人工智能流行的原因?强人工智能如何实现?
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现在很多人都比较喜欢使用智能产品，但是我们需要注意的问题也是非常多的，如果你想要实现智能化，那么我们需要做的准备工作也是比较多的。而且小编觉得这也是一个长期的过程，所以我们平时在生活中一定要多关注有关的信息。
一、我们应该怎么实现人工智能呢？
很多人都觉得科技可以改变我们的生活，因为科技一直都在不断地进步，所以我们这个时候也应该注意相关的问题，并且平时在生活中，我们也一定要关注有关的信息，其实实现人工智能也是指日可待的，但是我们需要做的准备工作也非常的多，而且这是一个长期的过程。但是这真的是长期的阶段，如果你真的想要实现人工智能，那么我们这个时候就必须要等待10年，甚至更久的时间。
二、我们需要注意哪些问题呢？
我们都希望自己能够提高生活质量，而且也希望自己能够使用一些高质量的产品，但是我们需要注意的问题是比较多的。而且平时在生活中，我们也一定要学会关心自己，这样才能够让你的生活质量有所提升，但是我们平时在生活中也一定要多关心理论知识，这样才能够知道人工智能到底能够什么时候实现，但是小编觉得这也是一个长期的过程。
所以大家一定要相信人工智能是可以实现的，但是人工智能实现的时间肯定是比较久的。我们平时在生活中一定要引导自己的孩子，而且我们这个时候也可以让小孩子多去了解一下有关的知识，并且我们也可以在网络上查看一些资料。如果孩子对于这方面的知识感兴趣，那么家长也可以讲解给自己的孩子，所以大家一定要给予一定的期待。
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个人认为人工智能的发展过程中是不存在强人工智能这个阶段的
因为真正的人工智能一旦诞生，一瞬间就可能会成为远超人类认知的超级智慧体，因为人工智能的研究是基于电子互联网的，和人类的大脑不同，只要硬件足够，人工智能可以获得远超人类肉体限制的思考和学习能力，所以不存在强人工智能。
强人工智能说到底还是模仿人类行为制造的电子程序，等于强行追求一种和人类完全不同的智慧个体的外在表现趋向于人类，这完全是对人工智能在应用层面上过于便利的解释，实际上是不可能存在的。
4年前 0条评论 -
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，在某种意义上可以看作一种新的文明。目前远远没有达到
达到强人工智能 机器就不需要人为设定程序了
现在的人工智能都是人设定程序，但是效果都是通过数据来学习加强的，也就是人给了个框框，机器能学习经验。4年前 0条评论 -
强人工智能就是我们经常在科幻电影动画小说里所想象出的那种人工智能。而弱人工智能对于人工智能的定义就宽泛多了。基本上能够帮我们解决某些特定领域问题的，都可以算作是弱人工智能。
按照定义，强人工智能就是能够执行“通用任务”（Generalized Mission）的人工智能：它能够进行通常意义上的学习、推理、认知，解决并非特定领域的问题。按照普罗大众的想象，它就是真正的人工智能
超能查派。我们想象中的人工智能是这样的。
对于强人工智能的判定，最著名的莫过于以计算机科学奠基人图灵为名的“图灵测试”。图灵测试的问题很简单：让一个人面对两个对象对话，其中一个对象是人工智能，一个对象是人类；如果这个人不能成功的分辨出谁是机器，那么就说明这个人工智能通过了“图灵测试”。
上世纪七八十年代强人工智能的研究者发现他们要解决的通用的认知和推理过程是无法跨越的障碍。于是很多科学家和工程师们转向了更加实用的，工程化的弱人工智能研究。他们在这些领域取得了丰硕的成果：人工神经网络、支持向量机、甚至最简单的线性回归理论在足够大的数据量和计算量支撑下，都可以获得非常出色的结果——比方说识别人脸，或者识别字迹。于是这些弱人工智能也迅速的应用到了我们的网络和生活的方方面面，从买东西，出门，网上订餐，我们都用到这些人工智能。
人工智能终会与我们朝夕相处。
7年前 0条评论 -
1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介.虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可 能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大. 1955年末,Newell和Simon做了一个名为”逻辑专家”(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人 认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题.”逻辑专家”对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论.他请他们到 Vermont参加 ” Dartmouth人工智能夏季研究会”.从那时起,这个领域被命名为 “人工智能”.虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础.14年前 0条评论
