中医看病全凭经验，人工智能最擅长的就是利用经验。你怎么看
碰巧了。我是学人工智能的且论文就是与我国著名皮肤科专家空军总院皮肤科主任蔡瑞康共同完成的“皮肤病专家系统”。
蔡教授是诊治用的是中西医结合。
诊与治是两部分。都需要大量的知识。
而人工智能的基础就是知识库。它分为：原知识，基础知识，书本知识，经验知识以及专家知识。
原知识：应该是小朋友都懂得的。例如开水是烫的。
基础知识：属于公理。例如力学，热力学，基础医学等。
书本知识：公理加上作者的应用心得。
经验知识：是以上知识经过大量的，多种知识组合应用后被人类认定的结果。
专家知识：潜心研究，反复大量实践且有效的总结归纳后的专业知识。
诊与治都依赖一个庞大的知识库。但是每个知识以及其组合的应用都要有一个关键因素所决定：置信度！
这点很容易理解。一个刚刚毕业应聘的大学生说企业管理思想。[呲牙][呲牙][呲牙]很低的啦。
Ai诊治系统大致由三部分
一知识库
二置信度评判体系
三知识库的搜索与匹配系统
任何事都不能仅仅凭经验。何况看病。
人工智能利用什么进行学习
此学习非彼学习。我们学习认字，学习理解推理，学习计算。这些很高级。
人工智能的学习简单的说就是统计数据中的规律。得到一系列最佳参数。用函数最大化拟合已有的数据规律。
举例说明。一段数据中经常出现“中华人民共和国”这几个字。那么机器就可以学到一点：“中华”后面一定跟“人民共和国”。又比如，A说完“你好”后，B会说“我很好”。如果有很多这样的对话，那么机器就能学到：用“我很好”可以回答“你好”这句话。但是如果只出现了一次这样的对话，机器不敢肯定这是偶然还是必然，就没法学习。所以数据量越大越准确。
所以，人工智能的学习可以简单理解为把大量数据里面重复出现的当成规律，作为后面预测新数据的依据。
我们可以怎么利用人工智能
以下是一些利用人工智能的方法：
自动化工作流程：人工智能可以自动化重复性的任务，例如数据输入、文件整理等，从而提高工作效率。
数据分析：人工智能可以分析大量数据，帮助我们发现潜在的趋势和模式，从而做出更好的决策。
语音识别和自然语言处理：人工智能可以识别人类的语音并进行翻译，还可以理解自然语言并回答问题。
图像识别：人工智能可以识别和分析图像，例如人脸识别、物体检测等。
自动驾驶技术：人工智能可以实现汽车的自动驾驶，提高道路安全和交通效率。
个性化推荐：人工智能可以根据用户的兴趣和行为，为其推荐相关的内容、商品或服务。
机器人技术：人工智能可以使机器人具备感知、思考和行动的能力，应用于家庭、医疗、教育等领域。
金融风控：人工智能可以通过大数据分析，帮助企业评估信用风险、欺诈风险等，降低金融风险。
智能制造：人工智能可以提高生产效率和质量，实现定制化生产。
虚拟助手：人工智能可以为人们提供智能的语音助手，帮助解决问题、提供服务。
人工智能和机器学习的影响以及如何正确利用它来改善业务
机器学习其实是人工智能中的一部分。人工智能包含的内容更广泛一些。人工智能深度学习实现以后在简单的操作上代替人类枯燥无味的工作，深度学习还可以让机器代替技术含量低的工作，自我学习改变算法会比人类效率高出不少。今后很多中低端工作机器人都会做。
在业务上的需求，主要是驾驶的场景识别，影院的场景应用，很多场合的语音识别，业务推广方面主要是体验与场景展示和语音体验推广，而深度学习则是让智能推广业务更灵活更有效。
能不能利用人工智能解决纯数字领域的数学猜想
答案是不可能
以阿尔法狗为例，阿尔法狗下围棋厉害不是因为他聪明，而是他强大的数据处理能力。阿尔法狗里面储存着各种各样的棋谱，当它在跟棋手对决时，它可以快速并充分地调取相关的棋谱，以此为鉴，加简单地分析和预测，于是就开始下每一步棋。所以人脑很难战胜它，其实并不是它聪明，而是一开始它就作弊了，它每一部棋都是建立在前人的经验之上，就相当于无数个人在帮它下棋，帮它出谋划策，而且它能最快的时间里选择最优方法。所以人脑无论如何，都不是它的对手。
回到提问上来，数学里面的难题，之所以是难题，那是因为目前为止还没很好的解题方法和答案。既然没有答案，那人工智能就无法找到借鉴的经验，因为人工智能就是建立在对以往经验数据进行对比分析，从而找到最优方法，而人工智能本身不具备思考的能力。它调取数据的能力，也不过是人们赋予它的一个算法而已，它只会按照既定的算法去执行，本身并不会作出任何改变。所以你让人工智能去挑战数学难题那是不可能，去参加高考数学考试，这个倒是可以。它可以收集大量的数学习题建立数据库，从中找方法。但是现实中的数学难题，哪里有可以借鉴的方法呢？如果有方法借鉴，那还能叫数学难题吗？
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