1樓：我沒好
當代的所謂人工智慧，我說其實還是在ATM階段。
ATM能給你發錢不是因為它印了錢，而是銀行往裡放了錢……你放啥，放了多少，它就只能吐出啥，吐出那麼多。
反正作為從業人士，我是從來不會用"人工智慧"這個詞的……哪好意思啊。
2樓：chadui123
目前還遠遠不是那樣。目前的學習，只是在人工定義的任務、場景、和選用的模型結構以後，特別是對外界問題要人工為它做好「表徵」以後，它可以通過給它的資料，去學習一些引數的值而已。這樣的學習，只是整個問題的一小部分，並且是死板的部分。
3樓：冰笛
這跨度太大了，相當於板磚與大廈的關係，板磚是變不成大廈的，摞起來也不行。
自我學習能力是強智慧型與弱智能的分水嶺，需要注意的是，強智慧型不等於智慧型強，低等生物如草履蟲也有自學能力。
4樓：王泓硯
就目前來講，人工智慧學習的還是語法而不是語義。相比於人類歸納的語法，人工智慧自己總結的語法分類已經非常細碎了。
人工智慧和人的學習路徑是完全相反的，人是從語義開始，再到元認知，最後才是語法。而機器一上來就是學語法的，學分類、學變化的，其實它並不知道為什麼要這樣「做」。
5樓：我叫哇吖吖
不是。我也只知道一點點基礎，
這個領域有個詞叫「訓練」，其實就是喂樣本。
非要說的話人工智慧依舊是ifelse。
當然，也不排除實際上人的「意識」也只是更多樣本下的更大的ifelse。
人工智慧的學習能力是無限的嗎？
L.W Larry.Wang 我個人認為是有限的。從系統的規模來說，當系統到達一定的規模，它都會受制於某些物理限制。所以，人工智慧的記憶能力不可能無限提高，它必定在一定時刻受制於某些物理限制，從而達到它的記憶上限。例如，如果儲存資料過大，那麼索引資料必然會成為問題。 chadui123 人類不斷定義...
AI人工智慧如何學習？
永無止境 可以先挑選一些簡單實用的人工智慧演算法，進行學習。例如，卷積神經網路就是乙個不錯的選擇，在影象 語音 文字 振動等資料上均取得了不錯的效果。在其基礎上，還衍生出了一系列新的方法，例如殘差網路 深度殘差收縮網路等。卷積神經網路 殘差網路 深度殘差收縮網路 lili 首先，興趣很重要，人工智慧...
如何去學習人工智慧？
這是乙個flag Step1 了解行業資訊，先來一波科普 Step2 務實基礎 高數 Python來當道機器學習裡面涉及了很多演算法，而這些演算法又是數學推導出來，所以你要理解演算法，就需要先學習一部分高數知識。不管是你在機器幾面編輯乙個演算法還是應用演算法，你都需要通過寫程式來和機器進行對話，St...