很多朋友对于人工智能系列思维 二和人工智能系列思维 二维图不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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从理论上来说，人工智能是否可能会产生思维？
持久赞同意见的观点：在未来，人工智真的很有可能让计算机产生自主意识和思维。甚至做到超越人类的意识思维形态。之前我讲过一篇量子计算机植入脑内的问题。当量子计算机和大脑相结合后那将来大脑智力程度可不是常人所能理解的了。一个几万十几万几十万智商的人工大脑，人类已经不可能理解它了。所以人工智能不止能产生思维甚至超越都有非常有可能的事。虽然现在人工智能和人类比缺少的是感情，自主思维。但是现在的人工智能还没发展到极致。未来，通过学习能力的创造，人工智能可以通过运算模拟人类大脑回路，产生复杂的逻辑思维，甚至代替人类。但是不可否认的是，人类因为反应慢，可能会产生冲动、激素等人工智能无法模拟的情况，毕竟生物体和计算机的整个神经突触不一样。未来的事究竟向哪个方向去发展，你们怎么看？
持久反对意见的观点在于，虽然未来有无限可能，可是他们还是认为人工智能取代人类可能性太低。他们会认为拿人类和你能想象到的人工智能相比，你会发现人类的思维是无限的，人工智能只能接近无限，却无法达到无限。人工智能可以记录并且重复人类已知所有的思路和解决问题的办法，但是有些事情它做不到，至少不能完全做到。总体上持久这样观点的人们是站在了人类专有思维角度去考虑问题。也就是创造者和被创造者之间的相互关系，被创造者的一切行为目的都离不开创造者的事先编程。如果把人类的情绪和行为能力看作是自主变量的话，那机器就算再高级也顶多是个被动变量。比如：你看言情小说的时候突然想去看武侠小说，遛狗的时候突然中断直接去吃早饭，准备洗澡又突然去看电视了等等。。。这种常理，都需要人一时脑袋发热产生的情绪和行为，人工智能做不到自主。又比如人类知道对错，但是行为不怎么受对错的影响，但人工智能只会进行分析记录然后去做分析后的结果。
人类的思维让人类有了无限的可能，人工智能的思维又究竟能否突破自身，让我们拭目以待。
我倒宁愿我还是那个普普通通的人类。人工智能和人类思维的本质区别有哪些
意识和人工智能的关系
1、人工智能的本质人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。
2、人工智能与人类思维的本质区别人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。
人工智能 思维可以分为三种类型
目前人工智能的主要学派有下面三家：
(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
他们对人工智能发展历史具有不同的看法。
人工智能，思维可分为哪几种
人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。
人工智能主要有三个分支：
(1)认知AI（cognitiveAI）
认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。
现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。
(2)机器学习AI（MachineLearningAI）
机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。
然而机器学习需要三个关键因素才能有效：
(a)数据，大量的数据
为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。
一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(InternetofThings)。
蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。