关联以外，还能自动从简单特征中提取更加复杂的特征。下图展示了深度学习和传统机器学习在流程上的差异。如图所示，深度学习算法可以从数据中学习更加复杂的特征表达，使得最后一步权重学习变得更加简单且有效。
▲机器学习与深度学习流程对比
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前面我们分别介绍了机器学习、人工智能及深度学习，它们间的关系如何？
▲人工智能、机器学习与深度学习间的关系
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人工智能、机器学习和深度学习是非常相关的几个领域。上图说明了它们之间大致关系。人工智能是一类非常广泛的问题，机器学习是解决这类问题的一个重要手段，深度学习则是机器学习的一个分支。在很多人工智能问题上，深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈，推动了人工智能领域的快速发展。
04 机器学习的基本任务
机器学习基于数据，并以此获取新知识、新技能。它的任务有很多，分类是其基本任务之一。分类就是将新数据划分到合适的类别中，一般用于类别型的目标特征，如果目标特征为连续型，则往往采用回归方法。回归是对新目标特征进行预测，是机器学习中使用非常广泛的方法之一。
分类和回归，都是先根据标签值或目标值建立模型或规则，然后利用这些带有目标值的数据形成的模型或规则，对新数据进行识别或预测。这两种方法都属于监督学习。与监督学习相对是无监督学习，无监督学习不指定目标值或预先无法知道目标值，它可以将把相似或相近的数据划分到相同的组里，聚类就是解决这一类问题的方法之一。
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除了监督学习、无监督学习这两种最常见的方法外，还有半监督学习、强化学习等方法，这里我们就不展开了，下图展示了这些基本任务间的关系。
▲机器学习基本任务的关系
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05 如何选择合适算法
当我们接到一个数据分析或挖掘的任务或需求时，如果希望用机器学习来处理，首要任务是根据任务或需求选择合适算法，选择哪种算法较合适？分析的一般步骤为：
▲选择算法的一般步骤
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充分了解数据及其特性，有助于我们更有效地选择机器学习算法。采用以上步骤在一定程度上可以缩小算法的选择范围，使我们少走些弯路，但在具体选择哪种算法方面，一般并不存在最好的算法或者可以给出最好结果的算法，在实际做项目的过程中，这个过程往往需要多次尝试，有时还要尝试不同算法。不过先用一种简单熟悉的方法，然后，在这个基础上不断优化，时常能收获意想不到的效果。
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