大家好，今天来为大家分享模糊逻辑 人工智能的一些知识点，和模糊逻辑 人工智能技术的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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如果强人工智能和可控核聚变同时实现，人类还需要工作吗？
这是一个开放性的话题
如果强人工智能和可控核聚变同时实现，世界将变成什么？?我们暂不考虑技术瓶颈，以最理想化的情况想象未来。??
首先最理想的可控核聚变意味着：起码在100万年的时间尺度内，能源对人类来说是无限的。??理想的强人工智能意味着：学习能力以数量级的优势碾压人类，且动手能力超强的机器为人类服务。??
如果未来数百年真如我所愿，那么人类的现有的所有焦虑将沦为笑柄。??
人工智能会抢走我们的工作吗？??那只存在于弱人工智能时代的过渡现象。??
强人工智能和可控核聚变将直接摧毁国家的界限，因为传统意义上阶级将永久消失，国家没有存在的必要了。
?传统意义上的阶级对立，无非就是争夺吃穿住行等有限资源。??
如果我们用可控核聚变产生的能量无限供给给人工智能，它们可以全年24小时不间断工作。??
首先农业将采用无土栽培的形式，以高度换空间，建立无数个千米级的高楼，用于栽培所有可供人类使用的农产品。??
光合作用不够就上电灯，营养液不够就让人工智能合成，植物出现问题，就让人工智能排查并解决。
??这样一来，土地将极大的释放，保证人类粮食安全的所需的土地面积将少的可怜。??
由于能源和劳动力都是无限的，那时候就可以修建在现在看来回报率趋于零的大型水利转运系统。?
目前的海水淡化不是技术上的问题，而是如何降低成本，寻找投入小于产出的新技术。?
海水淡化之所以没有大规模商业化，是因为那是赔钱的买卖。除非在迪拜那种水十分昂贵的地方才有大规模商业化的动力。??
可如果电力和劳动力是免费的呢？?
那缺水是不存在的，海水淡化保证了水资源充裕！
?直接源源不断地往塔里木盆地里注入海水，蒸发多少，就补充多少海水，打造湿地系统，改善周边生态环境，这样以来，新疆将更加宜居。??
剩下的土地地留给人类建造个性化别墅。?道路规划，设计理念，施工全让人工智能完成。??
人类直接到达马斯洛需求层次的最高级，也就是自我超越，我们只需从事艺术，科学，娱乐等升华精神的工作。??
你可能会问，到时候会不会人口爆炸？??我认为是不会的，人类在资源有限的情况下的繁衍是为了生存，而现在生存问题得到解决，人类会追求自我超越的最高价值，生育反而成为最低级的行为。
女权将真正意义上崛起，性依旧是愉悦的工具。?但是性行为可能造成生育的痛苦将受到女性的摒弃。?
从这点来说，人类大爆炸将失去人性的动力。??养儿不是为了防老，而是为了情感寄托。??
虽然传统意义上的阶级消失，但是新意义上的阶级将会出现，那就是以被尊重程度划分阶级。?新的“资本家”将享受到众人崇拜的优越感，新的“无产阶级”将变成只求贪图享乐的无名小卒。?获取外界对自己的评价将是人类新的竞争点。?
声誉，名望，影响力是有限的，人类可能会为此厮杀。??除此之外，我们的目标还有宇宙深处的星辰大海。??
可能你会认为我在臆测，但是不要忘了，人工智能和可控核聚变已经在努力了！?
我只是以最理想的方式猜测这两种技术最完美的结果。?清朝的人也万万没想到到，几百年后的世界被一个名为手机的玩意实现了千里眼和顺风耳的夙愿。??
人工智能通过什么方式来模拟人类的心智
模仿思维===模仿生理===模仿结果===模仿进化
人工心智就是使机器具备对事物的感知、表征、概念和思维能力，使机器具有常识和直观的能力，具有像人一样的“心灵”。AI与AM的最大区别在于，前者无法解决常识问题，只能进行逻辑推理，不能对边界模糊和规则不清晰的事物进行整体的认知，而这正是人的思维特点之一。人工心智(AM)的技术想象与实践，尝试修复机器先天欠缺的“灵魂”，赋予机器常识能力以及在此基础上的理解、交互、自主学习与常识推理能力。
人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么？
深度学习是实现机器人学习的一种方式，机器学习是实现人工智能的一种方式。
这三者属于一个从属的关系。
下面详细解释一下：深度学习，机器学习，人工智能的各类概念。
1、深度学习：相当于一种处理信息的方式。这上面的三个概念，在理解的时候，最好类比一下人类的思维习惯。然后就好理解这些模型和架构。
外部信息输入进来之后——机器人通过什么处理方式进行梳理这部分数据，并且能够根据这个梳理完的数据，留存下载的信息，建立新的索引基础。
这就是深度学习的表面含义。
说通俗点就是：我们在教育孩子的时候，第一次告诉他，桌子上的是碗，头顶的是灯。最开始小朋友学会了，只知道这这两个东西。后来他开始类比，只要是发光的，他都叫电灯。只要是白色的放桌上都叫碗。
这种举一反三是非常合适的，这其实就属于深度学习中的数据处理单元。
大部分人喜欢用这张图来说明，深度学习。
这么说吧，就这张图，可以说一本书的深度学习知识。咱们普通朋友，根本听不懂。换一张图解释一下深度学习。
这么解释一下或许更好一些：
1、当你有人第一次告诉你，桌子上的东西叫碗。你会形成一个向上的认知：碗是白色，可以盛饭，凹进去的。
2、你闭上眼，不去看那个碗。你在大脑中，怎么描述碗？
那就是一个反过来的过程：白色的，盛饭的，凹进去的就是碗。你以后看到这种东西，第一时间不管对不对，理论上都应该说这是“碗”。
3、伴随着时间的推移，你不见过了各式各样的碗，有青花瓷的，有玻璃的，有铁的等等。最后你形成了一个标签，凹进去，器皿。都可以叫碗。
这就是一个比较简单深层学习过程。当然计算机实现起来，比我说的要复杂的多。那毕竟是一门学问，不是一篇文章。
所以深度学习，跟以前的神经网络学习，建模分析等等都是机器处理数据的一种方法，可以说是机器人的思路。
机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和这里举一个例子：有不少家长问一些考过高考的学生，如何学习知识的，有没有经验，给我们推荐一下。
有的学生说：要勤做笔记，多学会归纳总结。
有的学生说：我不做笔记，太浪费时间，我喜欢举一反三，自己可以从一个知识点发散发所有的知识点。
有的学生说：我就是笨方法，就是大量的刷题，熟能生巧。
这就是人类的学习方式！
机器人的学习方式也一样：深度学习是一种，依赖大量数据各类总结的专家系统是一种。依靠神经网络，慢慢的学习进化，从基础开始学的机器人也是一种学习方式。
如果这个机器人，很强，他什么学习方式都可以掌握。并且可以随时切换，采用最好的方式。
甚至可以实现联想！
人工智能是机器人学成之后，能够跟人类交互，人类能够看到的表象这就好像是，一个孩子成人了，成人之间交流，大家都说：嗯，这个小伙子成才了，很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化。
什么叫没成？就是一点为人处事都不懂，甚至不能自理的那种人，就属于“非智能”的状态。
正常来说，只要机器学习合理，并且完善，最终一定能够实现人工智能。只是时间早晚的问题。
人工智能现阶段有哪些令人惊叹的真实应用？
此时一位码农路过，并留下个人见解。
就AI领域来说，我就举一些离我们生活比较近的一些应用吧。
推荐算法推荐算法的话现在在许多的公司上都有使用到。例如头条、抖音这些内容类的平台，以及像淘宝这样的电商类平台，都可以看到推荐系统的影子。而且，现在也很多公司在打造自己的推荐系统。推荐系统的兴起无外乎一个原因，就是现在的数据量以及很大了，相比起来，用户的注意力才是关键的要素。怎么更好的为用户打造个性化的推荐节省用户在茫茫信息量中找到真正适合自己的东西，以此来留住用户，这是很多公司现在都在做的。
AI换脸不知道你是否看过网上的一些AI换脸的视频。就是在一段视频里，把视频里的人的脸换成另一个人的脸，以此来达到一些效果的视频。
当然的，还有许许多多的一些AI方面的应用，例如语音识别、阿里的智能客服系统、图像识别以及股票预测等领域的一些应用，无不说明AI在各行各业的应用。未来，是大数据时代，AI产品的诞生大部分时候是离不开大量数据的训练的，而且训练的数据质量越好效果就越好。
对于未来人工智能的何去何从的话，我觉得不仅在软件方面，硬件方面也会逐渐的被人工智能渗透，从线上到线下的一个全套的智能化的体验。更多的来说，会逐渐的实现万物互联吧。
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