Ⅰ 超級計算機和人工智慧的區別是什麼

我們可以將超級計算機看成速度更快得多的計算機；它能夠完成的任務專是傳統計算機無屬法完成的。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。

Ⅱ 人工智慧和一般的計算機程序最大區別是什麼

人工智慧 是通過後者來實現的，人工智慧的核心是程序，是演算法

人工智慧目前還遠達不到智能生命的程度，1是不夠智能 2是還不算生命
但是我覺得未來是有可能達到這個程度的，多看一些科幻作品就更加堅信了
怎麼達到高智能

阿法狗不到一年就把圍棋界各路好手碾壓了
人臉識別已經發展到逃犯在商場露個面就能被千里之外的網警抓到了
李彥宏的無人駕駛車已經可在5環上邊自己跑，邊放五環之歌了
這些都是人工智慧在單項領域的快速突破，短短時間就大有作為，未來在綜合方面，什麼時候能做出一個能像人一樣思考 會判斷各種條件做出各種反應的人，也不會太久吧
就像不會用火之前，我們在樹上和地上當了幾百萬年的猴子，沒有蒸汽機之前，我們當了幾千年的農民，沒有電腦之前，人類以為吃飽喝足就是活著的全部事情了
技術的突破，跨過臨界點後，改變世界就都是一瞬間

怎麼有生命

當一個機器人，智商高到可以不用靠人類而生存下去時候，他就成了生命（他腦子里有各種對付人類想掐斷他能源的方法，各種復制繁殖自己的方法，當然這些方法可能是我們給他編的演算法，也可能是他自己學習後領悟的）
他就可以說，以後是我們硅基生命的天下了 我們已經不需要你們這些碳基生命了
人類何去何從就不清楚了
所以到時候就得看 人類要把這個人工智慧控制在什麼范圍，能否控制住了

Ⅲ 你認為人工智慧和計算智能有什麼區別嗎

計算智能是藉助自然界（生物界）規律的啟示，根據其規律，設計出求解問題的演算法。從關繫上說，計算智能屬於人工智慧的一個分支。

Ⅳ 人工智慧與計算智能的區別

是有一定區別的。
1、計算智能（Computational
Intelligence，CI）是藉助自然界（生物界）規律的啟示，根據其規律，設計出求解問題的演算法。物理學、化學、數學、生物學、心理學、生理學、神經科學和計算機科學等學科的現象與規律都可能成為計算智能演算法的基礎和思想來源。從關繫上說，計算智能屬於人工智慧（Artificial
Intelligence，AI）的一個分支。
2、計算智能演算法主要包括神經計算、模糊計算和進化計算三大部分。如圖1.4所示，典型的計算智能演算法包括神經計算中的人工神經網路演算法，模糊計算中的模糊邏輯，進化計算中的遺傳演算法、蟻群優化演算法、粒子群優化演算法、免疫演算法、分布估計演算法、Memetic演算法，和單點搜索技術例如模擬退火演算法、禁忌搜索演算法，等等。
3、以上這些計算智能演算法都有一個共同的特徵就是通過模仿人類智能的某一個（某一些）方面而達到模擬人類智能，實現將生物智慧、自然界的規律計算機程序化，設計最優化演算法的目的。然而計算智能的這些不同研究領域各有其特點，雖然它們具有模仿人類和其他生物智能的共同點，但是在具體方法上存在一些不同點。例如：人工神經網路
模仿人腦的生理構造和信息處理的過程，模擬人類的智慧；模糊邏輯（模糊系統）
模仿人類語言和思維中的模糊性概念，模擬人類的智慧；進化計算
模仿生物進化過程和群體智能過程，模擬大自然的智慧。
4、然而在現階段，計算智能的發展也面臨嚴峻的挑戰，其中一個重要原因就是計算智能目前還缺乏堅實的數學基礎，還不能像物理、化學、天文等學科那樣自如地運用數學工具解決各自的計算問題。雖然神經網路具有比較完善的理論基礎，但是像進化計算等重要的計算智能技術還沒有完善的數學基礎。計算智能演算法的穩定性和收斂性的分析與證明還處於研究階段。通過數值實驗方法和具體應用手段檢驗計算智能演算法的有效性和高效性是研究計算智能演算法的重要方法。

Ⅳ 認知計算是什麼與人工智慧，機器學習這些概念有什麼區別

「認知計算」這個概念的核心是類腦計算。或者換種說法，狹義的認知計算就是類腦計算。認知計算的終極目標，就是完全的類腦計算。

人工智慧是一個很大的概念，個人認為從終極目標的角度來說，認知計算是實現人工智慧的一條重要途徑。人腦僅憑幾十瓦的功率，能夠處理種種復雜的問題，怎樣看都是很神奇的事情。更重要的是，人腦認知的一個關鍵點在於能夠處理情感，這一點是現有人工智慧所難以企及的。以神經網路的觀點來看，情感就是一種計算的產物，即腦神經網路計算的產物。那麼我們以後能否建立初能夠認知情感的模型？或者說部分認知情感的模型？這都是認知計算要重點解決的問題。但個人認為，如果要從技術角度去講認知計算和人工智慧兩者的關系，那就要非常謹慎。通常的研究者恐怕難以到達這個高度。進一步講，能夠從技術角度單把人工智慧講清楚，都是一件水平很高的事情。
至於與機器學習的關系，在現階段，兩者的相當一部分技術、演算法都是重合的，但兩者的服務目標則有所區別。具體來講，認知計算更強調「類腦」。現今付諸實踐的機器學習方法，離類腦計算尚有相當遠的一段距離。深度學習的確在計算機視覺等領域取得了巨大的成功，最近還擊敗了人類專業圍棋手。但個人認為深度學習在現階段還不能說是類腦計算，最多達到仿生層面。例如，撇開剛才講到的情感問題不談，如果我們關注一下神經元激活函數，就會發現實際生物體神經細胞中的input-output關系基本上是sigmoid [1]，但在deep learning中，激活函數sigmoid不一定好用，後來就出現了ReLU，大家發現ReLU比sigmoid好用得多。但ReLU的提出實際上是離生物體神經元越走越遠，因此Deep Learning是否還走在類腦的道路上，現在還不能給出肯定的結論。另外，由於Deep learning目前還沒有嚴格的數學理論支撐，同時人們對腦的理解還十分有限，所以完全的類腦計算還會是一個很長遠的目標。這正是認知計算需要解決的問題，要解決這個問題，就必須在研究方法論上將計算機科學和認知神經科學擺到同等的地位。簡單地說，一個沒有系統地學過認知神經科學的人，完全可以做機器學習，並發出高水平的paper，但卻很難做好真正的認知計算。
探索、學習、模擬人腦，正是認知計算的魅力所在。

Ⅵ 請問人工智慧和人造大腦的區別在哪人工智慧屬於計算機和哲學等學科的綜合，那人造大腦屬於什麼學

形態學、生理學和分子結構學，計算機，神經學。。。。。

Ⅶ 深度學習與類腦智能的區別

中科院自動化所所長徐波發表了題為「類腦智能研究與發展方向」的演講。徐波稱，有監督的深度學習背後有很多人力，而且不具備通用性，未來的人工智慧將會是一種受腦啟發的人工智慧，也就是類腦智能。類腦計算、類腦智能、類人智能已經成為人工智慧研究的熱門領域。
徐波稱，目前深度學習大多數採用CPU+GPU集群並行計算方式，這需要巨大的計算耗能。拿谷歌旗下的深度學習系統AlphaGo來說，它的功率為每小時280000瓦特，與李世石對弈時耗能為每小時225千卡。而類腦智能的優勢在於，它是一種面向人工神經網路對低功耗、弱監督等學習需求將生物機制與數學原理融合的新型網路模型和學習方法。受大腦多尺度信息處理機制啟發的計算模型及軟硬體實現，使機器實現人類具有的多種認知能力並高度協同，逐漸逼近具有學習和進化能力的通用智能。
徐波介紹了類腦智能的研究的幾個方面。一個是在認知科學上，融合了長短時記憶單元、注意力和多倫推理機制。在神經網路對話系統。通過序列化的學習減少形式化過程。還有就是神經科學，它和機器學習融合的新時機是，機器學習的目標函數越來越復雜，為了使得目標函數和優化更加容易，機器學習發展出了不同的網路結構。
徐波認為，大腦是典型的復雜系統，由上千億神經元通過百萬億突觸組成巨大網路，實現感知、運動、思維、智力等各種功能。大腦等復雜系統的共性是，復雜的集體行為、信號和信息處理、自組織和適應性。信息處理將會成為理解生命系統的一個統一框架，也就是全腦認知功能計算模擬平台。

Ⅷ 人工智慧與計算智能的區別與聯系

計算智能算是人工智慧的一個分支吧。更依賴於演算法

人工智慧則更廣泛