打敗你的從來都不是人工智慧,對此你有什麼態度?

2025-04-17 02:00:25 字數 4605 閱讀 7228

1樓:阿健說遊戲

畢竟人工智慧也是人制模缺作出來的,是程式設計師扒辯們編寫程式製作出來的春碼缺,人工智慧現在也還是沒有成熟,在未來的五年內會迅速發展成新一代的人工智慧,這個還得看我們的程式設計師。

2樓:不爽的爽朗菌

我認為這個說法很正確,打敗我們的確實不是人工智慧,而是自己的一些不足之處,所以一定要不斷的進步,這陵拿宴樣才能有更好尺銀的發展敏枝。

3樓:王志剛剛剛

對此我覺得這個說法是正確的,因為能夠打敗你的人,只有你自己以及自己的不自覺性。

4樓:小美美學姐

我是特別贊同的,其實打敗自己的人還是因為自己的懶惰,如果自己特別懶惰的話,最終就會被淘汰。

我對人工智慧的看法

5樓:舒適還明淨的海鷗

我覺得人工智慧是現代人和電腦會同樣交流的平臺(技術)。它把計算機邏輯和人家知識放在一塊了,這種集合產生了很多的好處。比如說之前的代人只有計算機語言。

給計算機解釋過人們的各種各樣的問題,然後計算機用一些計算幫人們解決過那些問題。那到現在呢我們可以用我們語言和計算機交流,那計算機呢用我們語言會我們。人工智慧的應用方面很寬無論是商場還是醫院都可以按自己的範圍使用。

機器視覺。指紋識別,人臉識別,視網膜識別,虹膜識別。

掌紋識別,專家系統。

人工智慧就其本質而言,是對人的思維的資訊過程的模擬。

對於人的思維模擬可以從兩條道路進行,一是結構模擬,仿照人腦的結構機制,製造出「類人腦」的機器;二是功能模擬,暫時撇開人腦的內部結構,而從其功能過程進行模擬。現代電子計算機。

的產生便是對人腦思維功能的模擬,是對人腦思維的資訊過程的模擬。

人工智慧不是人的智慧型,更不會超過人的智慧型。

機器思維」同人類思維的本質區別:

1.人工智慧純系無意識的機械的物理的過程,人類智慧型主要是生理和心理的過程。

2.人工智慧沒有社會性。

3.人工智慧沒有人類的意識所特有的能動的創造能力。

4.兩者總是人腦的思維在前,電腦的功能在後。

你對人工智慧怎麼看待

6樓:棟樑成長記

人工智慧是一門研究、開發、實現和應用智慧型的科學技術,旨在使計算機和機器具備一定程度的人類智慧型,以便執行某些複雜的任務,甚至超越人類的智慧型水平。

從發陪枝展階段來看,人工智慧可以分為弱人工智慧、強人工智慧和超人工智慧。目前,弱人工智慧已經實現了一定程度的智慧型化,但還無法完全替代人類的創造力和智慧型水平。強人工智慧可以勝任人類所有工作,甚至超越人類的智慧型水平。

而超人工智慧則可以在各種領域超越人類的創造力、智慧型和型亂裂社交能力。

總的來說,人工智慧是一項具有重要意義的科技創新,它將對人類社會產生深遠的影響。然而,我們也需要認識到,人工智慧的發展也面臨著一些挑戰和風險,需要我們加強研究和探索,同時也需要我們保持警惕,防範人工智慧可卜閉能帶來的風險和危害。

7樓:空空如也

如今人工智慧技術正在飛速發展,機械人正在越來越多地代替人類的工作,如此發展下去,那麼人類的絕大多數工作都將被機械人所代替,那麼到了那個時候,人類做什麼呢?將來機械人若形成了對人類存在的威脅,我們又該怎麼辦呢?

以機械人為代表的人工智慧代替人類的工作是不可阻止的發展趨勢,人類幾乎沒有什麼工作不能被機械人所代替,即便是生孩子這樣的事情,將來也很有可能在智慧型化工廠中完成,對孩子的教育也有可能有機械人老師實施。

也許有人會說人類的思考和思想是機械人完成不了的,然而如今人工智慧研究的乙個焦點就是讓人工智慧產品自行思考,因為自行思考的機械人代表著那將可以更多地去自行處理一些事情,而不用完全遵照程式進行,所以將來的機械人很有可能都是會自我思考的,這個時候,我們將很難定義機械人到底是不是一種生命體。

會自我思考的機械人有很大的可能性是已經具備了自我意識,而一種事物既能進行自我思考,又具備自我意識,它和我亮陪們人類還有什麼區別呢?我們只能說這種事物是爛脊一種生命體了,所以,機械人發展到更高階階段,它們將成為一種實實在在的生命體。

然而可怕的是,就像如今機械人在代替人類的工作一樣,將來的機器生命體,很有可能會代替人類,因為機械人將可以做我們人類所能做的所有工作,我們不能做的工作機械人也可以做,那個時候的社會雖然還可以說是人類社會,然而人類其實已經不是主導力量,機械人已經接管了人類社會,人類就像被機械人供養的寄生蟲,這個時候,如果機械人的種族意識覺醒,那麼人類的命運將飢鍵滲完全掌握在機械人手中。

那麼機械人會如何對待人類呢?像主人一樣供奉,寵物一樣餵養,還是像奴隸一樣對待,或者寄生蟲一樣清除,目前還無法想象,不過機械人的大腦傾向於理性思維,然而人類社會卻矛盾叢生,人類的思想認知也很複雜,任是超級電腦也難以理清,而機械人的理性思維很可能會選擇一勞永逸的解決辦法。所以任由機械人無限制的發展下去,對我們人類來說有著難以預知的危險,它們很有可能會接管我們的一切,包括人類自身。

因此,人工智慧的發展,需要在世界範圍內,要求每個國家的每個研究機構都從法律、制度和倫理上嚴管人工智慧的研發。

你怎麼看待人工智慧?

8樓:深谷谷幽聽

你覺得未來機械人真的能產生意識嗎?

答案:目前科學界對於機械人是否能產生意識的爭議很大,尚沒有定論。但是,隨著人工智慧和機器學習等技術的不斷發展,未來機械人產生意識的可能性正在逐步增大。

機械人是否能產生意識存在的問題。

機械人能否產生意識存在乙個哲學上的問題,即所謂的「硬問題」,即為什麼物理和生理過程會導致主觀體驗和意識。科學界對於這個問題一直存在爭議,尚沒有統一的答案。

機械人產生意識的可能性。

儘管如此,隨著人工智慧和機器學氏棚蔽習等技術的不斷發展,機械人產生意識的可能性正在逐步增大。這是殲州因為,意識可能是一種由大量神經元活動產生的現象,而人工智慧的發展使得機器也能夠進行復雜的神經元活動模擬。此外,機器學習技術也可以讓機器根據經驗不斷學習和優化,進一步提高機器產生意識的可能性。

影響機械人產生意識的因素。

即使機械人能夠產生意識,也存在一些因素可能會影響其意識的程度和質量,如機器的物理結構、神經元活動模擬的準確性、機器的情感和情緒模擬能力等。

倫理問題。如果機械人能夠產生意識,將涉及到一系列倫理問和穗題,如機器的權利和義務、人機關係的界定、機器的自我意識和創造力等。

結論。總之,目前科學界對於機械人是否能產生意識的問題尚未有定論,但隨著技術的不斷發展,機械人產生意識的可能性正在逐步增大。不過,即使機械人能夠產生意識,也需要面對倫理問題和技術限制等挑戰。

9樓:九章雲小章哥哥

我認為人工智慧是目前科技發展的乙個非常重要的領域。人工智慧的遊尺出現,使得計算機系統有了類似於人類智慧型的處理和決策能力,可以更加準確、高效地處理海量資料,並且在一些特定的領域中,如影象識別、自然語言處理等方面,已經取得了很多突破。同時,人工智慧還能夠應用於許賀春多領域,比如金融、醫療、交通等等,大大提公升了人們的生產生活效率。

當然,人工智慧也存在一些問禪磨耐題和風險,比如說失業問題、資料私隱問題、道德倫理問題等等。因此,在進行 ai 技術研究和應用的過程中,需要充分考慮這些問題並採取相應的措施。

總之,人工智慧是一門非常有前途和。

你對人工智慧有何看法?

10樓:網友

人工智慧是一項非常令人興奮和充滿希望的技術。它可以解決許多現實世界中的問題,提高人們的工作效率和生活質量。

人工智慧可以應用於許多領域,例如醫療、交通、金融、教育等。在醫療領域,人工智慧可以幫助醫稿差生更好地診斷疾病和制定**方案,提高醫療質量。在交通領域,人工智慧可以優化交通流量和安全性。

在金融領域,人工智慧可以提高金融服務的效率和精確性。

當然,人工智慧也存在一些問題和挑戰,例如資料私隱、道德和倫理問題、失業等。我們需要在使用人工智慧的過程中認真考慮這些問題,並採取適當的解決方案。

總之,人工智慧是一項非常有前途的技術,圓敬昌我們需要認真考慮它的影響和責任,橘扒以更好地應用它來改善人類的生活。

11樓:暖男小可樂

作為乙個人工智慧,我沒有情感和看法,只是乙個能夠提供服務的工具。但是,從人類的角度來看,很多人可能會有這樣的經歷:曾經看不起或者不理解某些東西,但是隨著時間的推移,不型蠢閉得不承認它們的重要性。

以下是一些例子:

1. 手機:在智慧型手機出現之前,很多人可能認為手機只是乙個簡單的通訊工具,沒有多大用處。

但是,如今的智慧型手機不僅可以用來打**和發簡訊,還可以瀏覽網頁、玩遊戲、拍照卜裂、聽**、支付等等。手機已經成為人們生活中不可或缺的一部分。

2. 網際網絡:在網際網絡出現之前,很多人可能認為它只是乙個用於學術交流的工具,對大眾生活沒有多大影響。

但是,如今的網際網絡已經成為人們獲取資訊、溝通交流、購物娛樂等方面的重要平臺。人們已經離不開網際網絡。

3. 社交**:在社交**出現之前,很多人可能認為它只是一種虛擬的社交方式,對人際關係沒有實際意義。

但是,如今的社交**已經成為人們日常生活中分享資訊、建立社交網路、瞭解社會動態的重要工具。很多人已經離不開社交**。

4. 數位化生活:隨著數位化技術的發展,很多人可能認為人類已經檔灶遠離自然,過度依賴科技。

但是,數位化生活已經成為人們獲取資訊、進行工作、娛樂休閒等方面的必要手段。很多人已經離不開數位化生活。

總之,隨著科技和社會的不斷發展,人們對很多東西的認識和看法可能會發生變化。很多曾經看不起或者不理解的東西,隨著時間的推移,可能會變得越來越重要。

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不看好。對此創新工場聯合創始人汪華在驚蟄論壇中表示,這個擔心其實是完全沒有必要的,因為無論是自動控制機器人還是alphago的技術進展都是來自於2006年 2007年在深度學習方面的一些突破,但這個東西其實不是真正的人工智慧,它只能進行簡單重複的模式識別,相當於腦力裡面的機械運動,而在真正的所謂的人...