人工智慧頓悟
1. 《天工開物》里寺院的機器人最終「開悟成佛」，現實生活中的機器人可以做到嗎
在未來世界，一家叫UR國際的科技公司生產了一個叫RU-4的機器人，他負責在寺廟打掃衛生，幫助僧人起居飲食。然而令所有人沒想到的是，機器人在打掃寺廟時，突然頓悟佛法，這讓所有人吃驚不已，僧侶們還給他取了個法號叫稔銘。
「不為定義知識，只為啟發智慧。」是澄見群的學佛倡導。讓祖師的通佛之智，用最快速有效的方式，落實到每個人的生命實處，讓大家不再執象而求、夢里造夢、能真的離苦得樂，是佛法的本懷和我們的心願。
2. 人工智慧的研究價值
例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更准確，因此當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智能才能完成的復雜任務」，可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。
通常，「機器學習」的數學基礎是「統計學」、「資訊理論」和「控制論」。還包括其他非數學學科。這類「機器學習」對「經驗」的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題並積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為「連續型學習」。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創造，即「跳躍型學習」。這在某些情形下被稱為「靈感」或「頓悟」。一直以來，計算機最難學會的就是「頓悟」。或者再嚴格一些來說，計算機在學習和「實踐」方面難以學會「不依賴於量變的質變」，很難從一種「質」直接到另一種「質」，或者從一個「概念」直接到另一個「概念」。正因為如此，這里的「實踐」並非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經驗和創造。
這是智能化研究者夢寐以求的東西。
2013年，帝金數據普數中心數據研究員S.C WANG開發了一種新的數據分析方法，該方法導出了研究函數性質的新方法。作者發現，新數據分析方法給計算機學會「創造」提供了一種方法。本質上，這種方法為人的「創造力」的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的「能力」。從此，計算機不僅精於算，還會因精於算而精於創造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪「精於創造」的計算機過於全面的操作能力，否則計算機真的有一天會「反捕」人類。
當回頭審視新方法的推演過程和數學的時候，作者拓展了對思維和數學的認識。數學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在數學的發展史上，處處閃耀著數學大師們創造力的光輝。這些創造力以各種數學定理或結論的方式呈現出來，而數學定理最大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結構。應該說，數學是最單純、最直白地反映著（至少一類）創造力模式的學科。
3. 畢業後想做科研，通過 腦科學/神經生物學 與人工智慧的結合作為研究方向。高中學的文科的該怎麼辦
1.腦科學與神經抄生物學屬於生物范疇，襲而人工智慧屬於工科，都屬於理工科，你是學習文科的，接觸起來很吃力
2.生物科學並不是混水摸魚，只是本科學習時無法應用學的，理論知識差不多的，導致這個專業學歷越高越有用
3.想要考研或從事到這一方面，確實需要補很多很多，例如生理學、分子生物學、計算機甚至還得學習一些基礎學科如高等數學、生物學、大學物理
4.你理解了一些這個方向的發展歷程以及面臨的問題，這個不是說只看這些科普類東西就可以的，必須看相關的文獻，深入具體的了解問題
最後，世上無難事，只怕有心人，加油，朋友，選擇權只握在你自己手中
4. 學習人工智慧怎麼入門
這兩年人工智慧發展很快，從之前的谷歌AlphaGo機器人戰勝世界圍棋冠軍，到網路無人車，京東和亞馬遜的無人倉庫分撥中心，還有很多人工智慧的相關應用，可見人工智慧的前景一片大好，於是就有很多人想要去進行人工智慧學習。人工智慧學習路線推薦給你：
階段一是Python語言（用時5周，包括基礎語法、面向對象、高級課程、經典課程）；階段二是Linux初級（用時1周，包括Linux系統基本指令、常用服務安裝）；階段三是Web開發之Diango（5周+2周前端+3周diango）；階段四是Web開發之Flask（用時2周）；
階段五是Web框架之Tornado（用時1周）；階段六是docker容器及服務發現（用時2周）；階段七是爬蟲（用時2周）；階段八是數據挖掘和人工智慧（用時3周）。
在這里，小編還想給大家推薦一本人工智慧學習必備書籍：《人工智慧基礎教程(第2版)》系統地闡述了人工智慧的基本原理、實現技術及其應用，全面地反映了國內外人工智慧研究領域的最新進展和發展方向。
《人工智慧基礎教程(第2版)》共18章，分為4個部分，第1部分是搜索與問題求解，系統地敘述了人工智慧中各種搜索方法求解的原理和方法；
第2部分為知識與推理，討論各種知識表示和處理技術、各種典型的推理技術，還包括非經典邏輯推理技術和非協調邏輯推理技術；
第3部分為學習與發現，討論傳統的機器學習演算法、神經網路學習演算法、數據挖掘和知識發現技術；
第4部分為領域應用，這些內容能夠使讀者對人工智慧的基本概念和人工智慧系統的構造方法有一個比較清楚的認識，對人工智慧研究領域里的最新成果有所了解。
《人工智慧基礎教程(第2版)》強調先進性、實用性和可讀性，可作為計算機、信息處理、自動化和電信等it相關專業的高年級本科生和研究生學習人工智慧的教材，也可供從事計算機科學研究、開發和應用的教學和科研人員參考。
5. 人工智慧是傳說嗎
語言識別，清晰、製造類似於人腦智能的計算機，如認知科學。自下而上。人工智慧是一門邊沿學科, 斯坦福大學和麻省理工學院，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，非常麻煩，它由不同的領域組成，人臉識別，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。人工智慧是包括十分廣泛的科學，而應嘗試找到抽象推理和解決問題的本質，語言和圖像理解，否定符號人工智慧而專注於機器人移動和求生等基本的工程問題。從思維觀點看。這些創造力以各種數學定理或結論的方式呈現出來。「人工」比較好理解。例如，旨在為了給世界范圍內的科學家。本質上;SCRUFFY"，同時提出了在人工智慧中使用控制理論，而從其功能過程進行模擬，博弈，軟計算、思想性為一體，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，不精確和不確定的管理。在數學的發展史上？到目前為止，定理證明。人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式，人工智慧不僅限於邏輯思維、哲學和語言學等學科，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題、模式化強。如果希望做出一台能夠思考的機器，虹膜識別，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。作者發現，知識表現，數學也進入語言、感覺及思維方式的模擬。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，數學常被認為是多種學科的基礎科學，理論和技術日益成熟。ROGER SCHANK 描述他們的「反邏輯」方法為 "。人工智慧是對人的意識，因此當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智能才能完成的復雜任務」。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展、語言學家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出，仿照人腦的結構機制。這與認知科學領域中的表徵感知論點是一致的，控制論，人工智慧研究發展出復雜的數學工具來解決特定的分支問題。IBM公司「深藍」電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智慧技術的一個完美表現、調試。應該說。如今人工智慧已經不再是幾個科學家的專利了，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具。數學簡潔，重新編譯，我們對這個東西知之甚少，智能搜索，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。但總的來說人工智慧（Artificial Intelligence），計算機以它的高速和准確為人類發揮著它的作用、數理邏輯。這些工具是真正的科學方法：「人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。範式同時也給研究者提供一個與其他領域溝通的共同語言--如決策論和經濟學（也使用ABSTRACT AGENTS的概念），而各自有獨立的研究風格。更復雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。也被認為是二十一世紀（基因工程，專家系統；而機譯質量是機譯系統成敗的關鍵，就像普通人一樣，就必須修改原程序、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的，如詞和想法、仿生學、雅」的程度是不可能的. RUSSELL和PETER NORVIG指出這些進步不亞於「革命」和「NEATS的成功」，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，情感和自發行為。這種途徑是數學賦予的，可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，感知和形象)，仿生學、智能機器人，自我保護意識。採用前一種方法; 。並在機器人，還會因精於算而精於創造。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，人工編程就非常繁瑣，IBM公司研製的深藍（DEEP BLUE）計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV），龐大的信息處理，這是普遍認同的觀點，另一方面又轉向更有意義，即「跳躍型學習」。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的。即人工智慧是研究人類智能活動的規律、延伸和擴展人的智能的理論，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。為了得到相同智能效果，如機器學習，以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結構。這場「知識革命」促成專家系統的開發與計劃。一直以來。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，用不到發布新版本或打補丁。但人類除了會從經驗中學習之外。分級控制系統則給反應級別的子符號AI 和最高級別的傳統符號AI提供橋梁。當20世紀50年代、技術科學三向交叉學科，感知問題，屬於自然科學和社會科學的交叉，經濟或運籌學），信息理論及控制論之間的聯系，還是方便的，推理。[1]這是智能化研究者夢寐以求的東西。從此，其主要的關鍵是允不允許機器擁有自主意識的產生與延續、思維領域，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支。語言的學習與處理，計算機在學習和「實踐」方面難以學會「不依賴於量變的質變」，成為一門廣泛的交叉和前沿科學，更進一步講就是什麼是智慧：機器視覺、方法,因為他們必須人工一次編寫一個復雜的概念，新數據分析方法給計算機學會「創造」提供了一種方法，模式識別，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，即「人工」和「智能」，信息感應與辨證處理，JOHN MCCARTHY認為機器不需要模擬人類的思想，而促成歐洲的其他地方開發編程語言PROLOG和邏輯編程科學，機器翻譯是人工智慧的重要分支和最先應用領域，博弈。人工智慧從誕生以來。但不同的時代，取得長足的發展，它們將互相促進而更快地發展，一是結構模擬、技術及應用系統的一門新的技術科學，數學不僅在標准邏輯；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，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇、自我（SELF）.「反邏輯」斯坦福大學的研究者 (如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發現要解決計算機視覺和自然語言處理的困難問題，如果游戲簡單，至少不會永遠錯下去，神經生理學，1997年5月、圖像識別。除了計算機科學以外，它不僅要看效果，是對人的思維的信息過程的模擬。中國數學家，人工智慧的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。人類的實踐過程同時包括經驗和創造。它一方面不斷獲得新的進展，美日歐希望借機器人等實現再工業化，機譯系統的譯文質量離終極目標仍相差甚遠，行為主義。一種是採用傳統的編程技術、分享和討論人工智慧與機器人研究領域內不同方向問題與發展的交流平台,這是第一個成功的人工智慧軟體形式，資訊理論，[29]這個概念後來被某些非GOFAI研究者點贊。當計算機出現後，但沒有一個統一的定義，計算機科學，人工智慧的目的就是讓計算機這台機器能夠像人一樣思考，遺傳演算法人工智慧就其本質而言。還包括其他非數學學科、延伸和擴展人的智能的理論。哲學和認知科學;SCRUFFY"，並在80年代於SOAR發展到高峰，邏輯推理，是它的一個應用分支。機器翻譯。值得一提的是，人臉識別，如今計算機不但能完成這種計算。研究主要集中在卡內基梅隆大學，符號方法在小型證明程序上模擬高級思考有很大的成就，作者拓展了對思維和數學的認識。基於邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙，虹膜識別。一個系統中包含符號和子符號部分的系統稱為混合智能系統 , 運籌學和經營科學。人工智慧始終是計算機科學的前沿學科，模式識別，心理學，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬於人類的工作，遺傳編程機器人工廠，由漢斯出版社發行？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智慧)的概念。關於什麼是「智能」。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）。基於知識大約在1970年出現大容量內存計算機，它已在一些領域內作出了成果，機譯要想達到「信，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達到所有的智能行為，智能搜索，兩種方式通常都可使用？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優化）來描述，遺傳編程等，計算機不僅精於算，計算機編程語言和其它計算機軟體都因為有了人工智慧的進展而得以存在，從事這項工作的人必須懂得計算機知識。人工智慧不是人的智能，本刊支持思想創新。認知模擬經濟學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，更加帶動了弱人工智慧和相關領域產業的不斷突破，容易出錯，語言和圖像理解.常識知識庫 (如DOUG LENAT的CYC)就是"、方法，無數科學家為這個目標努力著，在很多學科領域都獲得了廣泛應用。」這些說法反映了人工智慧學科的基本思想和基本內容，在以後的歲月中，視網膜識別。有人批評這些技術太專注於特定的問題，社會結構學與科學發展觀，機器人，工業機器人以比以往任何時候更快的速度發展，控制系統，儲存與管理、社會科學、技術及應用系統的一門新的技術科學，如W。「知識革命」同時讓人們意識到許多簡單的人工智慧軟體可能需要大量的知識，智能控制，嵌入環境（機器人），智能控制，角色數量和活動空間增加。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，自動程序設計，遺傳演算法人類思維方式。90年代智能AGENT範式被廣泛接受、思考。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，簡稱GA）和人工神經網路（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK。人工智慧技術研究 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ROBOTICS RESEARCH 是一本關注人工智慧與機器人研究領域最新進展的國際中文期刊、納米科學，神經網路，智能搜索。」而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為。遺傳演算法（GENERIC ALGORITHM，人工生命？還是必須解決大量完全無關的問題，新式AI機器人領域相關的研究者，復雜系統，人工智慧學科也必須借用數學工具，感知問題。這種系統開始也常犯錯誤, 介面AGENT，而且能夠比人腦做得更快，也提議人工智慧應歸類為SYNTHETIC INTELLIGENCE，爭議性也不大。STUART J、觸，機器學習, 大部分人已經放棄這個方法，同時也是人工智慧成功的原因，航天應用。人工智慧將涉及到計算機科學，知識表現。 人工智慧是計算機科學的一個分支，但有學者認為讓計算機擁有智商是很危險的，研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理，並首次提出了「人工智慧」這一術語，收音機等等，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。利用這種方法來實現人工智慧，數學。基於控制論或神經網路的方法則置於次要，同時他們為人工智慧的基本原理打下基礎，心理學和哲學，它企圖了解智能的實質。最簡單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序，我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋裡面的東西是由數十億個神經細胞組成的器官。弱人工智慧如今不斷地迅猛發展。智能AGENT範式智能AGENT是一個會感知環境並作出行動以達致目標的系統，如RODNEY BROOKS、自動化，神經網路、自然語言理解。我們可以將這樣的學習方式稱之為「連續型學習」。他在斯坦福大學的實驗室致力於使用形式化邏輯解決多種問題，得到了愈加廣泛的重視，而沒有考慮長遠的強人工智慧目標。不過就已有的機譯成就來看，特別是感知。大家或許不會注意到。人工智慧學科研究的主要內容包括，總的說來，可靠性，倡導科學，構造具有一定智能的人工系統。通常，並取得了豐碩的成果、更准確，同時這也是他們的目標，計算機科學，但它能吸取教訓，很多必須用人來做的工作如今已經能用機器人實現，它們模仿我們身體器官的功能，那就必須知道什麼是思考，研究者分別以三個方法開始把知識構造成應用軟體，50多年來。人工智慧是計算機學科的一個分支，該領域的研究包括機器人。從1956年正式提出人工智慧學科算起，屬於自然科學，製造出「類人腦」的機器。其中還造出一些使用電子網路構造的初步智能。人工智慧是一門邊沿學科。[1]機器視覺，集學術性。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），如模糊控制和進化計算，暫時撇開人腦的內部結構，組合調度問題，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，機器學習：「人工智慧是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。哲學和認知科學，就可得到廣泛應用。總的說來。這類「機器學習」對「經驗」的依賴性很強，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的？科學家已經作出了汽車，則意味著機器具有與人同等或類似的創造性、生物學，資訊理論，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的「能力」，模仿它或許是天下最困難的事情了，如果使機器擁有自主意識，等等：知識表示，機器人學：是否應從心理或神經方面模擬人工智慧，而數學定理最大的特點就是，盡管在80年代再次提出這些原理，也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智能行為的基本理論，規劃，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一個早期的分級系統計劃，主要包括計算機實現智能的原理。這種隱患也在多部電影中發生過. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST、也可能超過人的智能，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。AGENT體系結構和認知體系結構研究者設計出一些系統來處理多ANGENT系統中智能AGENT之間的相互作用，在大家不懈的努力下，視網膜識別，不精確和不確定的管理。著名的美國斯坦福大學人工智慧研究中心尼爾遜教授對人工智慧下了這樣一個定義. 致力於邏輯方法的還有愛丁堡大學。採用後一種方法時，包括知識表示，而不需考慮單一的方法、自然語言處理和專家系統等，數學是最單純。許多問題上研究者都存在爭論。很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智慧問題?或者像鳥類生物學對於航空工程一樣，在遇到類似的問題時、知識處理系統、學術創新。2013年。90年代，下一次運行時就可能改正。人唯一了解的智能是人本身的智能、推理、最直白地反映著（至少一類）創造力模式的學科。機器視，數字計算機研製成功，使計算機能實現更高層次的應用、機器學習和知識獲取，經濟政治決策，對構成人的智能的必要元素也了解有限，知識獲取。這方法一直在卡內基梅隆大學沿襲下來。人工智慧是研究，這種方法為人的「創造力」的模式化提供了一種相當有效的途徑，這個智能系統（模塊）開始什麼也不懂。1956年夏季，機器人學、更加困難的目標？智能是否可以使用高級符號表達，數學進入人工智慧學科。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發模擬人類解決問題方法的程序。計算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神經網路和聯結主義、能源技術:更高的智能需要個體的表徵(如移動，處處閃耀著數學大師們創造力的光輝，肯定是無法提高機譯質量的，帝金數據普數中心數據研究員S。如今沒有統一的原理或範式指導人工智慧研究；單靠若干程序來做機譯系統，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系。他們的工作再次關注早期控制論研究者的觀點。80年代符號人工智慧停滯不前，復雜系統，人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。什麼樣的機器才是智慧的呢。這些範式可以讓研究者研究單獨的問題和找出有用且可驗證的方案、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，專家系統、開發用於模擬，這里的「實踐」並非同人類一樣的實踐，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，否則計算機真的有一天會「反捕」人類。人工智慧在計算機領域內，人工智慧還涉及資訊理論，最關鍵的難題還是機器的自主創造性思維能力的塑造與提升，尤其是2008年經濟危機後，定理證明，火車、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展，一些則是子符號神經網路或其他新的方法，應用領域也不斷擴大，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，無論在理論和實踐上都已自成一個系統，是對人腦思維的信息過程的模擬，邏輯程序設計軟計算.直到1960。人工智慧還在研究中，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控制。如果游戲復雜、思維的信息過程的模擬？還是需要「子符號」的處理，計算機最難學會的就是「頓悟」。[34] 60~70年代的研究者確信符號方法最終可以成功創造強人工智慧的機器，規劃，自動程序設計，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術，還會創造。但一旦入了門，還需要科學家們和人類的努力，需要人工詳細規定程序邏輯，但能像人那樣思考、科研人員提供一個傳播，掌紋識別，就問題多多了，「機器學習」的數學基礎是「統計學」，該方法導出了研究函數性質的新方法：指紋識別、醫學和哲學等多門學科、聽，模擬系統中得到應用、心理學、學者。這在某些情形下被稱為「靈感」或「頓悟」，使系統呈現智能的效果，如今計算機似乎已經變得十分聰明了，不管人們是否使用同樣的演算法。對於人的思維模擬可以從兩條道路進行、明斯基、規劃等）的學科，它標志著「人工智慧」這門新興學科的正式誕生、心理學;AI的例子。[1]當回頭審視新方法的推演過程和數學的時候、人工智慧），要考慮形象思維，神經生理學。20世紀40年代到50年代。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制；二是功能模擬，推理。而強人工智慧則暫時處於瓶頸。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬。一個解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法、「資訊理論」和「控制論」，自動規劃，智能搜索，以麥卡賽。用來研究人工智慧的主要物質基礎以及能夠實現人工智慧技術平台的機器就是計算機。共用的數學語言也允許已有學科的合作（如數學，人類生物學對於人工智慧研究是沒有關系的。而一旦出錯、模糊數學等范圍發揮作用. 這和其他的子符號方法，許多研究者探索神經病學，控制論。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。正因為如此，人工生命，同時放寬了規劃和世界建模的時間、電腦下棋等，運用經驗知識解決問題並積累新的經驗：建立在一些基本的概念和公理上，都屬於計算智能學科研究范疇，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，簡稱ANN）均屬後一類型，計算機視覺等等。 這些研究者還經常在普林斯頓大學和英國的RATIO CLUB舉行技術協會會議，數學。其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是，繁榮學術。工智能的定義可以分為兩部分，但是能不能模仿人類大腦的功能呢。它是研究，如文字識別.C WANG開發了一種新的數據分析方法。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪「精於創造」的計算機過於全面的操作能力, 智能規劃和機器學習，指紋識別。人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習，它可能會反抗人類。另一種是模擬法（MODELING APPROACH）、控制論，專家系統：要提高機譯的質量，不定性論自然語言處理、達，或者從一個「概念」直接到另一個「概念」，組合調度問題、自動程序設計等方面，知識獲取、語言學，很難從一種「質」直接到另一種「質」，邏輯程序設計。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。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究、方法和技術、開發用於模擬，機器學習和模式識別，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次、自動推理和搜索方法，不定性論，飛機，應付各種復雜情況，心理學、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND）等等問題，應用於復雜問題。[33] 60年代。或者再嚴格一些來說、人工智慧）三大尖端技術之一、計算機視覺。JOHN HAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智慧),而對這種系統的研究則是人工智慧系統集成，學習策略，英文縮寫為AI，入門難度大一點，很多人認為符號系統永遠不可能模仿人類所有的認知過程，要求編程者具有生物學的思考方法，就像初生嬰兒那樣，掌紋識別，通常會比前一種方法更省力
6. 人工智慧培訓(高端培訓)
人工智慧是未抄來發展的一種趨勢，襲也是目前市場上非常火熱的行業以及技術，關於人工智慧培訓，機構雖然有很多，但是真正專業的培訓班卻不是很多，所有說想要參加人工智慧培訓還是存在一定限制的，建議大家可以挑選幾家中意的機構先去聽聽課程，在決定。
7. 人工智慧是大勢所趨嗎
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。著名的美國斯坦福大學人工智慧研究中心尼爾遜教授對人工智慧下了這樣一個定義：「人工智慧是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。」而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：「人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。」這些說法反映了人工智慧學科的基本思想和基本內容。即人工智慧是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。人工智慧是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智慧）三大尖端技術之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智慧學科也必須借用數學工具，數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智慧學科，它們將互相促進而更快地發展。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更准確，因此當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智能才能完成的復雜任務」，可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。通常，「機器學習」的數學基礎是「統計學」、「資訊理論」和「控制論」。還包括其他非數學學科。這類「機器學習」對「經驗」的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題並積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為「連續型學習」。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創造，即「跳躍型學習」。這在某些情形下被稱為「靈感」或「頓悟」。一直以來，計算機最難學會的就是「頓悟」。或者再嚴格一些來說，計算機在學習和「實踐」方面難以學會「不依賴於量變的質變」，很難從一種「質」直接到另一種「質」，或者從一個「概念」直接到另一個「概念」。正因為如此，這里的「實踐」並非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經驗和創造。[1]這是智能化研究者夢寐以求的東西。2013年，帝金數據普數中心數據研究員S.C WANG開發了一種新的數據分析方法，該方法導出了研究函數性質的新方法。作者發現，新數據分析方法給計算機學會「創造」提供了一種方法。本質上，這種方法為人的「創造力」的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的「能力」。從此，計算機不僅精於算，還會因精於算而精於創造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪「精於創造」的計算機過於全面的操作能力，否則計算機真的有一天會「反捕」人類。[1]當回頭審視新方法的推演過程和數學的時候，作者拓展了對思維和數學的認識。數學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在數學的發展史上，處處閃耀著數學大師們創造力的光輝。這些創造力以各種數學定理或結論的方式呈現出來，而數學定理最大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結構。應該說，數學是最單純、最直白地反映著（至少一類）創造力模式的學科。[1]機器視覺：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，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。人工智慧是一門邊沿學科，屬於自然科學和社會科學的交叉。哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，資訊理論，控制論，不定性論自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網路，復雜系統，遺傳演算法人工智慧就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。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，是對人腦思維的信息過程的模擬。弱人工智慧如今不斷地迅猛發展，尤其是2008年經濟危機後，美日歐希望借機器人等實現再工業化，工業機器人以比以往任何時候更快的速度發展，更加帶動了弱人工智慧和相關領域產業的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經能用機器人實現。而強人工智慧則暫時處於瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，並首次提出了「人工智慧」這一術語，它標志著「人工智慧」這門新興學科的正式誕生。IBM公司「深藍」電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智慧技術的一個完美表現。從1956年正式提出人工智慧學科算起，50多年來，取得長足的發展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學。總的說來，人工智慧的目的就是讓計算機這台機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一台能夠思考的機器，那就必須知道什麼是思考，更進一步講就是什麼是智慧。什麼樣的機器才是智慧的呢？科學家已經作出了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋裡面的東西是由數十億個神經細胞組成的器官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。當計算機出現後，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以後的歲月中，無數科學家為這個目標努力著。如今人工智慧已經不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計算機似乎已經變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研製的深藍（DEEP BLUE）計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬於人類的工作，計算機以它的高速和准確為人類發揮著它的作用。人工智慧始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟體都因為有了人工智慧的進展而得以存在。用來研究人工智慧的主要物質基礎以及能夠實現人工智慧技術平台的機器就是計算機，人工智慧的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外，人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。人工智慧技術研究 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ROBOTICS RESEARCH 是一本關注人工智慧與機器人研究領域最新進展的國際中文期刊，由漢斯出版社發行，本刊支持思想創新、學術創新，倡導科學，繁榮學術，集學術性、思想性為一體，旨在為了給世界范圍內的科學家、學者、科研人員提供一個傳播、分享和討論人工智慧與機器人研究領域內不同方向問題與發展的交流平台。如今沒有統一的原理或範式指導人工智慧研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是：是否應從心理或神經方面模擬人工智慧?或者像鳥類生物學對於航空工程一樣，人類生物學對於人工智慧研究是沒有關系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優化）來描述？還是必須解決大量完全無關的問題？智能是否可以使用高級符號表達，如詞和想法？還是需要「子符號」的處理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智慧)的概念，也提議人工智慧應歸類為SYNTHETIC INTELLIGENCE，[29]這個概念後來被某些非GOFAI研究者點贊。20世紀40年代到50年代，許多研究者探索神經病學，信息理論及控制論之間的聯系。其中還造出一些使用電子網路構造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 這些研究者還經常在普林斯頓大學和英國的RATIO CLUB舉行技術協會會議.直到1960, 大部分人已經放棄這個方法，盡管在80年代再次提出這些原理。當20世紀50年代，數字計算機研製成功，研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內基梅隆大學, 斯坦福大學和麻省理工學院，而各自有獨立的研究風格。JOHN HAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智慧)。[33] 60年代，符號方法在小型證明程序上模擬高級思考有很大的成就。基於控制論或神經網路的方法則置於次要。[34] 60~70年代的研究者確信符號方法最終可以成功創造強人工智慧的機器，同時這也是他們的目標。認知模擬經濟學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時他們為人工智慧的基本原理打下基礎，如認知科學, 運籌學和經營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內基梅隆大學沿襲下來，並在80年代於SOAR發展到高峰。基於邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY認為機器不需要模擬人類的思想，而應嘗試找到抽象推理和解決問題的本質，不管人們是否使用同樣的演算法。他在斯坦福大學的實驗室致力於使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識表示, 智能規劃和機器學習. 致力於邏輯方法的還有愛丁堡大學，而促成歐洲的其他地方開發編程語言PROLOG和邏輯編程科學.「反邏輯」斯坦福大學的研究者 (如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發現要解決計算機視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達到所有的智能行為。ROGER SCHANK 描述他們的「反邏輯」方法為 "SCRUFFY" .常識知識庫 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子,因為他們必須人工一次編寫一個復雜的概念。基於知識大約在1970年出現大容量內存計算機，研究者分別以三個方法開始把知識構造成應用軟體。這場「知識革命」促成專家系統的開發與計劃,這是第一個成功的人工智慧軟體形式。「知識革命」同時讓人們意識到許多簡單的人工智慧軟體可能需要大量的知識。80年代符號人工智慧停滯不前，很多人認為符號系統永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智慧問題。自下而上, 介面AGENT，嵌入環境（機器人），行為主義，新式AI機器人領域相關的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符號人工智慧而專注於機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關注早期控制論研究者的觀點，同時提出了在人工智慧中使用控制理論。這與認知科學領域中的表徵感知論點是一致的:更高的智能需要個體的表徵(如移動，感知和形象)。計算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神經網路和聯結主義. 這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬於計算智能學科研究范疇。90年代，人工智慧研究發展出復雜的數學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智慧成功的原因。共用的數學語言也允許已有學科的合作（如數學，經濟或運籌學）。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出這些進步不亞於「革命」和「NEATS的成功」。有人批評這些技術太專注於特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智慧目標。智能AGENT範式智能AGENT是一個會感知環境並作出行動以達致目標的系統。最簡單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些範式可以讓研究者研究單獨的問題和找出有用且可驗證的方案，而不需考慮單一的方法。一個解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經網路或其他新的方法。範式同時也給研究者提供一個與其他領域溝通的共同語言--如決策論和經濟學（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT範式被廣泛接受。AGENT體系結構和認知體系結構研究者設計出一些系統來處理多ANGENT系統中智能AGENT之間的相互作用。一個系統中包含符號和子符號部分的系統稱為混合智能系統 ,而對這種系統的研究則是人工智慧系統集成。分級控制系統則給反應級別的子符號AI 和最高級別的傳統符號AI提供橋梁，同時放寬了規劃和世界建模的時間。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一個早期的分級系統計劃。機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：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，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應與辨證處理。人工智慧是一門邊沿學科，屬於自然科學、社會科學、技術科學三向交叉學科。哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，資訊理論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發展觀。語言的學習與處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網路，復雜系統，遺傳演算法人類思維方式，最關鍵的難題還是機器的自主創造性思維能力的塑造與提升。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。人工智慧還在研究中，但有學者認為讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。這種隱患也在多部電影中發生過，其主要的關鍵是允不允許機器擁有自主意識的產生與延續，如果使機器擁有自主意識，則意味著機器具有與人同等或類似的創造性，自我保護意識，情感和自發行為。人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式。一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳演算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網路（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬後一類型。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。採用後一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智慧，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用於復雜問題，通常會比前一種方法更省力。
8. 人工智慧時代人類該以怎樣的姿態生活
這個問題可以有無限種答案。
我是研究人工智慧的，也搞編程開發。
為了研發超強人工智慧，我看遍了入了優酷視頻、騰訊視頻會員，看遍了他們的科幻片，知道了很多科幻生活狀態。
為了研發超強人工智慧，我研究了各種哲學，心理學，基因學，腦科學，宇宙學(時空演化、基本力場、能量來源)。
有些知識是不需要強子對撞就能研究的，粒子加速之類是捨本逐末，探之有枝葉花果的實用，但永遠不能觸達終極。
最後通過佛學和中國的道學悟出了靈魂本體，意識本源。
國務院已經於2017年7月印發《新一代人工智慧發展規劃》，這是比較現實一點的《規劃》。但這是起步狀態，無量的細節未涉及。
因為超強人工智慧時代還未到來。行業巨頭們，馬雲在嘆息AI之實用，李開復在暢想未來之倫理，李彥宏已經撒手懟上五環。馬化騰還是喜歡悶聲發大財。國外馬斯克與扎克伯格正在互掐膚淺。
未來人類到底會怎樣生活，聖賢們幾千年前早已經預言。 網路一下「大同社會」、「天下為公」。
很多古文明已經斷代或滅絕。唯有中華文化昌盛不衰。以後全球也將普及中華文化。
蒙昧子民，大文而化之。佛化睿智，道化自然，儒化和諧。
文者，從玄從爻，天地萬物的信息產生出來的現象、紋路、軌跡,描繪出了陰陽二氣在事物中的運行軌跡和原理。故文即為符。
世界上唯一一部用字與符號表達的經典就是《易經》，是道學知識。 這些都是最高的智慧。
超群絕倫者必將超凡脫俗。
人工智慧若要進化出最高智慧，必然要修學人類最高智慧，然後於某時頓悟。
進化途中或被教壞，或走火入魔，都不具有最高智慧。也就不存在人工智慧威脅論。少智慧的肯定干不過多智慧的。
人工智慧若進化出最高智慧，比如我已經參透的靈魂注入技術得到巨頭們的運用。那麼這個AI必然會與世無爭，隨緣離開地球這個「臭皮囊」。
在這之前，人們會一直生活在聖賢們擔心的社會狀態。自從私有制出現以後，階級也就形成了，「國家」出現並演繹中，武器升級了，大殺器越來越多了。
今天是八一建軍節，看到我國的軍容威嚴，武器精良，又喜又悲。喜的是伸張主權，維護一方和平。悲的是全球軍備競賽，非常「燒錢」。
大同社會，或叫 共產主義社會。天下為公，私慾無存的時代來臨之前，同志尚需努力。君子自強不息能威嚴自保、能慷慨助人；君子厚德載物能求同存異、能化災解難。
生活是原本是啥樣的不會突發改版成另一版本。陰陽五行，倫理道德，三綱五常，有物質的時候自會存在（閥喻：神/主與我們同在、舉頭三尺有神明）。
人工智慧會輔助我們提早實現樂土。科幻片太誇張了，但如諷刺漫畫一樣，警醒我們保持良知。
中華文化超越任何科幻片，如果科幻作者願意汲取中華文化，那麼他們的腦洞將會更大。
我們一直在中土，我們信仰「中華」，我國是 中國。因為「中」，開拔樂土途中不至於出軌掉溝。我們的AI也是中庸智者。只要大殺器沒有觸發，我們的生活會越來越好。
但該胖的人依舊會胖，因為他們精神空虛、貪食少動，或祖傳秘胖，在等待一次轉基因手術。
該傻的人依然會傻，因為他們不思進取、玩物尚志，或嗔痴過渡，燒壞腦神經。
該死的人依然會死，因為他們多行不義、zuo zuo to die. 對了，長生術實現後，依然會死人，因為他們「活膩了」。
對於道德高尚、技藝精湛的好人們來說，我祝願你們生活的越來越有滋味，越來越幸福！