Ⅰ 超级计算机和人工智能的区别是什么

我们可以将超级计算机看成速度更快得多的计算机；它能够完成的任务专是传统计算机无属法完成的。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

Ⅱ 人工智能和一般的计算机程序最大区别是什么

人工智能 是通过后者来实现的，人工智能的核心是程序，是算法

人工智能目前还远达不到智能生命的程度，1是不够智能 2是还不算生命
但是我觉得未来是有可能达到这个程度的，多看一些科幻作品就更加坚信了
怎么达到高智能

阿法狗不到一年就把围棋界各路好手碾压了
人脸识别已经发展到逃犯在商场露个面就能被千里之外的网警抓到了
李彦宏的无人驾驶车已经可在5环上边自己跑，边放五环之歌了
这些都是人工智能在单项领域的快速突破，短短时间就大有作为，未来在综合方面，什么时候能做出一个能像人一样思考 会判断各种条件做出各种反应的人，也不会太久吧
就像不会用火之前，我们在树上和地上当了几百万年的猴子，没有蒸汽机之前，我们当了几千年的农民，没有电脑之前，人类以为吃饱喝足就是活着的全部事情了
技术的突破，跨过临界点后，改变世界就都是一瞬间

怎么有生命

当一个机器人，智商高到可以不用靠人类而生存下去时候，他就成了生命（他脑子里有各种对付人类想掐断他能源的方法，各种复制繁殖自己的方法，当然这些方法可能是我们给他编的算法，也可能是他自己学习后领悟的）
他就可以说，以后是我们硅基生命的天下了 我们已经不需要你们这些碳基生命了
人类何去何从就不清楚了
所以到时候就得看 人类要把这个人工智能控制在什么范围，能否控制住了

Ⅲ 你认为人工智能和计算智能有什么区别吗

计算智能是借助自然界（生物界）规律的启示，根据其规律，设计出求解问题的算法。从关系上说，计算智能属于人工智能的一个分支。

Ⅳ 人工智能与计算智能的区别

是有一定区别的。
1、计算智能（Computational
Intelligence，CI）是借助自然界（生物界）规律的启示，根据其规律，设计出求解问题的算法。物理学、化学、数学、生物学、心理学、生理学、神经科学和计算机科学等学科的现象与规律都可能成为计算智能算法的基础和思想来源。从关系上说，计算智能属于人工智能（Artificial
Intelligence，AI）的一个分支。
2、计算智能算法主要包括神经计算、模糊计算和进化计算三大部分。如图1.4所示，典型的计算智能算法包括神经计算中的人工神经网络算法，模糊计算中的模糊逻辑，进化计算中的遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、Memetic算法，和单点搜索技术例如模拟退火算法、禁忌搜索算法，等等。
3、以上这些计算智能算法都有一个共同的特征就是通过模仿人类智能的某一个（某一些）方面而达到模拟人类智能，实现将生物智慧、自然界的规律计算机程序化，设计最优化算法的目的。然而计算智能的这些不同研究领域各有其特点，虽然它们具有模仿人类和其他生物智能的共同点，但是在具体方法上存在一些不同点。例如：人工神经网络
模仿人脑的生理构造和信息处理的过程，模拟人类的智慧；模糊逻辑（模糊系统）
模仿人类语言和思维中的模糊性概念，模拟人类的智慧；进化计算
模仿生物进化过程和群体智能过程，模拟大自然的智慧。
4、然而在现阶段，计算智能的发展也面临严峻的挑战，其中一个重要原因就是计算智能目前还缺乏坚实的数学基础，还不能像物理、化学、天文等学科那样自如地运用数学工具解决各自的计算问题。虽然神经网络具有比较完善的理论基础，但是像进化计算等重要的计算智能技术还没有完善的数学基础。计算智能算法的稳定性和收敛性的分析与证明还处于研究阶段。通过数值实验方法和具体应用手段检验计算智能算法的有效性和高效性是研究计算智能算法的重要方法。

Ⅳ 认知计算是什么与人工智能，机器学习这些概念有什么区别

“认知计算”这个概念的核心是类脑计算。或者换种说法，狭义的认知计算就是类脑计算。认知计算的终极目标，就是完全的类脑计算。

人工智能是一个很大的概念，个人认为从终极目标的角度来说，认知计算是实现人工智能的一条重要途径。人脑仅凭几十瓦的功率，能够处理种种复杂的问题，怎样看都是很神奇的事情。更重要的是，人脑认知的一个关键点在于能够处理情感，这一点是现有人工智能所难以企及的。以神经网络的观点来看，情感就是一种计算的产物，即脑神经网络计算的产物。那么我们以后能否建立初能够认知情感的模型？或者说部分认知情感的模型？这都是认知计算要重点解决的问题。但个人认为，如果要从技术角度去讲认知计算和人工智能两者的关系，那就要非常谨慎。通常的研究者恐怕难以到达这个高度。进一步讲，能够从技术角度单把人工智能讲清楚，都是一件水平很高的事情。
至于与机器学习的关系，在现阶段，两者的相当一部分技术、算法都是重合的，但两者的服务目标则有所区别。具体来讲，认知计算更强调“类脑”。现今付诸实践的机器学习方法，离类脑计算尚有相当远的一段距离。深度学习的确在计算机视觉等领域取得了巨大的成功，最近还击败了人类专业围棋手。但个人认为深度学习在现阶段还不能说是类脑计算，最多达到仿生层面。例如，撇开刚才讲到的情感问题不谈，如果我们关注一下神经元激活函数，就会发现实际生物体神经细胞中的input-output关系基本上是sigmoid [1]，但在deep learning中，激活函数sigmoid不一定好用，后来就出现了ReLU，大家发现ReLU比sigmoid好用得多。但ReLU的提出实际上是离生物体神经元越走越远，因此Deep Learning是否还走在类脑的道路上，现在还不能给出肯定的结论。另外，由于Deep learning目前还没有严格的数学理论支撑，同时人们对脑的理解还十分有限，所以完全的类脑计算还会是一个很长远的目标。这正是认知计算需要解决的问题，要解决这个问题，就必须在研究方法论上将计算机科学和认知神经科学摆到同等的地位。简单地说，一个没有系统地学过认知神经科学的人，完全可以做机器学习，并发出高水平的paper，但却很难做好真正的认知计算。
探索、学习、模拟人脑，正是认知计算的魅力所在。

Ⅵ 请问人工智能和人造大脑的区别在哪人工智能属于计算机和哲学等学科的综合，那人造大脑属于什么学

形态学、生理学和分子结构学，计算机，神经学。。。。。

Ⅶ 深度学习与类脑智能的区别

中科院自动化所所长徐波发表了题为“类脑智能研究与发展方向”的演讲。徐波称，有监督的深度学习背后有很多人力，而且不具备通用性，未来的人工智能将会是一种受脑启发的人工智能，也就是类脑智能。类脑计算、类脑智能、类人智能已经成为人工智能研究的热门领域。
徐波称，目前深度学习大多数采用CPU+GPU集群并行计算方式，这需要巨大的计算耗能。拿谷歌旗下的深度学习系统AlphaGo来说，它的功率为每小时280000瓦特，与李世石对弈时耗能为每小时225千卡。而类脑智能的优势在于，它是一种面向人工神经网络对低功耗、弱监督等学习需求将生物机制与数学原理融合的新型网络模型和学习方法。受大脑多尺度信息处理机制启发的计算模型及软硬件实现，使机器实现人类具有的多种认知能力并高度协同，逐渐逼近具有学习和进化能力的通用智能。
徐波介绍了类脑智能的研究的几个方面。一个是在认知科学上，融合了长短时记忆单元、注意力和多伦推理机制。在神经网络对话系统。通过序列化的学习减少形式化过程。还有就是神经科学，它和机器学习融合的新时机是，机器学习的目标函数越来越复杂，为了使得目标函数和优化更加容易，机器学习发展出了不同的网络结构。
徐波认为，大脑是典型的复杂系统，由上千亿神经元通过百万亿突触组成巨大网络，实现感知、运动、思维、智力等各种功能。大脑等复杂系统的共性是，复杂的集体行为、信号和信息处理、自组织和适应性。信息处理将会成为理解生命系统的一个统一框架，也就是全脑认知功能计算模拟平台。

Ⅷ 人工智能与计算智能的区别与联系

计算智能算是人工智能的一个分支吧。更依赖于算法

人工智能则更广泛