網易紅彩人工智慧使用
① 人工智慧將如何改變各行各業的生產和工作方式
人工智慧依現在的發展來看更多地還是按照人類設定好的思路和准則判斷事物，回依現在的發展看答人工智還只能替代目前人類已知的重復性工作，這樣會提升很大的生產效率，但對高新尖端產業影響不大。
人腦專家和人工智慧專家都會用一句話來反駁對方「你太小看人類的智慧了「，所以不要考慮太多，需要人們動手的就越來越少。|就越來越需要思維上的引導,或者說接下來是拼思維的年代，社會發展只會淘汰弱者，加油做有錢人就行啦
② 人工智慧有哪些是我們可以利用的領域
隨著科學技術和經濟社會的迅速發展，人工智慧的應用越來越普遍，它發展對我們的工作和生活方式都產生了深遠影響。在電子商務領域，人工智慧技術同樣也得到了很好的應用，並取得了明顯的效果。可以說，人工智慧與電子商務之間存在著密切的聯系，兩者相互影響並共同進步。
6、趨勢預測
一般來說，圖片中會隱藏著大量的用戶信息。所以，根據用戶瀏覽的圖片，利用深度學習演算法可以從中分析出最近某品類的流行趨勢，如顏色、規格、材質、風格等，這也是電商平台與供貨商進行談判的重要依據。
7、商品定價
傳統模式下，企業需要依靠數據和自身的經驗制定商品的價格。然而，在日趨激烈的市場競爭環境中，商品價格也要隨著市場的變動做出及時調整。這種長期持續的價格調整，即便是對於一個只有小規模庫存的線上零售商來說，也是一項很大的挑戰。而這種定價問題正是人工智慧所擅長的，通過先進的深度學習演算法，人工智慧技術可以持續評估市場動態以解決商品定價問題。
③ 人工智慧領域主要取得了哪些成果
人工智慧是近年來引起人們很大興趣的一個領域：它的研究目標是用機器，通常為電子儀器、電腦等，盡可能地模擬人的精神活動，並且爭取在這些方面最終改善並超出人的能力；其研究領域及應用范圍十分廣泛、例如，自動定理證明、推理、模式識別、專家知識系統、智能機器人、學習、博彩、自然語言理解等等。
模式識別可能是人工智慧這門學科中最基本也是最重要的一部分。簡單來說，模式識別就是讓電腦能夠認識它周圍的事物，使我們與電腦的交流更加自然與方便。它包括文字識別(讀)、語音識別(聽)、語音合成(說)、自然語言理解與電腦圖形識別。現在的電腦可以說是又聳又啞，而且還是個瞎子，如果模式識別技術能夠得到充分發展並應用於電腦，那我們就能夠很自然地與電腦進行交流，開也不需要記那些英文的命令就可以立接向電腦下命令。這也為智能機器人的研究提供了必要條件，它能使機器人能夠像人一樣與外面的世界進行交流。
在人工智慧的應用當中最有趣的應該就是機器人了其實機器人的范圍很廣，不僅包括各種外型的智能機器人，還包括一些用於工業生產的、用於代替人類勞動的機器人、現在的機器人技術在製造只有某一種功能的機器人方面已經取得了一定的成果、但是要研製一種多功能、人性化的智能機器人，還需要不少時間。到了那時，我們在科幻片中看到的人類與機器人的矛盾不知會不會成為現實。專家系統具有一定的商業特性、它先把某一種行業(譬如醫學、法律等等)的主要知識都輸入到電腦的系統知識庫里，再由設計者根據這些知識之間的特有關系和職業人員的經驗，設計出一個系統，這個系統不僅能夠為使用者提供這個行業知識的查詢、建議等服務，更重要的是作為一個人工智慧系統、必須具有自動推理、學習的能力。專家系統經常應用於各種商業用途，例如企業內部的客戶息系統，決策支持系統，以及我們在世面上可以看見的醫學顧問、法津顧問等軟體。
除此之外，在我們生活中的許多地方都能找到人工智慧的影子。
④ 如何構建一個像""紅後""那樣的人工智慧
首先，我們來解釋一下什麼是「災難性忘卻」（catastrophicforgetting）。現有人工智慧技術的底層是機器學習技術，也就是利用很多層神經網路來對問題進行量化分析。最終得到一個相對靠譜的神經網路，知道如何分解問題最合理，卻不知道網路參數數值與最終結果除了正確率之外的其他邏輯意義。那麼我們假設現在有兩個需要學習的新生事物A和B，而我們先後用一套神經網路去學習，就會出現一個非常尷尬的局面：讓人工智慧學習完A之後學習B，之前為完成A任務所建立的神經網路就變得無用，需要再次從0開始積累。當神經網路學會如何解決B問題之後，A問題的解決方法卻又已經被覆蓋，等於「忘記」了。那種想說一件事，但是因為被打斷突然忘掉了，有多郁悶你肯定懂。通俗點來說，雖然這套神經網路能夠同時學習A、B兩種事物，但他們從本質上來說卻不是一個神經網路，因為它並不能同時完成兩項事務。這個特性就好比一堵「高牆」，攔住了人工智慧往通用化的方向前進。也正因為不能通用化，所以我們目前看到的人工智慧還久久停留在「弱人工智慧（只能完成一個或者一類實際問題）」階段。為了解決這個問題，DeepMind此次引入了一套全新的演算法體系EWC（彈性權重鞏固），原理並不復雜。A、B兩個任務，以及分別對應的兩個神經網路依舊是A、B兩個需要學習的事物，但在學習完A之後EWC演算法中多出來了一步：根據神經網路中每一個神經元與結果的關系強弱，分別給他們加上一個對應的時間保護設置。當再次學習全新事物B時，A事物最關鍵的神經網路結構會被保留，即便少部分被覆蓋，也能快速通過再次學習獲得。袁行遠特別指出：「這次DeepMind進展的關鍵，在於19個游戲用的是同一個神經網路。」單從這個成績來看，DeepMind這次的實驗已經算成功了。不得不說，這的確很像人腦的工作方式。因為人類大腦也會左右分工、大腦皮層的不同位置也會負責不同任務。處理具體問題的時候，大腦對應區域自然會運轉起來。而EWC的出現，就是去衡量這些無法同時工作的神經網路應該如何分別留存。實際上，DeepMind這套演算法的參考對象就是人類和哺乳動物大腦，因為他們都有鞏固先前獲得技能和記憶的能力。根據神經科學目前的研究成果，大腦中主要有兩種鞏固知識的方式系統鞏固（systemsconsolidation）與突觸鞏固（synapticconsolidation）。系統鞏固的過程中，人類大腦將快速學習部分獲得的記憶轉印進了緩慢學習的部分。這一轉印過程有有意識的回憶參與，也有無意識回憶的參與，人類做夢時就能完成這一轉印過程。而在突觸鞏固中，如果一種技能在此前的學習中非常重要，神經元之間連接就不會被覆蓋。而這次DeepMind公布的EWC演算法，實際就模擬了突觸鞏固。但毫無疑問，即便裝備了EWC演算法，人工智慧目前的記憶復雜程度還遠遠比不上人類。是騾子是馬？拉出來玩幾把游戲再說既然演算法有了，自然要測試一下。DeepMind選擇了一個自己熟悉的項目：19款ATARI2600（一款1977年發布的經典像素游戲主機，之上有數款最經典的游戲）游戲。早在2015年，DeepMind就通過自行研發的神經網路DeepQ，在這些游戲上得分超過了人類。還是熟悉的項目，但DeepMind這回在DeepQ基礎上加上了EWC演算法。同時為了驗證EWC演算法的有效性，他們添加了一個考核條件：每種游戲只能學習2000萬次，然後就切換到下一個游戲。當19個游戲全部被學習一次之後，再從第一個游戲重新開始學習。最終他們得到了下面的結果：註：SGD（藍色）為沒有加上EWC的學習結果，紅色是加上EWC演算法之後，singlegame（黑色）為持續對單個游戲進行學習的結果。需要額外解釋一下的是，這些圖表中橫向坐標是學習次數，同時EWC並不是連續學習的結果。EWC每兩個峰谷之間實際上已經學習了另外18個游戲。對結果做一個簡單統計：在19個游戲中，總共有11個EWC成績達到或者接近（以80%計算）singlegame的成績。另外一方面，EWC與SGD成績對比也能顯現出很有趣的趨勢：在絕大多數游戲中，兩者都會在「重新學習」之後發生較明顯的成績下滑，但是EWC的成績通常比SGD高，而且整體波動幅度會越來越小。而這恰恰證明，EWC的確記住了這個游戲怎麼玩。但與此同時，我們還能發現另外一些有趣的結果：1、breakout、stargunner、Asterix這幾款游戲中，數據的積累非常重要，singlegame也是在學習量積累到一定程度之後才找到其中的規律，而每個游戲只能學習2000次的限制讓EWC、SGD都無法取得進展（即便我們繼續增加回合數，希望也很渺茫）。2、在kangaroo這款游戲中，不同的學習嘗試似乎反而促進了分數，EWC在數個回個之後曾取得多個超過singlegame的成績（這跟人類玩游戲需要狀態、靈感有點類似）。3、在demonattack、defender、spaceinvaders這幾款游戲中，EWC在幾個回合之後出現成績下滑。即便後面多個回合繼續研究也沒有起色。這可能是由於學習次數不夠，同時也有可能是因為EWC網路沒有正確選擇應該保留的神經網路組件的結果。這次實驗證明了EWC的確能夠工作。但不同游戲下表現差異比較大。如何選擇需要「記憶」的神經網路，每次學習的次數如何決定？這些硬性條件同樣需要演算法來平衡，我們甚至可以說現在的EWC演算法是殘缺的。袁行遠對這部分實驗也指出了自己的幾個看法：1、DeepMind選擇ATARI2600游戲作為測試樣本有其原因所在，雖然游戲種類、玩法、成績不同，但輸入都是一致的，這在一定程度上保證了神經網路的通用性質。2、這次記憶體系的構建並不會直接打通強人工智慧之路，這還是一個非常漫長的道路。3、神經科學目前的積累基本已經被人工智慧所「掏空」，接下來人工智慧的進展還需要不斷靠嘗試推進。記憶鋪路，讓強人工智慧早日來臨正如上文所提到的那樣，引入「記憶」最終是為了前往人工智慧的終極目標——強人工智慧，這也是最理想的道路之一。袁行遠就此分享了一下目前他所理解的兩條前往強人工智慧的道路——語言與記憶：「就比如AlphaGo，它現在的確很厲害，未來肯定能超過人類。但它目前還不能做到我最希望的一件事，把它下棋的經驗寫出來。這樣雖然它能下過人類，但是人類並不能理解它的思考，那就等於對人類沒有意義。」那麼怎麼才能讓AlphaGo學會寫書呢？首先就是能夠將AlphaGo的下棋經驗記錄下來，也就是記憶；其次還需要將這些記憶變成人類所能理解的代碼、語言。當然，此次DeepMind所嘗試的演算法還非常有限，並不能算作一個完整的記憶體系。究竟怎麼樣的記憶才是人工智慧最需要的？袁行遠表示：「記住東西是必須的，關鍵是要能夠變成一本一本的書，也就是能夠輸出一個外部可以接受的成果。這樣不同的人工智慧能夠交換知識，人類也可以進行學習。」從時間長度來看，這些書本實際可以定義為一個個長期記憶，能夠永久保存、更新就最好了。至於語言方面，彩雲AI最新產品「彩雲小譯」就是一款人工智慧驅動的翻譯產品。在之前接受Xtecher采訪的時候他也曾強調過：「我們目前在做的是人與人之間語言的翻譯，未來實際上同樣也可以作為機器與人溝通的橋梁。」
⑤ 人工智慧在電視上有什麼應用
目前人工智慧在電視上的應用主要集中在控制影片播放，調節電視等，而非智能電視使用電視果，同樣可以實現人工智慧操作，語音控制快進快退幾分鍾這種操控以外，電視果的秘聽、調節解析度、倍速播放等貼心功能也能通過語音操控實現，非常方便。
⑥ 人工智慧在生活中應用的例子
1、虛擬個人助理
Siri，GoogleNow和Cortana都是各種渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能數字個人助理。
總歸，當你用你的聲響提出要求時，他們會協助你找到有用的信息;你能夠說「最近的我國飯館在哪裡？」，「今日我的日程安排是什麼？」，「提醒我八點打電話給傑里」，幫手會經過查找信息，轉播手機中的信息或發送指令給其他應用程序。
人工智慧在這些應用程序中十分重要，由於他們搜集有關懇求的信息並運用該信息更好地辨認您的言語並為您供給適合您偏好的結果。
微軟標明Cortana「不斷了解它的用戶」，而且終究會開展出猜測用戶需求的能力。虛擬個人助理處理來自各種來歷的許多數據以了解用戶，並更有效地協助他們組織和跟蹤他們的信息。
2、視頻游戲
事實上，自從第一次電子游戲以來，視頻游戲AI現已被運用了很長一段時間-人工智慧的一個實例，大多數人可能都很熟悉。
可是AI的復雜性和有效性在曩昔幾十年中呈指數級添加，導致視頻游戲人物了解您的行為，呼應刺激並以不行預知的方法做出反應。2014年的中心地球：魔多之影關於每個非玩家人物的個性特徵，他們對曩昔互動的回想以及他們的可變方針都特別有目共睹。
「孤島驚魂」和「使命呼喚」等第一人稱射擊游戲或許多運用人工智慧，敵人能夠剖析其環境，找到可能有利於其生存的物體或舉動;他們會點贊保護，查詢聲響，運用側翼演習，並與其他AI進行溝通，以添加取勝的時機。
就AI而言，視頻游戲有點簡略，但由於職業巨大的商場，每年都在投入許多精力和資金來完善這種類型的AI。
3、在線客服
現在，許多網站都提供用戶與客服在線聊天的窗口，但其實並不是每個網站都有一個真人提供實時服務。在很多情況下，和你對話的僅僅只是一個初級AI。大多聊天機器人無異於自動應答器，但是其中一些能夠從網站里學習知識，在用戶有需求時將其呈現在用戶面前。
最有趣也最困難的是，這些聊天機器人必須擅於理解自然語言。顯然，與人溝通的方式和與電腦溝通的方式截然不同。所以這項技術十分依賴自然語言處理(NLP)技術，一旦這些機器人能夠理解不同的語言表達方式中所包含的實際目的，那麼很大程度上就可以用於代替人工服務。
4、購買預測
如果京東、天貓和亞馬遜這樣的大型零售商能夠提前預見到客戶的需求，那麼收入一定有大幅度的增加。亞馬遜目前正在研究這樣一個的預期運輸項目：在你下單之前就將商品運到送貨車上，這樣當你下單的時候甚至可以在幾分鍾內收到商品。
毫無疑問這項技術需要人工智慧來參與，需要對每一位用戶的地址、購買偏好、願望清單等等數據進行深層次的分析之後才能夠得出可靠性較高的結果。
雖然這項技術尚未實現，不過也表現了一種增加銷量的思路，並且衍生了許多別的做法，包括送特定類型的優惠券、特殊的打折計劃、有針對性的廣告，在顧客住處附近的倉庫存放他們可能購買的產品。
這種人工智慧應用頗具爭議性，畢竟使用預測分析存在隱私違規的嫌疑，許多人對此頗感憂慮。
5、音樂和電影推薦服務
與其他人工智慧系統相比，這種服務比較簡單。但是，這項技術會大幅度提高生活品質的改善。如果你用過網易雲音樂這款產品，一定會驚嘆於私人FM和每日音樂推薦與你喜歡的歌曲的契合度。
從前，想要聽點好聽的新歌很難，要麼是從喜歡的歌手裡找，要麼是從朋友的歌單里去淘，但是往往未必有效。喜歡一個人的一首歌不代表喜歡這個人的所有歌，另外有的時候我們自己也不知道為什麼會喜歡一首歌、討厭一首歌。
而在有人工智慧的介入之後，這一問題就有了解決辦法。也許你自己不知道到底喜歡包含哪些元素的歌曲，但是人工智慧通過分析你喜歡的音樂可以找到其中的共性，並且可以從龐大的歌曲庫中篩選出來你所喜歡的部分，這比最資深的音樂人都要強大。
電影推薦也是相同的原理，對你過去喜歡的影片了解越多，就越了解你的偏好，從而推薦出你真正喜歡的電影。
(6)網易紅彩人工智慧使用擴展閱讀
人工智慧應用領域
機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。
值得一提的是，機器翻譯是人工智慧的重要分支和最先應用領域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統的譯文質量離終極目標仍相差甚遠；而機譯質量是機譯系統成敗的關鍵。
中國數學家、語言學家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題；單靠若干程序來做機譯系統，肯定是無法提高機譯質量的。
另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到「信、達、雅」的程度是不可能的。智能家居之後，人工智慧成為家電業的新風口，而長虹正成為將這一浪潮掀起的首個家電巨頭。
長虹發布兩款CHiQ智能電視新品，主打手機遙控器、帶走看、隨時看、分類看功能 。
⑦ 人工智慧彩虹是怎麼產生的
是通過人類一代代努力創造出來的
⑧ 人工智慧是什麼
人工智慧（計算機科學的一個分支）
人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，但沒有一個統一的定義。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。但是這種會自我思考的高級人工智慧還需要科學理論和工程上的突破。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。
工智能的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。
人工智慧在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用。
⑨ 《人工智慧》觀後感
剛才看了<<人工智慧>> 讓我對斯皮爾博格這位大導演更加欽佩 不想深層歸類 什麼 科幻倫理災難 也不懂得 或許 更願意相信 這是真的 或者再實際一點 這是一個寓言
影片中的中男孩大衛 是電子公司生產出來能夠感受感情的機器 是第一個能夠感受感情的機器人 並且這樣的感情永遠保存在他的記憶晶元中 他被製造出來 用來替代一對夫婦因病而成為植物人的兒子
人類對這個具有感情的機器人漸漸適應 卻當自己的植物人兒子馬丁再次醒來時 他們的待遇差別甚遠 所有人一再強調 你是機器人 不是真人 而他就單純的以為只要變成真人媽媽就會愛自己了 大衛為了變成真人 相信了 睡前媽媽躺在馬丁身邊為他讀的童話故事 以為找到「藍仙女」 自己便可已和小木偶一樣 成為真人 得到媽媽的愛
由於這對夫婦最終發現大衛的存在為他們帶來了太多的麻煩 最後大衛還是被趕出了家庭 在那一天之前媽媽卻是這么對他說的 "大衛 明天我們去郊外玩吧 只屬於我們兩個人的明天" 大衛的眼睛望著媽媽 不知道是感動還是感恩 我只知道那一刻 他一定很幸福 但是其實 是要把大衛仍在郊外 到了郊外 當媽媽對大衛說出了事實真相之後 大為一再拉著媽媽的手 哭著喊著 不讓她走 但是媽媽最終還是流著淚 上車遠去 並且一再囑咐大衛 不要到對面去 因為那邊就是製造他的電子公司 他們找到他 看到他已經沒有作用 就會把他毀滅
為了變成真人 大衛經過了一系列波折 甚至被抓到機器人屠殺場 最後 終於找到了藍仙女
當david在藍仙女面前祈禱 "請把我變成真人吧 請 請把我變成一個真正的男孩吧 讓我和馬丁一樣得到媽媽的愛吧" 我想 善良的人早就已經沒把david看作一個機器人 而他所付出的一切 只是想得到媽媽的愛 跟馬丁亨利一樣 得到媽媽的愛
當他望著四周冰冷的海水 這一切終於在兩千年之後 海水全部都結成冰之後 當他一個人穿越了74萬個被寂寞籠罩的黑夜之後 他終於實現了自己的願望 並且 這次 沒有馬丁沒有亨利 只有他一個人 擁有媽媽的愛 雖然付出了如此巨大的代價 雖然這一天如此短暫 雖然74個漫漫長夜換來的只是媽媽一天的愛 但是對於他來說 已經無憾了 因為這是他一生的心願
總之 真的是一部偉大的電影 很感動 影片的最後是大衛和媽媽一起睡去 那個鏡頭 看得有點心痛 有點壓抑 因為大衛根本不會睡覺 只是因為媽媽永遠睡去了 他也就 安靜的躺在媽媽身邊
周圍也沒什麼人可以分享 但是真的很好看 強烈推薦
謹以此文獻給我喜歡的《人工智慧》 今天終於把仰慕已久的2001年的科幻電影看完了，不由得驚呼一聲「神作！！！」 劇情我就不廢話了，實在是太感人了！當大衛（主人公，懂「愛」的機器小孩）被媽媽拋棄的時候，當他與機器小熊泰迪相依為命，歷盡艱險的時候，當他堅信童話故事《木偶奇遇記》里的藍仙女能把自己變成真人，這樣媽媽才會愛他的時候，當他從世界盡頭自己跌入海洋的那一刻，當他在海底見到藍仙女（雕像），不停對她祈禱的時候，這一祈求就是兩千年…… 兩千年後，人類不復存在，當友善的外星人把他從被冰封的海洋里救出，他還在祈求著…… 當他見到真正的藍仙女（外星人製造的幻象）的時候，藍仙女答應了他可以把媽媽復活，但要有殘骸，而且只有一天的時間！這時小熊泰迪拿出了媽媽以前被大衛剪下的頭發……（劇情伏筆很好） 這一天是大衛一生中最快樂的一天！因為媽媽的心裡只有他一個人（沒有記憶），到了晚上，當媽媽睡去的時候，大衛第一次閉上眼睛，去到了一個地方－美夢開始的地方！ 每一個畫面，都是那麼的震撼唯美，每一幅場景，都是那麼的感人至深…… 迄今為止，只有三部電影震撼過我：《指環王》，《異形》，《人工智慧》。 一個人工智慧機器人能把「愛」詮釋得如此深刻，透徹，淋漓盡致……震撼！！… 我接著看了《創：戰紀》，結果令我大失所望，除了幾個3D電腦特技鏡頭精彩外，其他的都不咋地。 個人認為，科幻片除了要靠特效支撐門面外，也要注重影片的主題思想，哲理內涵！畢竟觀眾大都喜歡看有思想，有深度，有內涵的電影。 最後，向該片的導演斯皮爾伯格大師和不知名的編劇致以我的敬意！
《人工智慧》觀後感即影評
在看到片名的時候，我就認為這是一部科幻片，無非是主要以特技為重點，講講人與機器人之間的關系的影片。可是看完《人工智慧》電影後，我發現我錯了，這不是一部單純的科幻片，當然它的特技無可挑剔。但我更注重的是，這是一部解剖人性，研究倫理、文學、哲學、道德等多方面內涵的影片。
這部影片在上映的時候備受矚目，並不是沒有它的道理的。首先，在導演方面已經有足夠的噱頭了。電影大師庫布里克已於 1999 年去世，他在生命的最後 15 年裡一直醞釀著這部影片，並經常跟斯匹爾伯格反復切磋，他也曾提出由斯氏來執導筒。但由於當年的電腦科技不夠發達，這個項目被耽擱下來。庫氏過世後，斯氏接過庫氏構思的大量草稿和草圖，並 20 年來首次揮筆撰寫劇本，以完成前輩的遺願。所以在這部影片中，充滿了矛盾，每一個鏡頭的安排不落俗套，它需要你用智慧和靈魂去享受。最明顯的一個矛盾是，前面大衛所受冷落的鏡頭充滿了灰色調，而後面的結局卻充滿了溫馨。不少人認為大衛與和蒙妮卡相聚的那一天是敗筆， 因為後面的情節無論從戲劇張力還是視覺沖擊力來看，均有點 「 壓不住 」 ，認為這是這就是好萊塢非明文規定的大團圓結局。但我卻並不這樣認為，最後的情節不僅承接了前面的伏筆（蒙妮卡的頭發），更重要的是，在現實生活中，悲劇已經夠多了，大團圓結局不過就是彌補現實的殘酷。而在影片中的大團圓結局是更深層次的表現，...
隨著科技的發展，使人民的生活更加的方便，其中首屈一指的要算是計算機行業的發展了，體現在這方面的則要數是機器人了！伴隨著情感的需求，喪失兒女年輕夫婦則需要一個類似真人的機器孩子來陪伴他們，為了達到要求，科學家也逐漸掌握大腦的一般運作過程，然後能夠編成像大腦一般運行的載有程序的硬碟，這樣則能夠滿足他們的情感需求了，但某些時候雖然機器人能夠達到人類的需求，但是卻沒有對機器人合法的保護措施，對於廢棄了的機器人只能夠當做廢鐵來處理，但是要知道人類是血肉之軀，與有相同智商的機器人來比的話，雖然沒有經過進化，但明顯他們更能適應我們生存的這個世界，後來的結果是可以預想的！本片引導人們進行諸如此類的思考之外，還植入了一個感人的故事，小男孩戴維是一個具有情感的機器人，也只是只能使用一次的機器人，因為對於情感需求來說他們往往都是獨一無二的！啟動了應用程序之後，則只能用於程序設定的用途，如果需要停止使用，則只能對機器人進行摧毀，戴維的里程序設定的媽咪因為兒子出了事故，找到了兒子的替代品戴維，開始雖然很難適應，但是因為模仿的很逼真，而且又有情感，很快就喜歡上了戴維，但是不久之後，真人兒子居然康復出院了，但是戴維媽咪真正的兒子馬丁對戴維印象很不好，引導他做了許多讓他媽媽生氣的事情，剪過媽咪的頭發，與馬丁競吃食物導致自己被破壞，還不小心把馬丁拖入了水中。。。最後，戴維媽咪對戴維喪失了信心，但是她又不想它被銷毀掉，只好把他扔入了森林，當然，還送了他機器熊泰迪，為了能夠再次回到媽咪的身邊，他想到把自己變成真人，這樣他媽咪就不會嫌棄他了，他想起了媽咪曾經給他講過的藍艷女的故事，藍艷女能夠把木偶人變成真人，他是一個機器，相信也可以變成真人，於是開始了找尋藍艷女的過程，但是，最後的事實，幾乎使他絕望，他知道了他只是科學家塔克製作的許多機器戴維中的一個，然而使他變成真人是不可能的，無奈之下，他跳入大海，卻發現了沉入大海中的游樂園里藍艷女的雕塑，他重拾信心，駕著機器潛入大海，面對著她乞求了2000年，當時的新的文明，把他催醒了回來，還幫他實現了和媽咪在一起的願望，但是，每個人都有自己的時間軌跡，只能陪在他的身邊一天，但是那確是他被生產起最高興的一天！最後電影在戴維媽咪與戴維沉睡的鏡頭前結束了。。。旁邊小熊泰迪真坐著盯著他們。。。人有些時候的確是可以為愛而生，或許這也是人存在的最大的意義，否則，為啥我們要活在這個世界上，因為死之前我們幾乎不不能帶走任何一樣東西，但卻可以留下我們的愛！這部電影也讓我對我們的計算機專業充滿著信心，說實話，我們是信息化的時代，不靠計算機行業的發展還能靠誰呢？
《人工智慧》用科幻演繹童話 人工智慧》老師在放著關於電影簡介的 PPT，有些看過的，有些聽過的——「 《A.I.》 人工智慧，大家有機會可以看一下，很不錯的電影。 」聽到老師做這番評價，放 學回到寢室，便下載了下來。 影片講述的是一個機器小孩為了回家而一心要變成真人的故事， 這個故事本 身就有著極強的童話色彩， 與木偶奇遇記是十分類似的， 機器孩子大衛也正是因 為偶然間聽到了木偶奇遇記而動了變成真人的心思。 這樣的題材讓斯皮爾伯格來 拍真是再合適不過的了。 《人工智慧》是斯皮爾伯格為了紀念好友庫布里克所拍攝的一部科幻電影。 斯皮爾伯格與庫布里克雖然說是多年的好友， 但是在藝術創作方面， 庫布里克的 電影是從來不讓斯皮爾伯格參與的，但《人工智慧》卻是一個例外，庫布里克曾 經有個設想就是力邀斯皮爾伯格擔任其導演， 自己擔任製片， 因為他覺得這應該 是一部屬於斯皮爾伯格的電影， 但是很遺憾， 這個計劃還沒有來得及啟動庫布里 克就離開了人世， 《人工智慧》也被一度擱淺，於是多年後斯皮爾伯格為紀念老 友而拍攝的這部電影就顯得異常寶貴。 在影片的開頭， 人類就被置於一個極度嚴峻的生存環境下， 溫室效應導致冰 川融化，部分城市已經被海水所淹沒，人類的科技卻極度發達，無疑這也是對人 類自身的一種諷刺。 擬真電子公司的老闆並不滿足於已經開發出來的智慧型機器 人，而要進一步開發出一個會愛的機器人，一個有心智和情感的機器人，這種機 器人擁有前所未有的潛意識，充滿暗喻、直覺和自發性推理力的內心世界。當這 個提議被提出的時候就遭來了同事的疑問， 社會充滿著仇視機器人的氣氛， 當前 最重要的是要讓人去愛機器人， 而不是讓機器人去愛人。 但是真理總是難以被眾 人所接受的，這個觀點並沒有受到重視。的確，如果一個機器人能真的去愛一個 人， 那麼這個人對機器人又有什麼責任呢？這就是影片所要探討的一個問題。 斯 皮爾伯格開門見山的點出了這個問題。 長達 2 小時 25 分鍾的影片從情節上可分為兩部分，前半部分以機器孩子大 衛在人類世界的經歷為主， 主要表達了機器人與人類之間的各種矛盾； 後半部分 則是機器人的血淚史，表達了一種無奈，同時也是大衛的童話歷險。兩部分以機 器舞男的出現作為過渡，乍看很突然，細想卻十分合理。 《人工智慧》的節奏感很好，第一個部分就有三個高潮，首先是馬丁激大衛 吃菠菜而導致起線路損壞， 然後是大衛和馬丁落入游泳池的鏡頭， 再一個就是大 衛遭拋棄的鏡頭。 這樣在觀看的時候才不至於顯得沉悶。 同時這三個高潮都是影 片最出色的地方，感情表達力度相當得大。 這對夫婦因為自己的孩子將要死去而選擇了用機器孩子大衛進行替代， 起初 莫尼卡是堅決反對的， 那時候大衛的人工智慧系統還沒有被激活， 他的行動以及 大笑時的聲音都是十分僵硬的， 直到莫尼卡決定接受他並且說出了那 7 個激活碼 的一剎那，大衛喊出了「媽媽」這個讓人心碎的單詞。莫尼卡接受了這個人工智 能的產物。有大衛的日子裡，這個家庭是幸福的，生活十分融洽，莫尼卡只是偶 爾會想起自己奄奄一息的兒子， 略有憂愁， 大部分的時間都給予了大衛充分的母 愛。 然而一個電話打破了這平靜的生活， 莫尼卡的兒子馬丁因為醫學奇跡而恢復 了過來，重新回到了自己的家中。馬丁回歸，大衛失寵，他淪為一個玩具，僅是 比起泰迪熊要高級的玩具而已。 馬丁與大衛之間有著鮮明的對比， 大衛代表的是初生的孩子的純朴， 而馬丁 2 則代表著被社會腐蝕所形成的那種邪惡。馬丁時刻壓迫著大衛作為一個「人」所 應有的那份權利，而大衛總是默默地忍受，沒有任何地反抗。斯皮爾伯格在前部 分中用了大量的細節鏡頭來表現這種人與機器人之間的不平等性， 這些細節讓人 看了都是頗有感觸的。 在游泳池邊上， 一群邪惡的孩子用刀在大衛身上做疼痛試驗， 大衛躲到馬丁 的身後，兩人意外地落入游泳池中，人們跳下水中將馬丁拉了上來，留下了大衛 一人在水中張開著雙臂。他同樣渴望著人類的幫助，但是那一刻沒有人在乎他， 大衛在水下看到的模糊晃動的視線與他在水中的安靜形成了鮮明對比， 爆發出了 巨大的戲劇張力，機器人只是人類的物品。 我相信當莫尼卡決定把大衛送去擬真公司銷毀時所做的抉擇是艱難的， 一個 機器人對她付出了無休止的愛， 當大衛因為菠菜事件躺在手術台上被人修理的時 候，他可以安慰莫尼卡「媽媽，這不痛，沒事」 。大衛與真人唯一的區別就是他 是機器做的， 然而他的心卻是完全和人類一樣的。 所以莫尼卡最終沒有忍心把他 送進機器屠宰場，而選擇了森林裡放他走。 大衛： 「媽媽，不要！媽媽，要是皮諾曹變得真誠了，我也變成了一個真正 的孩子，我可以回家嗎？」 莫尼卡： 「那隻是一個故事。 」大衛： 「但是故事卻告 訴我們發生了什麼。 」莫尼卡： 「故事不是真實的！你也不是真實的！現在，瞧。 拿著這個，好嗎？不要讓任何人看見它有多少。瞧。不要那麼走。很多人。和所 有的人都保持距離。除了一個像你的人。 大衛： 」 「你為什麼希望我離開？為什 么？我很抱歉我不是真誠的。如果你允許，我將永遠對你保持真誠！ 」莫尼卡： 「讓我走，大衛！讓我走！我很抱歉我不能告訴你，關於這個世界。 」 莫尼卡毫不猶豫地選擇了離開， 她拋棄了這個可憐的孩子， 僅僅因為馬丁這 3 個真實的母愛發泄對象回來了。 影片的第二部分也便拉開了帷幕， 機器舞男的出現， 他和大衛一起踏上了尋 找藍仙女的歷程，大衛堅信藍仙女可以讓他變成一個真的孩子。 機器人屠宰場， 類似古羅馬的角斗場， 機器人被送進去， 一個個地走向毀滅， 而看台上歡呼的都是有血有肉的人類，一種鮮明的等級制在這里被展示了出來。 人類創造出了他們，同時又是人類對他們進行著肆意的虐殺，並以此為樂，雖然 虐殺的對象不是真實的人，卻比虐殺真實的人顯得更加血腥。 但是人類終究是有人性的， 當大衛被送上屠宰場的那一刻， 在大衛的求饒聲 下，看台上的人群心軟了，大衛逃脫了。 也許是前半部分的戲劇張力過於強烈， 我總是覺得影片的結尾略顯樸素： 大 衛最終找到了他誕生的地方， 但那裡並沒有童話中的蘭花仙女， 在那陰森的大樓 里，他看到了上百個與他一樣的電子產品，絕望的他跳入了冰冷地海水。 大衛在水下見到了蘭花仙女的塑像， 倒下的摩天輪卻壓住了潛水器， 大衛被 困兩千年， 他在漆黑中充滿渴望的望著藍仙女， 直到兩前年後更先進的機器人將 他救出，那時已經沒有了人類，大衛這個曾經最先進的機器人成了最原始的。 高等機器人告訴大衛， 只要有莫尼卡的頭發就可以讓她活過來， 但是她只能 活一天，當她睡下的時候，就永遠不會再蘇醒。這個時候整個世界顛倒了過來， 人是機器人造出來的，根據前面的理論，被造出來的人應該成為機器人的奴隸， 但是事實上並非如此，兩千年後的莫尼卡身邊沒有了亨利，沒有了馬丁，那一天 只屬於她和大衛。 大衛流淚了，他變成了一個真的孩子。 倫理與科幻的完美結合，造就了這部完美的《人工智慧》 。於是我們又回到 4 了最初的那個問題了——如果一個機器人能真的去愛一個人， 那麼這個人對機器 人又有什麼責任呢？ 《人工智慧》 融入了斯皮爾伯格所有的電影才華， 除了最強項的科幻元素外， 還體現了他細膩的情感與對道德觀的思考， 如果要說哪部電影把倫理與科幻完美 結合的話，絕非《人工智慧》莫屬不可——這一用科幻演繹的童話故事。 5