大家好，人工智能语言神经相信很多的网友都不是很明白，包括人工智能神经学也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于人工智能语言神经和人工智能神经学的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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说话由大脑的语言中枢控制吗？
答案显然是肯定的。但语言中枢实际上跟这些神经中枢也交织在一起：
跟运动中枢——因为说话需要肌肉运动参与
听力中枢——说话者需要听到自己说的话，以及
逻辑中枢——我们的思维大部分实际上是以语言的形式在运作，你脑袋里面是不是经常自言自语？
语言的神经生理学基础人类说话和理解语音的能力需要大量的大脑资源。这些资源必须管理有关成千上万个单词，许多句法结构及其相互联系的信息，不仅如此，大脑还要管理含义和结构，以使我们能够识别语音并移动嘴巴和咽喉、肺部的肌肉来协同产生声音。大脑结构的这种复杂组合可以称为大脑的语言系统，而承载这个系统的“硬件”就是语言中枢及相关的其它中枢。这个中枢系统不仅可以使人说话和理解语音，还给予人阅读和书写的能力。除此之外，它还赋予我们进行思考以及获得新知识的能力，当然还有在我们生命的早期赋予我们学习说话的能力。
从神经解剖学上，我们知道，就像大脑的所有系统一样，语言系统必须是一个网络。它大部分位于两个大脑半球中，主要包括皮质（“灰质”）和白质。白质包含数十亿个纤维，可在皮质的不同区域之间提供互连。
神经解剖学证据提供了相关的结论和线索：大脑，尤其是皮质，是相互连接的神经元网络。但是，很显然，该系统是通过仔细研究语言证据而形成的网络。
人们的语言信息存在于他们的大脑中，因此语言网络必须与大脑的神经网络有某种关系。从神经结构开始。神经科学家已获得大量有关大脑物理结构的广泛知识。但到目前为止，这种知识本身还没有揭示出大脑如何执行我们在说话和理解语音中使用的心理过程，研究者们仍然没有揭示大脑如何存储符号信息等基本问题，这些都仍然是神经科学家们的一个谜。如今，科学家们可以使用PET，fMRI和MEG等技术通过脑成像进行大量研究。但是大脑成像只能提供有关事情发生在哪里的信息，而不是有关那里发生的具体事情的细节信息。因此关于语言发生的神经学研究还任重道远。
上图：听觉正常、聋人、以及听觉正常地手语使用者对书面语言的脑区反应。语言处理中枢具有非常强的可塑性和个体特异性。
语言的优势半球关于大脑的语音和语言中心的最早研究可以追溯到19世纪初。左半球受损的脑损伤患者会丧失言语和语言能力，而右半球受伤的患者则不会丧失这种能力。
最近的研究表明，在约97％的人中，左半球都掌管着其语言能力。但是，在约19％的惯用左手的人中，负责语言的区域位于右半球，多达68％的人在左右半球都有一定的语言能力。
如何确定大脑中的语言神经中枢所在的区域？皮质刺激映射技术是一种用于分析与语音相关的大脑区域的技术。例如，在进行脑外科手术以治疗癫痫病或切除肿瘤时，对大脑皮层中与语音相关的区域进行电刺激会导致患者无法命名展示给他的事物，而且也可能阻止患者说出语法上连贯的句子。一旦确定了这样的位置，医生就会注意在手术中回避，因为损坏这些区域可能会导致暂时或永久性的言语丧失。
上图：萌小孩好无辜地被贴满了电极。研究它是怎么学说话的也可以采用这个方法。
言语和语言大脑区域视觉皮层是大脑皮层的一部分，负责处理视觉信息。大脑皮层中的听觉皮层处理听觉信息，并作为听力感觉系统的一部分，执行基本和高级听力功能。
韦尼克区是大脑皮层中与言语相关的区域，涉及口语和书面语言。该区域以德国神经学家卡尔·韦尼克（CarlWernicke）的名字命名，他发现该区域与单词和音节的发音方式有关。
布罗卡区是大脑额叶中与言语产生有关的区域。该区域以皮埃尔·保罗·布罗卡（PierrePaulBroca）的名字命名，他注意到在该区域遭受持续伤害的两名患者的说话能力受损。上图：中文（左）和英文（右）使用者大脑在读写时激活区域的异同。明显中文激活的区域又大又活跃。（这样的话使用汉语肯定比较耗能呢！O(∩_∩)O~）
关于语言神经中枢的研究来源于失语症在过去的几百年中，我们对大脑中语言的处理方式了解的大部分内容来自对中风、头部外伤或局部退行性疾病导致的局部性脑损伤后果的研究。最近，诸如“磁共振成像”，“PET”，“MEG”和“ERP”之类的用于大脑“功能成像”的工具，提供了在未受损大脑中定位语言功能的一种新途径。
布罗卡失语症和韦尼克失语症布罗卡失语症是由于大脑语言占主导地位的一侧的前部受损所致。
韦尼克失语症是由于大脑语言占主导地位的一侧的后部受损。
*失语症的意思是“由于大脑损伤，使通过语言表达观点的能力部分或全部丧失”。
上图：布罗卡区（粉色），韦尼克区（紫色）。
布罗卡失语症有时被称为流失性失语或语法失语。语法错误通常涉及言语费力，并且在语音产生和理解中缺乏语法的使用（而患者可能也同时丧失了语法理解能力）。
韦尼克失语症有时也称为感觉性失语或流利性失语。患者的讲话通常是语法标记，诸如代词、介词、助词等并且具有正常的语调，但难以回忆起正确的内容词，尤其是名词（名词性失语）。或者使用的词语可能是毫无意义的新词。
与布罗卡失语症患者相比，韦尼克失语症患者似乎遭受的思想障碍要大得多，布罗卡失语症的患者往往能够像中风前那样推理，但无法流畅地表达自己。但是，无法流利表达往往使他们感到沮丧，这可能使他们比韦尼克失语症病人在说话的时候显得情绪更糟。韦尼克失语症的病人则常常幸福地没有意识到他们说的话根本没有任何意义，而且他们较高层次的思维过程也常常像他们语言一样杂乱无章。
韦尼克区位于颞叶和顶叶的边界，靠近顶叶缔合皮层，并与颞叶的听觉缔合皮层相邻，负责处理语言性听觉。韦尼克失语症有时被称为“接受性”失语症，与同运动系统相关的布罗卡区损伤造成的“运动性”失语症有所区别。
上图：不同类型的失语症与脑区的对应关系。
其它类型的失语症：
传导性失语症通常是由连接韦尼克区和布罗卡区的白质通路（尤其是弓形束）的病变引起的。
全局性失语症是由同时到达韦尼克区和布罗卡区的病变引起的。
皮层性失语症的运动和感觉变异分别是由布罗卡和韦尼克区周围区域的病变引起的。
还存在其他综合症，例如“纯词性耳聋”，在该综合症中，即使其他听觉完好无损，患者也可以或多或少地正常说话和书写，但无法感知语音。
总结通过神经学研究，科学家们已经确认了说话的能力或者说语言能力与语言中枢的关系，失语症的临床研究进一步地确认了这一认识。
本科自动化，以后想往人工智能方面发展，学什么编程语言呢？
自动化什么编程都可以，最好是基础知识过硬，最好是学过基础编程器(机器码)，这关过不了所有编程软件无法下手容易放弃心态不稳定，毕竟计算机基本常识是0101，学会机器码，可以自己制作些简单的公式编程软件，提高效率问题，可以以自己的喜好方式去编写，后面那些中高级编程软件就可以当做工具使用。
高级编程就好比你是用机器码自己写的公式而已，掌握所有计算公式就可以，将来会有更高级的编程器，语音编程，图形转3D立体编程器，机器码看简单而且思维上清晰，简单复杂的的串口控制都可以轻松搞定，剩下的是物理知识，多看世界顶级元器件制造工艺还有参数。
机器码是万能编程器，高级编程软件都是十进制16进制等对应转化机器码，后面由公式，英文字母中文等代表16进制在转换二进制，只不过是更快的效率编程，高级编程也高级管理员，批量书写，不需要再一个0101的写一大堆，就好比我们徒手捉鱼，我把网制造出来我就可以一次捕捉多条鱼，效率提升而已。
列如PLC专业于马达和串口控制，所以一般计算方式都是波形，对于电流电压控制相对来说比较严格，所以他们编写PLC时候实用图标代表机器码，只是为了识别和快速计算，实现简单化易操作，写之前离不开机器码。
单片机和PLC几乎相同，PLC也是由单片机制造出来的，制造好了就命名为PLC等等名称而已，所以在行业学习单片机比较万能，单片机就是张白纸，创造得靠人，所以自动化必选课程单片机后PLC。
无论任何东西它核心永远不变，都是为效率而生产出来的工具，万能编程器机器码无孔不入，无论多高级核心下来离不开机器码，算法就是公式计算，主要把大量数据存放不同地址空间进行管理，高级语言制作图形，分割内存，这些不可能用机器码写，用机器码写得写多久啊，所以机器现在流行用于维修系统。
学完机器码，你觉得那些编程器不符合你思维模式，可以自己制造或修改初级，中级，高级编程器，可以以自己爱好方式写公式，到时候你去到其它公司，搞不好可以当专利卖，申请专利，我的公式比那些好，是吧简单易懂高效率，所以去不同的公司就要明白每个公司的不同就是在这里，你心里不要多想，都是换汤不换药，因为公司里面的不同入职前多问问老油条，记录下公式，然后下班或休息时间可以把公式解密一下，到底为何用这公式，上班时也可以问老油条，有时候老油条都不知道干嘛用，有可能是这公司的老板写的，只有老板知道，他们都是帮老板打工一件事就完成任务，所以没有多少人去解密这公式的作用，如果你发现这公式有缺陷，再把它修改了，老板看见了会给加两倍工资，直接连升职位，因为效率的提升，加快了生产速度还可以拿到一点分红，如果你完全能把所有公式提升起来，那么总经理位置估计老板会交给你，然后老板砸钱让你去读经济学，去国际顶级机器人大赛现场做参观者，欣赏下顶级高手的智慧。
最后一个知识，就是物理知识反应条件，空间，环境等等都可以影响电波，还有爆炸推力机械化，摩擦力它在空间中产生的波动与声纳这些在搞研发时候经常要捕捉的波动，要进入研发行业必须是全能的，能不能做总工程师总设计师都要走这一步，所有元件知识都是从这些实验得出来的，然后转波形用计算机编程，学会这些不管机械化，电子化，航天都没有问题，最大问题当然是粒子提纯，这个是工艺问题，一条设备都是几十亿的算所以这些不是一般企业能做得了的，只有国家才行。如果你想入国防科技必然要走这一步，物理反应与衰变控制它们利用它们当我们的工具，当我们的能源。后面这些都是未知科技谁先发现谁就是下一个爱迪生，爱因斯坦，牛顿等等。
讲那么多，其实就是告诉你，核心不变，它永远是电，我是用电。除非将来不用电，所有知识都报废，但有可能吗？有可能那就是光，但光无法捕捉利用，它跑得太快，捉不住不可以和制造芯片一样一个个搭配起来，光在玻璃里面逃逸更快，要是真的能把光用起来那真的大改变了，随便一捞都是光，一大堆，又节能，又不污染环境，又实用，现在只是利用光当通讯和探测切割，不是捕捉到进行一粒一粒的和硅一样能做芯片，所以不一样。
我也帮不了你什么，最多可以开通你的逻辑思维，创造由自己嘛，不然就是抄写作业工作！
人工智能具体涉及哪些领域？
人工智能共涉及九大板块，具体包括：
1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）
2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）
3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）
4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）
5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）
6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）
7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）
8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）
9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）
人脸识别用的是哪种计算机机语言
人脸识别使用的计算机语言主要是Python、C++和Java。Python是最常用的计算机语言之一，因其简洁易读的语法和丰富的库支持而受到广泛应用。许多人脸识别算法的开源库，如OpenCV和Dlib，都是用C++编写的，可以通过Python调用。此外，Java也是人脸识别领域广泛使用的语言，因其稳定性和跨平台性而受到青睐。不同的计算机语言可以根据对应项目的需求选择使用，但这三种语言是在人脸识别领域中最常见和常用的。
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