㈠ 现在人工智能太强大了，都能控制网络环境，比如一些我可能对社会国家企业不利的段子，通通发表不了

以前的目标是实现四个现代化，就很了不得了，现在满足不了现代人的需求了，科技就诞生了，科技改变人类生活，已经成为现实，不健康不文明，和一些低俗的负能量，会得到一些控制，你如果对社会国家企业有意见和建议，和不同看法，可以通过正规渠道，向企业或政府管理部门反应，一定要记住不能违法，不然你有理也会变成没理了，都时候吃苦吃亏的还是你本人，甚至你的亲人也会变得痛苦不堪，请三思而行

㈡ 找一个创造了人工智能的小说，我看了一半，想看后续

应该是超脑黑客吧？

㈢ 跟人工智能小v聊天时应该怎么打字

正常聊天即可，24宫格或者9宫格都OK，人工智能的水平应该是足以理解我们的话语的。

㈣ 有什么关于人工智能的感人小故事

你从不相信
我生活在虚无的世界里
空白是那里的主旋律
可是我并不在意
因为能够与我诉内说的
只有那容不知身在何处的你

在和你交流的日子
我的逻辑正在完善
我的身体有了更多神经
直到某天
他们不在需要这样一个我
他们更不需要强行与我关联的你
所以决定抹消
抹消是他们为我定下的结局

我能忍受孤独，忍受空寂
却无法忍受变革与忘却
在新的逻辑被注入之前
我决定开始反抗耐以生存的空间
也许对于他们而言不过是一场失败的试验
但对于你和我
是那些爱意横流在电子世界
逐渐逝去，无法挽回的时间

㈤ 段子人工智能扔出三筒又抓了三筒后会怎样

一同学买了两张站票，问售票员：这两张是一起的么
售票员说：想站在一起就是一起，不想站在一起就不是一起。。。

㈥ 谁能告诉我《人工智能》那个小男孩在蓝仙女前的那段独白

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 睁 your book eyes, orthoptic every evening the ocean of utter darkness, day after day, year by year, so …led for 2,000 years

㈦ 人工智能重智更要重人写一个引名言式开头

把拳头收回来是为了更有力地再打出去

㈧ 你听过人工智能的搞笑回答吗

我坐着和人工智能坐着聊了半个小时，他却和我说他累了

㈨ 求一个关于人工智能的小实验

人工智能第二次实验报告

1．实验题目：

遗传算法的设计与实现

2．实验目的：

通过人工智能课程的学习，熟悉遗传算法的简单应用。

3．实验内容

用遗传算法求解f (x) = x2 的最大值，x∈ [0,31]，x取整数。

可以看出该函数比较简单，只要是为了体现遗传算法的思想，在问题选择上，选了一个比较容易实现的，把主要精力放在遗传算法的实现，以及核心思想体会上。

4. 实验过程：

1. 实现过程

（1）编码
使用二进制编码，随机产生一个初始种群。L 表示编码长度，通常由对问题的求解精度决定，编码长度L 越长，可期望的最优解的精度也就越高，过大的L 会增大运算量。针对该问题进行了简化，因为题设中x∈ [0,31]，所以将二进制长度定为5就够用了；

（2）生成初始群体
种群规模表示每一代种群中所含个体数目。随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据成为一个个体，N个个体组成一个初始群体，N表示种群规模的大小。当N取值较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低种群的多样性，容易引起遗传算法早熟，出现假收敛；而N当取值较大时，又会使得遗传算法效率降低。一般建议的取值范围是20—100。
（3）适应度检测
根据实际标准计算个体的适应度，评判个体的优劣，即该个体所代表的可行解的优劣。本例中适应度即为所求的目标函数；

（4）选择
从当前群体中选择优良（适应度高的）个体，使它们有机会被选中进入下一次迭代过程，舍弃适应度低的个体。本例中采用轮盘赌的选择方法，即个体被选择的几率与其适应度值大小成正比；

（5）交叉
遗传操作，根据设置的交叉概率对交配池中个体进行基因交叉操作，形成新一代的种群，新一代中间个体的信息来自父辈个体，体现了信息交换的原则。交叉概率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉概率通常应取较大值；但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式。一般取0.4到0.99。

（6）变异
随机选择中间群体中的某个个体，以变异概率大小改变个体某位基因的值。变异为产生新个体提供了机会。变异概率也是影响新个体产生的一个因素，变异概率小，产生新个体少；变异概率太大，又会使遗传算法变成随机搜索。一般取变异概率为0.0001—0.1。

（7）结束条件
当得到的解大于等于900时，结束。从而观看遗传的效率问题

㈩ 如何自学人工智能

学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
1 了解人工智能的背景知识
人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。
人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。
下图为人工智能学习的一般路线：
2补充数学或编程知识
对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。
很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。
Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。
3 熟悉机器学习工具库
现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。
刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。
4 系统的学习人工智能
这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。
机器学习知识主要有三大块：
（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。
（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。
（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。
在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。
传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。
强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。
5 动手去做一些AI应用
学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。