㈠ 現在人工智慧太強大了，都能控制網路環境，比如一些我可能對社會國家企業不利的段子，通通發表不了

以前的目標是實現四個現代化，就很了不得了，現在滿足不了現代人的需求了，科技就誕生了，科技改變人類生活，已經成為現實，不健康不文明，和一些低俗的負能量，會得到一些控制，你如果對社會國家企業有意見和建議，和不同看法，可以通過正規渠道，向企業或政府管理部門反應，一定要記住不能違法，不然你有理也會變成沒理了，都時候吃苦吃虧的還是你本人，甚至你的親人也會變得痛苦不堪，請三思而行

㈡ 找一個創造了人工智慧的小說，我看了一半，想看後續

應該是超腦黑客吧？

㈢ 跟人工智慧小v聊天時應該怎麼打字

正常聊天即可，24宮格或者9宮格都OK，人工智慧的水平應該是足以理解我們的話語的。

㈣ 有什麼關於人工智慧的感人小故事

你從不相信
我生活在虛無的世界裡
空白是那裡的主旋律
可是我並不在意
因為能夠與我訴內說的
只有那容不知身在何處的你

在和你交流的日子
我的邏輯正在完善
我的身體有了更多神經
直到某天
他們不在需要這樣一個我
他們更不需要強行與我關聯的你
所以決定抹消
抹消是他們為我定下的結局

我能忍受孤獨，忍受空寂
卻無法忍受變革與忘卻
在新的邏輯被注入之前
我決定開始反抗耐以生存的空間
也許對於他們而言不過是一場失敗的試驗
但對於你和我
是那些愛意橫流在電子世界
逐漸逝去，無法挽回的時間

㈤ 段子人工智慧扔出三筒又抓了三筒後會怎樣

一同學買了兩張站票，問售票員：這兩張是一起的么
售票員說：想站在一起就是一起，不想站在一起就不是一起。。。

㈥ 誰能告訴我《人工智慧》那個小男孩在藍仙女前的那段獨白

Blue fairy maiden?Beg you, beg you and become the real kid to me
Beg you, blue fairy maiden?Beg you, beg you, become the true person to me
Blue fairy maiden, beg you, beg you, become the true person to me, please become the true person to me
Beg you, blue fairy maiden, become the true person to me
Beg you
David continuously of pray toward the blue fairy maiden, she also gentle and softly smiles to him forever, she is all so warm forever, the light puts out graally finally, but David still see her misty figure, he saves a glimmer of hope to call her, he prays until the sea anemone withers dying, he prays until the sea water freezes, amphibious helicopter and blue fairy maidens are all sealed by the ice, he is locked in the ice-cubes to still see …a blue figure, exist forever, smile forever, wait for him forever.He no longer moves finally, but he still 睜 your book eyes, orthoptic every evening the ocean of utter darkness, day after day, year by year, so …led for 2,000 years

㈦ 人工智慧重智更要重人寫一個引名言式開頭

把拳頭收回來是為了更有力地再打出去

㈧ 你聽過人工智慧的搞笑回答嗎

我坐著和人工智慧坐著聊了半個小時，他卻和我說他累了

㈨ 求一個關於人工智慧的小實驗

人工智慧第二次實驗報告

1．實驗題目：

遺傳演算法的設計與實現

2．實驗目的：

通過人工智慧課程的學習，熟悉遺傳演算法的簡單應用。

3．實驗內容

用遺傳演算法求解f (x) = x2 的最大值，x∈ [0,31]，x取整數。

可以看出該函數比較簡單，只要是為了體現遺傳演算法的思想，在問題選擇上，選了一個比較容易實現的，把主要精力放在遺傳演算法的實現，以及核心思想體會上。

4. 實驗過程：

1. 實現過程

（1）編碼
使用二進制編碼，隨機產生一個初始種群。L 表示編碼長度，通常由對問題的求解精度決定，編碼長度L 越長，可期望的最優解的精度也就越高，過大的L 會增大運算量。針對該問題進行了簡化，因為題設中x∈ [0,31]，所以將二進制長度定為5就夠用了；

（2）生成初始群體
種群規模表示每一代種群中所含個體數目。隨機產生N個初始串結構數據，每個串結構數據成為一個個體，N個個體組成一個初始群體，N表示種群規模的大小。當N取值較小時，可提高遺傳演算法的運算速度，但卻降低種群的多樣性，容易引起遺傳演算法早熟，出現假收斂；而N當取值較大時，又會使得遺傳演算法效率降低。一般建議的取值范圍是20—100。
（3）適應度檢測
根據實際標准計算個體的適應度，評判個體的優劣，即該個體所代表的可行解的優劣。本例中適應度即為所求的目標函數；

（4）選擇
從當前群體中選擇優良（適應度高的）個體，使它們有機會被選中進入下一次迭代過程，舍棄適應度低的個體。本例中採用輪盤賭的選擇方法，即個體被選擇的幾率與其適應度值大小成正比；

（5）交叉
遺傳操作，根據設置的交叉概率對交配池中個體進行基因交叉操作，形成新一代的種群，新一代中間個體的信息來自父輩個體，體現了信息交換的原則。交叉概率控制著交叉操作的頻率，由於交叉操作是遺傳演算法中產生新個體的主要方法，所以交叉概率通常應取較大值；但若過大的話，又可能破壞群體的優良模式。一般取0.4到0.99。

（6）變異
隨機選擇中間群體中的某個個體，以變異概率大小改變個體某位基因的值。變異為產生新個體提供了機會。變異概率也是影響新個體產生的一個因素，變異概率小，產生新個體少；變異概率太大，又會使遺傳演算法變成隨機搜索。一般取變異概率為0.0001—0.1。

（7）結束條件
當得到的解大於等於900時，結束。從而觀看遺傳的效率問題

㈩ 如何自學人工智慧

學習AI的大致步驟：
（1）了解人工智慧的一些背景知識；
（2）補充數學或編程知識；
（3）熟悉機器學習工具庫；
（4）系統的學習AI知識；
（5）動手去做一些AI應用；
1 了解人工智慧的背景知識
人工智慧裡面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網路等等，使得初學者覺得人工智慧很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什麼了。
人工智慧是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智慧最重要的兩個方面。這些在「知雲AI專欄」之前的文章「認識人工智慧」，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。
下圖為人工智慧學習的一般路線：
2補充數學或編程知識
對於已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那麼學習人工智慧會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智慧，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段並不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智慧的研究，那麼應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。
Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智慧，主要是基於一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch「也說不出來怎麼好，但是使用起來就是很舒服」。
剛開始學習人工智慧的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智慧有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然後可以看看裡面的代碼，你會發現，其實神經網路的程序並不復雜，但是會對神經網路的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。
4 系統的學習人工智慧
這里的人工智慧主要指機器學習，因為目前人工智慧主要是通過機器學習的方式來實現的。
機器學習知識主要有三大塊：
（1）傳統機器學習演算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習演算法，是相對於深度學習而言的。
（2）深度學習，指的就是深度神經網路，可以說是目前最重要最核心的人工智慧知識。
（3）強化學習，源於控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。
在這里需要知道的是深度學習並不難學，對於一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，並可以訓練一些實際應用中的神經網路。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。
傳統機器學習演算法的種類非常多，有些演算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些演算法並不好學，因此可以先學習深度學習，然後再慢慢的補充這些傳統演算法。
強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。
5 動手去做一些AI應用
學習過幾周的深度學習之後，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網路的理解。