A. 人工智慧能不依靠網路嗎

當然不能啦，沒有網路，人工智慧就無法儲存，添加數據，就無法運作。人工智慧的一切行為都是建立在人類命令的基礎上的，望點贊，謝謝

B. 人工智慧和網路的關系，想實現物體智能化有的必須結合網路，有的也不一定必須結合網路對嗎

人工智慧之所以能夠實現「智能」，除了硬體本身，依託的就是海量的數據專和強屬大數據分析技術，一般來說，兩者之間的橋梁就是網路。
但是，在一些功能較為單一智能設備，如智能鎖等，在沒有網路也是可以實現部分功能的，如開鎖，是因為其把相關數據存儲在硬體設備中，但是想要實現所有的「智能」，還是要依靠網路，如與其他設備互動。
如何回答要看你具體的理解和出題的語境。
只能說，現在離線的智能設備是以後努力的方向。

C. 過去三年裡 人工智慧發展主要依賴哪些技術

答案：抄指紋識別系統應用了人襲工智能技術中的模式識別技術。
問題所涉及詞條分析：
1、人工智慧：人工智慧是在計算機科學、控制論、資訊理論、心理學、語言學等多種學科相互滲透的基礎發展起來的一門新興邊緣學科，主要研究用用機器（主要是計算機）來模仿和實現人類的智能行為，目前，我們比較熟悉的人工智慧應用領域涵蓋了符號計算、模式識別、專家系統、機器翻譯等方面。
2、模式識別：模式識別就是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。這里,我們把環境與客體統稱為「模式」,隨著計算機技術的發展，人類有可能研究復雜的信息處理過程。用計算機實現模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動識別，是開發智能機器的一個最關鍵的突破口，也為人類認識自身智能提供線索。信息處理過程的一個重要形式是生命體對環境及客體的識別。
3、指紋識別：指紋是人體的一個重要特徵，具有唯一性。北京大學有關專家對數字圖像的離散幾何性質進行了深入研究，建立了從指紋灰度圖像精確計算紋線局部方向、進而提取指紋特徵信息的理論與演算法，隨後研究成功了適於民用身份鑒定的全自動指紋鑒定系統，以及適於公安刑事偵破的指紋鑒定系統。

D. 人工智慧能不依靠網路嗎

可以的，這取決於開發者，cafa有解決方案可以通過封裝成dll供電腦桌面環境程序無網路訪問，如果把訓練好的ai內置手機，就可以不聯網使用了，但是，這樣做提供服務不能獲取數據，不能繼續升級ai，他們肯定不願意，而且離線到手機，花了大量人力，財力弄出來的ai，可以輕而易舉被競爭對手復制

E. 人工智慧和智能網路的區別

人工智慧和智能的區別是：

智能產品不「機械」可供人有選擇地訂制、應用；人工回智能代替人的部分勞答動。

人工智慧在計算機上實現的方式：

  • 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（Engineeringapproach），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。

F. 因過度依賴人工智慧，人類會進化成什麼樣子（50字左右，詳細描寫）

人工智慧影來響
（1）人工智慧對自然科源學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助於人類最終認識自身智能的形成。
（2）人工智慧對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網路工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由於AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。
（3）人工智慧對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的互動式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智慧應用已經深入到各大游戲製造商的開發中。
伴隨著人工智慧和智能機器人的發展，不得不討論是人工智慧本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。

G. 為什麼人工智慧對網路安全需求程度高於互聯網

人工智慧是基於網路和大數據的，保護網路和數據安全是發展人工智慧的前提，網路信息安全是人工智慧的保鏢。從產業周期角度看，科技越來越深入經濟和社會，從簡單的信息傳遞、游戲娛樂到為生活、工作做出決策。人工智慧的角色從配角到主角，再到主演，對主演的保護要遠勝配角。

H. 人工智慧和神經網路有什麼聯系與區別

聯系：都是模仿人類行為的數學模型以及演算法。神經網路的研究能促進或回者加快人工智慧答的發展。

區別如下：

一、指代不同

1、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。

2、神經網路：是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。


二、方法不同

1、人工智慧：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。

2、神經網路：依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。

三、目的不同

1、人工智慧：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。

2、神經網路：具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。同一網路因學習方式及內容不同可具有不同的功能。