稀土與人工智慧
❶ 人工智慧與人類的能力對比
沒可比性，目前的人工智慧從發展程度上來說都是弱人工智慧，都只能進行一些簡單的工作，遠遠無法代替人類。
但在未來可能會發展出強人工智慧以及超強人工智慧，可能存在代替人類的可能性。
❷ 人工智慧和量子技術在國內外發展現狀如何
目前人工智慧和量子科技在國內外的發展都算是如火如荼，其中，中國對於量子論的鑽研更深入一些；而海外的知名科技龍頭企業谷歌公司，對人工智慧領域的成就是有目共睹的。未來，我們或許就會用這兩大法寶，徹底改變科技時代，打開另一個天地的大門。
我們都知道，時至今日，人類已經在現代科學的道路上取得了無數成就和突破，物理學，生物學，醫學上的進步，都是無有時歇，有目共睹。同時，前沿科學界最熱門的兩大領域，莫過於人工智慧和量子力學了；
因此，可以說，這兩大方向，都是我們未來的康莊大道。
❸ 在人工智慧和機器學習領域中國和國外存在哪些差距有多大
高校建立的實驗室與大公司有所不同，其研究項目除了偏應用科學的領域，還有一些屬回於基礎理答論研究的項目，是無法從具體的產品上表現的，通常高校實驗室會同時進行兩種領域的研究甚至側重後者，考慮到高校在學術界的地位，人們在關注實驗室研究內容的時候除了關注它的產品，同時也應該注意其在基礎研究領域的水平。
麻省理工學院
MIT的人工智慧實驗室全稱叫CSAIL (ComputerScience and Artificial Intelligence Laboratory)。最初，這是兩個實驗室：計算機實驗室創辦於1963年，人工智慧實驗室創辦於1959年，兩個實驗室在2003年正式合並。
CSAIL是MIT最大的實驗室，也是世界上最重要的信息技術研發中心。CSAIL的成員創立了多於100家知名公司 ，包括機器人之父科林·安格爾，iRobot公司創始人之一海倫·格雷納，波士頓動力公司創始人馬克·雷伯特，還有卡內基·梅隆大學機器人研究所的負責人馬特·梅森。
MIT也幾乎是頂尖技術的代名詞。它在去年底發布了2015年CSAIL的主要創新，包含3D列印心臟，可以爬樓梯、開門甚至駕車的機器人，癌症預測工具等。
❹ 人類與人工智慧有什麼區別
意識和人工智慧的關系
1、人工智慧的本質
人工智慧是相對於人的智能而言的。正是由於意識是一種特殊的物質運動形式，所以根據控制論理論，運用功能模擬的方法，製造電腦模擬人腦的部分功能，把人的部分智能活動機械化，叫人工智慧。人工智慧的本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。盡管人工智慧可以模擬人腦的某些活動，甚至在某些方面超過人腦的功能，但人工智慧不會成為人類智能而取代人的意識。
2、人工智慧與人類思維的本質區別
人工智慧是思維模擬，並非人的思維本身，決不能把「機器思維」和人腦思維等同起來，認為它可以超過人腦思維是沒有根據的。
(1)人工智慧是無意識的機械的、物理的過程。人的智能主要是生理的和心理的過程。
(2)人工智慧沒有社會性。人類智慧具有社會性。
(3)人工智慧沒有人類意識特有的能動性和創造能力。人類思維則主動提出新的問題，進行發明創造。
(4)電腦可以代替甚至超過人類的部分思維能力，但它同人腦相比，局部超出，整體不及。智能機器是人類意識的物化，它的產生和發展，既依賴於人類科學技術的發展水平，又必須以人類意識對於自身的認識為前提。因此，從總體上說；人工智慧不能超過人類智慧的界限。關於電腦能夠思維，甚至會超過人的思維，電腦、機器人將來統治人類的觀點是完全沒有根據的。
3、人工智慧產生和發展的哲學意義
(1)人工智慧的產生和發展，有力地證明了意識是人腦的機能、物質的屬性，證明馬克思主義關於意識本質的觀點的正確性。
(2)人工智慧的產生和發展深化了我們對意識相對獨立性和能動性的認識。機器思維即人工智慧表明，思維形式在思維活動中對於思維內容具有相對獨立性，它可從人腦中分化出來，物化為機械的、物理的運動形式，部分地代替人的思維活動。
(3)隨著科學技術的發展，人工智慧將向更高水平發展，反過來推動科學技術、生產力和人類智慧向更高水平發展，對人類社會進步將起著巨大的推動作用。
以上是我摘的，我本人不同意以上觀點，我認為人工智慧它是可以超過人的智能，是由他的物理屬性決定的。他的發展不可估量。
❺ 在製造電子科技產品，比如電腦、智能機器人方面會用到稀土嗎在哪方面需求大了 PS:不需要太專業。
稀土是一個廣義的稀有金屬的土（也叫礦產），本身並不是直接可用的金屬。因此，都換需要把這些稀土進行精選、冶煉、成型、加工等等工序，最後才用到每一種產品里。當然，你所說的幾個領域，都肯定要用到稀有金屬。
❻ 強人工智慧和弱人工智慧該如何定義
強人工智慧就是我們經常在科幻電影動畫小說里所想像出的那種人工智慧。而弱人工智慧對於人工智慧的定義就寬泛多了。基本上能夠幫我們解決某些特定領域問題的，都可以算作是弱人工智慧。
按照定義，強人工智慧就是能夠執行「通用任務」（Generalized Mission）的人工智慧：它能夠進行通常意義上的學習、推理、認知，解決並非特定領域的問題。按照普羅大眾的想像，它就是真正的人工智慧
超能查派。我們想像中的人工智慧是這樣的。
對於強人工智慧的判定，最著名的莫過於以計算機科學奠基人圖靈為名的「圖靈測試」。圖靈測試的問題很簡單：讓一個人面對兩個對象對話，其中一個對象是人工智慧，一個對象是人類；如果這個人不能成功的分辨出誰是機器，那麼就說明這個人工智慧通過了「圖靈測試」。
上世紀七八十年代強人工智慧的研究者發現他們要解決的通用的認知和推理過程是無法跨越的障礙。於是很多科學家和工程師們轉向了更加實用的，工程化的弱人工智慧研究。他們在這些領域取得了豐碩的成果：人工神經網路、支持向量機、甚至最簡單的線性回歸理論在足夠大的數據量和計算量支撐下，都可以獲得非常出色的結果——比方說識別人臉，或者識別字跡。於是這些弱人工智慧也迅速的應用到了我們的網路和生活的方方面面，從買東西，出門，網上訂餐，我們都用到這些人工智慧。
人工智慧終會與我們朝夕相處。