1樓：冰笛
我說說我認知的情緒，看與大家有什麼可以相互取捨的。
可以左右情緒的因素很多，就大腦整個處理過程來看，它更象是乙個中間衍生環節。神經網路處理資訊的時候是採用化學遞質互動的，這些化學物質在產生後，除了在間隙間工作以外，多少還會有一部分外溢。外溢的遞質在腦中會有乙個濃度梯度分布，濃度可以參與其它突觸的工作。
這樣即使是處理不相干的兩件事都有了遞質聯絡，這種現象很普遍，當影響足以改變常規結果時，為了補足因果關係，就構建了情緒這個因，感覺上它好像更加重要。
2樓：Skitter
如果「情緒」指的是「人類內心體驗到的一切東西」，那麼基本不可能，除非題主所指的人工智慧完全模擬人腦。其實模擬人腦還不夠，因為還需要模擬人類的一切內分泌和激素機制（我個人認為激素的差別在某種程度上比大腦的差別對人行為的影響更大，模擬激素對神經元的化學刺激比模擬神經元放電也更難）。
如果放寬「情緒」的定義，那麼取決於放寬到什麼程度。乙個無限迴圈輸出「我很痛苦」的程式有沒有情緒？一塊磚頭有沒有情緒？乙個電子有沒有情緒？
人工智慧退潮期來了嗎？
皆非 如果了解一些人工智慧了或者用過的人，都會明白人工智慧只是一種高階優化演算法，搞得這麼玄學，不還是用資料優化來優化去嘛。我認為對於未來的演算法工程師是乙個更有發展機遇的，因為多了一種新的強有力的優化方式，這種方式可以帶來許多改變，我們不用親自動手去做乙個特徵，只要我提出乙個假設覺得這個模型會自動...
對於alphago這樣的人工智慧來說，是dota，lol這類電子競技遊戲難還是棋類難？
提問的分類不對 對人類來說棋類是乙個大類，電腦遊戲是乙個大類對AI來說不是這樣分的，舉例來說，全部資訊可知和部分資訊不可知是兩個大類，圍棋是全部資訊可知的，對AI來說這樣的遊戲難度較小 其他還有很多方面，不過反正難易程度不是像人類那樣按照棋類 電子競技類 這樣分的 JackShaw 操作角度講，棋類...
用人工智慧來設計晶元有可行性麼？
我了解到的主要是兩種嘗試途徑。乙個是更高階的綜合，寫c或者matlab生成對應的電路。乙個是不提取rc引數，直接從電路中得到時延和功耗。 耗子俠 實際上已經開始了，而且早就開始了，甚至早於alpha go 首先怎麼理解設計晶元，如果是狹義的設計，即架構，或者加上部分前端創造性的工作，用AI是很難的。...