A. 人工智慧需要多快的運算速度

沒有概念...
人腦比計算機運算速度快多了, 人腦要同時兼顧多少外部信息的處理呀, 如果把這些信息全都輸入電腦的話, 目前的電腦都運算不了.

B. 人工智慧對戰爭的影響

上世紀60年代，美軍率先將人工智慧引入軍事領域。1972年，美軍使用「靈巧炸彈」炸毀了越南清化大橋，標志著戰爭邁入智能化時代。海灣戰爭中，制導炸彈和導彈等智能武器首次被廣泛用於戰場，成倍地提高了作戰效能。海灣戰爭後，軍用人工智慧迎來快速發展期。目前，人工智慧技術已運用到現代戰爭的方方面面，沒有人工智慧支撐的戰爭已無法想像。
最典型的例子是制導武器。主要包括發射後不用管的智能炸彈、導彈等，可自主進行空中機動，自動識別、鎖定和打擊目標。如以色列的「哈比」反輻射導彈，能夠在目標區上空滯空飛行，自動識別、鎖定並攻擊敵雷達目標。
近年來，基於人工智慧的無人機器異軍突起。它們能夠自動搜索和跟蹤目標，自主識別地形並選擇前進道路，獨立完成偵察、補給、攻擊等任務。在這一方面美國可謂一馬當先。美國海軍陸戰隊的部分基地已由移動式機器人值守；空軍F-35機身攜帶了幾千萬條代碼，被譽為「飛行的計算機」；完全由電腦操控的海軍X-47B無人轟炸機代表了軍用人工智慧的最高水平。
此外，人工智慧還廣泛用於裝甲車輛的主動防護系統、軍用飛行器的自主控制系統、海軍艦艇的作戰管理系統以及裝備故障診斷專家系統。受制於技術限制，當前的人工智慧系統多為「半自主式」，在「感測器-射手-武器」作戰鏈中，人類扮演「人在迴路」角色，是整條作戰鏈的「總開關」。
大國競相發力人工智慧
近年來，隨著感測技術、計算機技術等信息技術迅猛發展，軍用人工智慧的發展迎來了新一輪機遇期。美、俄等軍事強國都把軍用人工智慧視為「改變游戲規則」的顛覆性技術。美國國防部明確把人工智慧和自主化作為新抵消戰略的兩大技術支柱，俄羅斯也把發展人工智慧作為裝備現代化的優先領域。 當前，美國國防部正致力於推進人工智慧技術向「強人工智慧」邁進，重點是發展「深度學習」技術。「深度學習」技術是神經網路技術的新發展，是目前最接近人腦的學習演算法，可使機器通過自主學習和訓練不斷提高完善。此次人機圍棋大戰中，AlphaGo表現出的驚人棋藝就是「深度學習」技術的傑作。 2016年3月3日，美國國防高級研究項目局透露，正在開發新一代智能型電子戰系統。傳統上，美軍EA-6B「徘徊者」飛機等電子偵察機負責搜集敵方未知雷達波形，電子戰軍官負責分析未知波形並提出破解方案，人工破解可能需要幾周甚至幾個月時間。國防高級研究項目局希望利用「深度學習」技術研發一套電子戰系統，該系統能連續不斷地感知、學習和適應敵方雷達，從而有效規避敵方雷達探測。 此外，美軍正加快研發推理系統和軟體，以便評估態勢、提出建議甚至實施決策。過去20多年，美軍ISR能力迅速發展，搜集到的海量情報數據和其他數字化信息致使分析師淹沒在數據海洋。美軍計劃利用人工智慧建立一套有效演算法，運用「深度學習」技術訓練出具有邏輯分析能力的機器，發揮機器的速度和理性優勢，為人類決策提供咨詢。 與此同時，美軍還在探索和完善執行決策的不同方式，既可通過命令另外一個無人平台開展直接行動，也可向人類或其他無人平台提供建議。如美軍新成立的戰略能力辦公室正在執行一個「阿凡達」項目，計劃使用F-35戰機與無人版F-16戰機聯合編組，高度自主的F-16戰機可自動與F-35進行編隊飛行，接收F-35的指令對目標實施打擊。
智能機器將主宰未來戰場
信息時代的戰爭，交戰雙方的核心競爭發生在認知領域，誰能夠更快地處理信息、理解行動環境、實施決策並執行打擊，誰就能贏得主動。與人腦相比，人工智慧的最大優勢是反應速度更快、容量更大且不受時空或體力限制。因此，為加快己方決策周期，並進入敵方決策周期，各國軍隊都會越來越多地依靠人工智慧贏得這場決策周期之爭。
在未來戰場上，隨著人工智慧和人機融合技術的不斷進步，作戰節奏將越來越快，直到達到一個「奇點」：人腦再也無法應對瞬息萬變的戰場態勢，不得不把大部分決策權讓給高度智能化機器。另外，為了減少人員傷亡和降低政治風險，各國軍政領導層也傾向於用智能機器替代人類戰士在戰場上廝殺。
最終，人類戰士將不得不跳出作戰鏈，智能機器將成為未來戰場的主力軍，人類戰爭將形成「人在迴路上」的新模式。在新模式下，人類戰士在多數情況下是旁觀者，其職責是密切觀察機器戰隊的自主交戰情況，必要時進行干預。新模式的優勢是可使人類戰士從紛繁復雜的決策中解放出來，聚焦於主要決策和關鍵任務。在新模式中，人依然是最終決策者，可根據需要自由進出作戰鏈。
在新模式下，軍隊的組織架構和力量編成將發生巨變，智能機器將成為未來軍隊的主要成員，人類將扮演計劃員、管理員和指揮員的角色。為防止平民誤傷和高效作戰，奔赴戰場前將為機器戰隊設定作戰程序和交戰規則，合理區分作戰任務，並限定不同等級的行動自由。進入戰場後，智能機器戰隊將根據戰場情況自主協同和編組，獨立完成作戰任務。
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C. 人工智慧是數字化的趨向和表現嗎

由於計算機有記憶、運算能力，所以人們希望用它來實現人的智能活動。這些活動包括識別、分析、推理、判斷、學習等。1深藍計算機系統956年誕生的人工智慧學科，就是研究如何利用機器來實現人的智能活動的科學。

由於人工智慧的難度超過預想，它的進展也遠遠落後於計算機科學本身。然而，人類在實現了自動化以後，需要實現智能化。因此科學家們對人工智慧一直在進行鍥而不舍的研究。美國IBM的「深藍」計算機戰勝棋王卡斯帕羅夫以及在日本大阪舉行的機器人世界盃足球賽就引起公眾對人工智慧的關心。

人工智慧經歷著艱難而曲折的過程。

早期的人工智慧被用於解難題、游戲、下棋等方面，並取得了不少成績，使人對它抱有不切實際的樂觀。然而，一旦將它用於解決實際問題，便暴露出它的弱點，最著名的例子便是機器翻譯的失敗。於是20世紀60年代人工智慧走向了低谷，直到70年代專家系統取得成功，才使人工智慧又恢復了活力。總結人工智慧發展中正、反兩方面的經驗，人們知道了知識在智能中所起的重要作用。早期機器翻譯的失敗，就在於沒有充分利用有關知識。由於語法和詞語的多義性，必然導致翻譯出來的東西前後矛盾、笑話百出。以「Time flies like a narrow」這樣簡單的句子為例，便有三種不同的譯法。第一種譯為「時間像箭一樣地飛」，即「光陰似箭」；第二種可譯為「時蠅喜歡箭」；第三種可譯為「像箭那樣對蒼蠅計時」。單從語法和詞義上看，這三種譯法都可以，但如果結合知識來判斷，只有第一種譯法才是正確的。

鑒於知識對智能的重要作用，1977年便從人工智慧中分化出「知識工程」這一新學科，成為人工智慧的基礎技術。知識工程所要研究解決的是如何使計算機有效地利用知識。

由於知識工程是以知識作為信息處理的對象，因此需要區分知識和數據之間的差別。首先，數據是信息的明顯表示，而知識則是信息的含蓄表示。例如「中國有13億人口」就是一個數據型信息，因為「13億」這個信息很明確，可直接利用。而「感冒時一定不要淋雨」盡管也是日常生活中的普通常識，而且「淋」字也有明確意義，但「不要淋」具體指什麼並不明確，這就是知識型信息。如果要使計算機明白它的含義，就必須告訴計算機，所謂「不要淋」是指不要出門，還是出門時要帶雨具。

由於許多知識都是用自然語言表示，因此以計算機作為工具來處理知識，目前還有許多困難。但是，目前知識已被應用到人工智慧的各個領域中，特別是專家系統和機器翻譯。鑒於知識對智能的重要性，所以「深藍」也配備有一個龐大的資料庫(知識庫)，它收集了近100年來世界最高水平棋手對弈的棋譜，還收集了許多殘局，也就是終局前5步棋的棋譜。目前，這一資料庫已收集了超過10億個棋譜。它對「深藍」戰勝棋王，發揮了巨大作用。

認知科學是使人工智慧取得突破的關鍵，數字化技術的應用是人工智慧的重要方式。人工智慧所以進展緩慢，根本原因在於：人對自己的腦子是如何工作的，人是怎樣認識事物的，人的智能是怎麼一回事等許多問題還沒有完全搞清楚。只有弄清這些問題才能使人工智慧取得突破性進展，使計算機、機器人變得更加聰明，能為我們做更多的事。於是，融信息科學、哲學、心理學於一體的邊緣學科——認知科學便應運而生。認知科學主要研究人的認識原理、智能本質、人腦是怎樣進行信息處理等問題。根據對心和腦之間關系的不同認識，目前認知科學分成兩大流派，即符號主義和連接主義符號主義認為，認知(智能)的基本元素是符號，認知過程是對符號表示的運算。人類的語言、文字和思維都可用符號來描述，而且思維過程只不過是這些符號的存儲、變換、輸入和輸出。總之，其為心和腦的二元論者，認為心和腦是可以分離的。由於人類的思維被認為能用符號來描述，所以只要把這種描述表示出來，讓能夠處理符號的機器進行運算，那麼實現認知便沒有什麼困難。所以它認為實現認知的關鍵，便是如何把知識表示為計算機能夠認識的符號。這是人工智慧誕生以來一直採用的基本方法。多年來的實踐經驗表明，它在一定程度上是成功的。這次「深藍」的原理也是立足於這一理論上。它戰勝棋王也說明符號主義仍然可以解決實際問題。

與之相反，連接主義認為符號是不存在的，認知的基本元素就是神經元(神經細胞)這個實體本身。認知過程是大量神經之間的相互連接以及這種連接所引起的神經元產生不同興奮狀態的過程。其認為心和腦是不可分離的，因為離開了神經元的連接，也就無從進行信息處理。連接主義是在出現了神經計算機後才出現的，是對傳統符號主義的挑戰。需要指出，雖然這兩大流派存在巨大的分歧，但它們都承認人腦是智能的物質基礎，而思維則是某種形式的信息處理過程。符號主義在解決一些較簡單的問題時是成功的，但存在很大局限性。因為人的許多思維過程難以用符號表示。一些涉及模糊性的事物，如人的相貌、心情便無法用符號描述。甚至像「什麼樣的鳥能飛」這樣簡單的事情，也難以滴水不漏地描述出來。如果回答：「除鴕鳥、企鵝……之外，一切鳥都能飛。」那麼還會提出：「死鳥會飛嗎？」即使把死鳥排除在外，還存在「翅膀受傷的鳥能飛嗎」之類的問題。就以機器人參加足球賽來說，對來球的情況，便難以用符號描述。

連接主義由於不用符號，所以不存在難以描述的困難。它已在視覺處理、識別和理解以及語音識別上顯示出優勢。但是為了實現柔性很大的連接，對計算機的硬體和軟體要求都更高了。在可以預見的未來，這兩種流派將同時並存，取長補短，各有其用武之地。

人工智慧的成功應用——專家系統。人工智慧的應用大體上可分為3大類：專家系統、模式識別(包括圖像識別、語音識別、機器翻譯等)、行動規劃(如計算機下棋、機器人足球賽等)。其中，最容易實現和取得最大成功者，是專家系統。專家系統是一種計算機軟體，它使計算能像專家一樣解決某一類問題，所以俗稱機器專家。它是人工智慧得到最廣泛應用的分支。

1979年美國三里島核電站事故以及1986年蘇聯切爾諾貝利核電站的災難性事故，都是由於沒有及時對故障做出正確判斷造成的。

隨著科學技術的發展，人們需要在錯綜復雜、瞬息萬變的情況下及時做出正確判斷，否則就會引起嚴重後果，如對大型電站、化工廠的生產過程式控制制，國民經濟的宏觀決策等。對這些事情，如果完全由人來做出判斷，有時難免會發生失誤。因為人的反應速度遠不如計算機，而且因主觀、片面、遺忘等造成「智者千慮，必有一失」。因此有專家系統幫助人類一起來做出判斷、決策，便可取長補短、相得益彰。

此外，人類專家的數量總是有限的，經驗豐富的為數不多，無法滿足所有求診患者的要求。如果專家系統能同名醫一樣進行診斷、開方，就可以有效地解決名醫(專家)不足的矛盾。再說，每個專家都有自己的專長和不足，如果把許多專家的絕招都教給專家系統，便可以集思廣益、博採眾長。而且人總會衰老、死亡的，及時把處於巔峰時期的專家經驗教給專家系統，就可以系統整理、總結專家的經驗，並使其不至於失傳。

總之，人類迫切需要專家系統這樣的助手，而且這種需要是多方面、多層次的。70年代在知識工程的支持下，出現了第一批專家系統。早期專家系統的傑出表現，使它獲得社會承認。其中最著名的例子是美國華盛頓州大鉬礦的確定。自第一次世界大戰以來，人們便想確定它的主礦床所在，但由於地質構造過於復雜，歷時半個世紀都未能解決。最後靠找礦專家系統輕而易舉地找到了主礦床。建立專家系統，就是要收集、整理專家的知識，並將其整理成計算機能夠利用的形式存入知識庫中。當要解決問題時，計算機從知識庫中取出有關的知識，經過推理，便可像專家一樣得出結論。所以專家系統中，以知識庫和推理機構最為重要，它們是專家系統的核心。

智能化是推動人工智慧發展的動力，人類在實現自動化之後便要求實現智能化。如在工業生產中大量使用機器人實現自動化後，便希望機器人有高度智能，能在更復雜環境下面對千變萬化的情況，自覺地進行工作，以便能把機器人用到第一產業、第三產業，全面地取代人的工作。讓機器人參加世界盃足球賽，也就是要達到這一目正是人類要實現智能化的偉大目標，成為推動人工智慧不斷發展的動力，改變我們生活的智能技術。隨著科學技術的飛速發展，各種高技術不斷湧入我們的世界，正在改變著我們的生活、工作，也改變著我們的認識。融入一定智慧的各類智能技術，正在悄悄走近我們，並將會成為21世紀技術的焦點。

另外，美國最近合成出一種能貯藏和釋放熱量的塑性智能偽裝技術。美國波士頓城郊的陸軍研究與發展中心的一些科技專家多年來一直在研究「自適應色彩技術」，其中一項就是智能仿生偽裝技術，對人和裝備進行偽裝。這種智能仿生偽裝是採用能改變光輸出量的光敏器件和材料作為織物的基礎纖維，並與背景色(環境顏色)光感測器和微電腦組合，依靠計算機的比較處理功能，控制織物纖維的光輸出量，並讓光譜的成分與背景色接近，已達到偽裝的目的。

目前荷蘭正在一段10千米長的高速公路上試驗用智能燈照明，這種燈的發光強度由電腦控制，並與當時的氣候條件和車流量相適應。據該試驗研究人員格貝爾·福勒介紹，這是世界上首次使用智能燈照明。在進行該試驗的高速公路沿線，設置了一些小型氣象站，這些氣象站可隨時測定天氣狀況，並將測量信息發送給中心電腦；在公路的地面上鋪設了壓電材料製作的感應器，將路面上的車流量及路況信息傳送給中心電腦。中心電腦根據這些信息再向智能燈發送指令，令這些燈發出不同等級的光。

D. 人工智慧對生活有哪些影響

摘 要：隨著科學技術的飛速進步，人工智慧已經開始加速發展並將深刻地影響人類社會，甚至會給人類帶來某種挑戰。事實上，人工智慧已經在很多領域與人類形成競爭甚至開始替代人類。以至於比爾蓋茨甚至發表了應該給機器人征稅的觀點。對於一些科學家和具有遠見卓識的人來說，他們已經意識到機器人將主宰未來世界。人類社會發展到今天，面對這種局面，究竟該如何面對人工智慧已經是擺在我們面前的一個不可迴避的問題。是在智能機器人尚在萌芽時就扼殺其於搖籃，還是為了眼前商業利益的需要加速其發展，必將是我們人類不得不做出的抉擇。
關鍵詞：人工智慧；互聯網；大數據；雲計算；半機器人；純機器人
在科學技術日新月異的今天，人類社會正在進行著深度的變革。鄧小平同志曾經說過科學技術是第一生產力，從近年來的發展來看，已經越來越證明小平同志的結論是正確的。而且，從目前互聯網社會的飛速發展來看，在技術不斷升級換代的推動下，這一虛擬世界已經日益變得真切和現實。過去曾經有人說過：在互聯網上，與你聊天的對方可能只是一隻狗。當時是一句玩笑話，現在想來真是一語成箴。只是，對面可能不是一支普通的自然界的肉狗，而是一支有點「冰冷」的阿法狗。
前一段時間，谷歌阿法狗完勝韓國高手李世石，震驚了全世界。因為誰都沒有想到，機器竟然可以在

E. 支撐人工智慧的計算能力主要表現在哪些方面

別的不太懂，對子智能化的設備，計算能力方面真的很重要，包括每個組件之間的通信速率也很重要，計算能力能夠最快的支持數據的分析處理，以便於對於結果的運算能力，能夠在智能方面得到一定的優勢，智能化不僅僅是智能，更重要的是快速單反應的能力，處理數據的速率在這里佔了很大的作用，因為每個信號的處理方式和數據的建模運算都是很復雜的，在速度、語言演算法和糾正能力方面得到優勢就能夠主導人工智慧。

F. 人工智慧對人類有哪些挑戰

「世界上真的有上帝嗎？」科學家用顫抖的聲音問道。
「現在有了。」世界上最聰明的人工智慧電腦回答。語畢，一道電光閃過它的電源插頭。從此，人類再也關不掉它了。
——這是在美國一檔脫口秀節目上，斯蒂芬·霍金給大家講的一個關於人工智慧的故事。故事告訴我們：人類一手創造的機器人，將成為「人類最大的威脅」，甚至「終結者」
毋庸置疑，人工智慧的發展將是一種必然的趨勢。那麼，人工智慧發展到最後，到底會不會像大家所擔心的那樣，成為人類的「終結者」呢？如果預言真的成為現實，那又會是誰決定了人工智慧走上這條不歸路呢？
人工智慧PK人類智慧
不管你有多少懷疑，有多麼不願意承認，在將來的某一天，人工智慧都有非常大的可能超越人類智慧。這我們可以從人腦與機器在「硬體」和「軟體」兩個維度進行比較分析：
一、 「硬體」：生理學上的腦容量
我們有理由相信，如果給予足夠長的時候，人類大腦的智慧增長還是有非常大的空間的。但是，基於目前的情況，囿固於當前的人類本身這個載體，很難實現腦容量的無限大。
從「硬體」容量來說，人工智慧對信息數據的存儲可以趨近於無窮大，當然這也是一種相對理想狀態。而從記憶速度與提取效率來說，尤其在大數據的分析與測算基礎上，人工智慧對所存儲信息的調取會越來越迅速，而且不存在「遺忘」一說。
這讓我們有理由相信：單單從「硬體」方面來考慮，人工智慧完全有可能比人類更聰明。
二、「軟體」：思維能力共享
人腦除了具有信息的獲取和存儲能力之外，更重要的還是在所存儲信息的基礎上進行推理、判斷、分析問題等功能，也就是我們通常講的人的思維和主觀能動性，人腦「聰明」的真正考量標准。這也是很多人爭議的焦點：人工智慧真的會有類似於人類的思維嗎？
我國的「網路大腦」已經擁有200億個參數，構造起了世界上最大的深度神經網路，已經具備了2~3歲孩子的智商。根據摩爾定律，網路大腦再繼續做十年、二十年的話，很有可能就會比人腦還要聰明。因為技術的發展可以使得人的智力越來越大程度地被電腦所模仿，而融入了人工智慧的電腦不僅可以達到人腦的智力，還可以具備人腦的邏輯能力。
人工智慧，人類的「終結者」？
人工智慧的發展，真的會導致人類的「終結」嗎？這種惡的想像，是必然的嗎？其實，我覺得人類關於人工智慧發展控制的需求，與其說是對機器人強大後對人類「叛變」的焦慮，倒不如說是人類對於科技發展後，人類心理所潛在的「惡」的恐懼。人類糾結於有那麼一天，機器人會反抗他們的「人類」造物主，以致用他們超越人類的能力將人類趕盡殺絕。而事實上這反映出的，只是人類對自身內心深處那一股「惡」的力量的不可控
一旦有人感覺到迅速發展的高科技超越了他們的可控范疇，那麼焦慮和絕望的悲觀「科技恐懼」便油然而生。而這種心理，從本質上來講，並不是來源於智能機器人的威脅，即使是，那也是基於人類設定的前提之下的想像。真正的威脅，其實還是來自於人類自身。就像《2001：太空漫遊》中的HAL-9000，替人類說出了長久以來三緘其口的信仰問題：對造物主的質疑，人類是否可以反抗上帝。
人類的明天，誰來主載？
就人工智慧本身而言，更多的就像是一個人類的小孩，它的成長與變化首先取決於人類給予的環境。在影片《人工智慧》中，未來世界人性泯滅，而機器男孩戴維則成為了「人性」的代表，他善良、真誠、渴望被愛。這是「人工智慧」的一種表現，它們傳達的是接受於人類所傳遞給他們的信息。就如部分科學家所言，在未來，人工智慧會成為「人類智慧的容器」；而人工智慧的走向同樣受到人類主觀能動性的影響。
如果有一天，人類真的被人工智慧所「終結」，那麼，真正的罪魁禍首必將也是人類自己的自私、貪婪與邪惡，人工智慧充其量只是一種工具和手段。就如中國幾千年文化中一直所爭論的：到底是「人之初，性本善」，還是「人之初，性本惡」，或許這還將會在人工智慧領域再次延續著。因為人工智慧是善是惡，還是取決於人類這個環境。同樣，人工智慧最終是「融入」還是「叛變」人類，也取決於人類自身。
與其說是人工智慧對人類的生存和發展構成威脅，還不如理解為，人工智慧其實是對人類人性的一種挑戰。
一言以蔽之：終結人類者，必只有人類自己

G. 人工智慧達到了什麼程度

人工智慧的所有條件都已經成熟了的，想想人腦的反應速度以及存儲效率就明白回，電腦的基本條件答高出不要太多。咱是野路子，理論基本搞得差不多了，正在想辦法轉成程序。那些學院派，程序編譯是絕對沒問題的，但他們怎麼搞都像個專家系統，完全沒有一點創新。