智能的本质作者piero,人造智能可能成为未来人类智能容器

它试图理解智能并产生一个新的智能机器，它可以和人类/相似,可以想象，人造智能带来的科技产品将成为未来人类智能的“容器”,人造的智能不是人类智能，但它能像人类一样思考，并可能超越人类智能,总的来说，人工智能的研究的主要目标之一是使机器能够完成一些通常需要人类完成的复杂任务智能,计算能力不是智能本质的原因。

计算能力不是智能 本质的原因。人脑计算能力有限，但有逻辑推理能力。目前计算机的计算能力远超人类，但无法产生类似的学习和逻辑推理能力。计算机通过逻辑门映射出最基本的逻辑关系，再由逻辑门(以及继电器等其他元件)组成逻辑电路来映射和存储更复杂的上层逻辑。实际上，逻辑门由晶体管实现，逻辑电路由集成电路实现。因此，通过逻辑门和集成电路，计算机具有映射逻辑关系(将逻辑转换为电路)的能力。它的逻辑处理过程是:接受数据，利用逻辑关系分析数据，得到结果，这就是经典的输入-处理-输出模型。但计算机逻辑处理依赖于:首先，人类提供输入数据。二是逻辑关系由程序描述，即人类捕捉逻辑，然后由逻辑门映射。再次，数据分析由程序控制，即人类控制逻辑门处理数据。

当前AI的核心思想是深度网络和深度学习。深度网络的核心思想是寻找物理系统的有效描述符空间，即构建一个与目标系统相匹配的网络，使得目标系统可以被这个网络有效地描述。这里的有效是指系统体积的多项式复杂度，即找到一个足够紧凑有效的描述子空间来描述系统。但是这个系统是参数化的，这个参数集可以包括网络结构和网络参数，可能是未定的。深度学习的目的就是如何确定这些参数，找到最佳的网络结构和网络参数来完成系统描述。最常见的现有方法是数据训练，但也可以结合其他手段，如逻辑推理和域迁移。深度网络和深度学习系统本质的成功，是因为真实的客观世界复杂度低，有有效的描述符。找到有效的描述符可以全面控制和理解系统。这个有效的描述符不仅是数学的，而且是物理的，在现实中是可执行和可计算的。深网可以理解为客观物理系统的发生和演化，是系统方程执行的轨迹，而不仅仅是方程本身。

1。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能并产生一个新的智能机器，它可以和人类/相似。该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，人工智能自诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大。可以想象，人造智能带来的科技产品将成为未来人类智能的“容器”，人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人造的智能不是人类智能，但它能像人类一样思考，并可能超越人类智能，2.人工智能是一门具有挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学。人工智能是一门非常广泛的科学，由不同的领域组成，比如机器学习、计算机视觉等，总的来说，人工智能的研究的主要目标之一是使机器能够完成一些通常需要人类完成的复杂任务智能。