大家好，今天小编来为大家解答Go可以做人工智能吗这个问题，go语言可以做人工智能吗很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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go语言发展前景
1.
更多领域的应用随着技术的不断发展,Go语言在更多领域得到了应用。例如,机器学习、人工智能、大数据等领域,都可以使用Go语言来实现相关功能。因此,未来Go语言的应用场景将会越来越广泛。
2.
更多的开发者参与随着Go语言的不断发展和普及,越来越多的开发者开始学习和使用Go语言。这也将促进Go语言社区的发展和壮大,使得更多的人可以共同参与到Go语言的开发和推广中来。
find和go的区别
1.Find和Go是两个不同的动词，具有不同的含义和用法。2.Find表示寻找、发现，通常用于描述在某个地方或某个情境中找到某个物品或某个信息，例如：Ican'tfindmykeys.（我找不到我的钥匙。）Go表示前往、去，通常用于描述移动或到达某个地方或某个目的地，例如：I'mgoingtothestore.（我要去商店。）3.Find和Go的区别在于它们的动作对象和动作方式不同，需要根据具体情境和语境来选择使用哪个动词。
人工智能除了下棋还能做什么？
不再只下棋的谷歌A.I.开始探索外星生命存在的可能。
动点科技最新获悉：NASA科学家成功地在开普勒-90星系中找到了一颗新的地外行星，将其命名为开普勒-90i。还在另外一个星系开普勒-80里找到了一颗开普勒-80g。据了解开普勒-90星系距离地球2,545光年（约24,077万亿公里），加上新发现的开普勒-90i，该星系一共拥有8颗行星。开普勒-90星系成为了迄今为止人类天文观测到的行星最多的星系，虽然本身这项发现就是一件科学界的大事，但更重要的是它是由Google采用机器学习算法加持对美国宇航局开普勒天文望远镜获取的数据进行分析得出的。这意味着，人工智能这趟车已开进星辰大海。
首先，科学家们制作了一个数据集来训练神经网络，这意味着可以生成600万个假想图，然后这些图像显示了引力透镜的作用。然后，神经网络对数据失去了控制，让它慢慢识别出不同的模式。最后再进行一些微调，可以在一瞬间识别出有引力透镜现象的程序。
负责人Petrillo说：“一个高水平的人类工程师团队每小时可以筛选出1000个图像对比。”比如他自己的团队估算出的数据，大约每3万个星系中就会出现一个。因此，一周无休的情况下也最多只能找出五到六个。相比之下，神经网络可以在短短20分钟之内筛选21789张图片数据库。Petrillo说，这还是一个古老的计算机处理器，但已经可以大幅缩短过程。
神经网络并不像计算机那么精确，为了避免遗漏，它的参数筛选条件并不严格。它会产生761个可能的后选择，再通过人类的方式筛选，最后缩小到56个。这种方法需要人类的进一步观察来配合。但Petrillo表示，其中只有大约三分之一的数据有效。与过去几十年整个科学界发现大约100个引力透镜相比，现在每一分钟就会发现一个。这是一个令人难以置信的提升速度，也是非常完美的方法。
找到这些现象对于天文学的奥秘发现有着重要的意义。宇宙到底是什么构成，我们所熟悉的物质（包括行星、恒星、小星星等）只占宇宙空间物质的5%，而其余不知道成分的物质，占了95%的比例。这包括一种被称为暗物质的假象物，但人类从未直接观测到。相反，我们研究它对宇宙的引力作用，可以作为引力透镜的关键指标。
那么人工智能技术还能做些什么呢？研究人员正在研发一些新的工具。比如Petrillo就在进行类似于身份识别的工作，他对星系进行分类。而还有一些科学家则在帮助梳理数据流，寻找有趣的信号，比如一个神经网络，可以消除来自于无线电望远镜的人为干扰，帮助科学家寻找到更有价值的信号。而更多的应用是用来识别脉冲恒星，定位异常的外行星，或者提高天文望远镜的图像分辨率。简而言之，人工智能还有大量的潜在应用价值。
著名物理学家史蒂芬·霍金教授此前曾经说过，在未来100年内，人工智能的机器人将反过来控制我们人类在最新的一次讲话中，霍金教授表示如果人工智能未有征服人类，那么先进的外星文明将会这样做。不过现在看来，两者可能会携手制造这样的危机。
软件工程师如何转行做人工智能？
谢谢邀请！
软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程。
人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说，都应该做好哪些准备。
首先，需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的，所以要有一个扎实的算法基础。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程，逐步培养起解决问题的思路。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等，在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下，因为算法和数据结构本就不分家。
其次，了解机器学习的实现步骤。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法，数据收集是机器学习的第一步，目前可以用于机器学习的公共数据集并不少，对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法，目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法，对于有算法基础的人来说，这些算法的学习并不困难。
最后，选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说，这个步骤还是相对比较轻松的，目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法。
人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
关于Go可以做人工智能吗，go语言可以做人工智能吗的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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