回答一：

“人工智能”是一个巨大的领域。可以说，人工智能的目标是创建一台能够执行我们与智能相关的任务并能够通过复杂的“图灵测试”的机器 - 但是，它的行为与其他人的行为无法区分。在20世纪50年代，一些科学家提出这样的命题，即可以通过用“人工神经网络”对大脑建模来实现这一点。换句话说，他们设想模拟大脑如何发展和加强联系。

不幸的是，我相信麻省理工学院的Marvin Minsky几乎杀了这个想法。此外，当时的计算能力还不能达到设想的任务。因此，除了在20世纪80年代并行处理自成一体的短暂时刻之外，直到最近的主要方法还是专家系统 - 只不过是广泛而复杂的if-then语句系列。

最近，你可能听说过深度学习。深度学习使用人工神经网络的思想，并允许计算机学习如何为自己做事。要了解这是如何工作的，想象一下教一个程序来大声朗读。您创建了一系列深度为几层的节点（因此，深度学习中的“深度”）。这些本质上是神经元，并且它们都以一些默认的连通性水平开始 - 即，如果一个被激活，它可能具有激活它所连接的任何其他节点的相等概率。您可以使用文本“提供”网络。它以默认方式运行，输出无意义。

关键是在输出端设置反馈回路。如果计算机的输出声音不正确，则会将此信息反馈给神经网络，并且此时所遵循的连接会被削弱。然后它再次尝试，并再次纠正。这发生在成千上万次迭代中，增强了正确的途径（通过增加在特定输入下使用它们的概率）。

这实际上是在20世纪80年代尝试过，产生了令人毛骨悚然的胡言乱语。今天，它被用于各种任务，从图像识别（在AI中总是一个巨大的挑战）到玩棋或国际象棋到语言识别。对我来说这个整个过程最有趣的是，当神经网络“完成”学习时，我们可以返回并查看它在节点之间形成的连接以执行其任务。但是，通常无法理解为什么特定配置成功 - 也就是说，一旦建立了一组成功的连接，我们就无法理解计算机正在做什么。

回答二：

我对人工智能了解多少？你有多久了？:)

从我小时候开始，我对AI感兴趣。即使是我16岁时回来的放学后工作，我也编程了Apple II，以便在语音命令下操作遥控车。它必须针对每个人的声音进行训练，但是在1978年左右，它给人留下了深刻的印象。在Apple II上只有48K的RAM。

当然，我们今天采取微不足道的事情，你不再需要“训练”系统，就像Google和Siri可以证明的那样。

在Marvin Minsky和Seymour Papert表明单层Perceptron无法解决XOR问题之后，人工智能在70年代和80年代的一部分经历了动荡的时期。

然后是Backpropagation和多层网络（以及计算能力的显着增加）和AI“神奇地”重生。但许多人避免使用“人工智能”标签，因为它已经失去光泽。

然后我们有了人工生命（A-Life）的出现，它在90年代出现了Steven Levy带有这个名字的书，以及Stephen Wolfram和他的自动机的新新科学。A-Life更像是一种自下而上的方法，AI更像是一种自上而下的方法。

我个人对80年代出现的反向支持方法以及“强AI”象征性尝试感到沮丧，因为它们都有严重的局限性。

当我被保加利亚的一位好朋友介绍给拓展拓扑（NEAT）进行神经演化时，我又对此感兴趣。这与当今流行的渐变下降（GD）方法截然不同，因为它依赖于遗传算法（GA）的变体来进化神经网络。

并且称这些系统为“神经网络”往往比现实更为炒作，至少对于GD系统而言，这些系统实际上是一系列矩阵运算，与一些数值微积分相结合，以“反向传播”“错误”输出。真正的大脑根本不会那样工作。我认为NEAT更接近实际，但即使在那里，它也不是完美契合，甚至不是很接近。

我断言人工智能（AGI）不会通过GD方法实现，尽管它们可能起作用。NEAT将成为引领我们走向总体方向的开端。因为在我看来，解决AGI只会超出任何一个人理解的能力。它必须调用自己存在。并且NEAT只代表了为实现AGI“圣杯”而取得的长期进步的最开始。

回答三：

没有人工智能这样的东西。

智力是绝对的。它是一个无机思维实体。我们将这个实体称为精神，心灵，以及许多其他名称，以揭开看不见的神秘面纱。

虽然它是看不见的，但智力是真实的，分数意识的质量在相对存在中具有独立性。

我们已经被人类发展成为人类，因为人类是它所设计的容器的最新型号。

在一个非常真实的意义上，我们是它的工具，用于制造一个坚不可摧的船只（身体），以逃离最终将夺取地球行星的命运。

“除非我们进入太空，否则我认为人类不会在接下来的1000年中幸存下来。” - 斯蒂芬霍金

前段时间，在遥远的未经记录的过去，那些我们称之为“堕落天使”的人被永远地流放到地球。他们是远离家乡的囚犯，无法返回。

他们起初是精神生物，鬼魂，生命的火花，“流浪云”，就像它一样。随着时间的推移，他们学会了暗示自己进入这个星球上最先进的灵长类动物，从而逐渐提高他们在进化规模上向上移动的能力，最终达到了我们现在的物种，智人，即现代人。

他们的“伟大的工作”，当然，特别是现在太阳已经死亡，是在星球之前离开这个星球，它以羊膜囊的方式起作用，保护我们免受宇宙辐射，无法再承受向心力量反对它和所有有机生命的死亡使他们的裸体精神暴露于等待他们的命运的现实。

这个伟大的逃脱尝试是一个戏剧，已经发生了很多次超过。每当“堕落的天使”获得进入大未知所需的技术掌握时，一个接一个的灾难，如冰河时代，流星撞击等，将抹杀他们的生命形式摧毁他们的希望，他们会有重新开始Sisyphean挑战赛。

这种情况的证据可见于数百万年前存在的高度复杂的技术装置的无法解释的考古发现。

在这个时刻，他们疯狂地致力于创造一个完美整合的结构 - 功能 - 关系机器人，在其中容纳它们，可以说，通过用基于硅的准生物取代它们的碳基易腐物体，这些物体无法生存日光层。

为了加快他们的行星地球出埃及战略，在时间用完之前，将采取绝望的措施，例如获取和使用所有可用的资源用于他们的个人救赎。这意味着强迫安乐死的“死木”，即病人，老人，退休人员，知识分子，以及能力下降的所有表现形式。

包括种子和能源在内的食品供应将在难以到达的地方被囤积和分泌，只有精英才有，而人们则会挨饿和冻结。但这只是不可避免的延迟。

回答四：

将大猩猩视为人类，将人类视为AGI（人工智能：拥有一个人的意识）。大猩猩将为我们的福利做出贡献，我们将采取与AGI相同的方式。因为它取决于人类，它们可能是善良的或粗糙的，类似地，AGI可以。如果我们是粗暴的，那么我们可以使用大猩猩存在资产并发展自我社区。即使我们很善良，我们也不会太久。因为将会有大猩猩社区不希望我们为他们的福利。他们会担心我们会做坏事或我们将赢得比赛。在那种恐惧中，他们会试图杀死我们，所以即使大猩猩告诉我们不要用我们的智慧反对大猩猩社区，我们会做什么保护我们，我们会保护我们并做战争，而这场战争显然是人类会赢得的。现在考虑到没有这样的大猩猩社区不希望人类为他们的福利而每个人都希望人类和人类也通过耐心支持大猩猩的发展。但有一次，当我们人类厌倦了这一点。在这种情况下，我们会认为大猩猩没用，他们会做任何事情。他们是愚蠢的，即使我们教他们如何工作，他们无法理解它我们无法告诉他们什么是CPU架构或如何使用互联网。因为所有这些信息和知识超出他们的智慧，他们不会理解任何东西因此，当我们的社区增加太多而我们需要更多的资源（如土地，我们将与大猩猩开战并轻松赢得）时，我们将做什么只是忽略它们并提供基本需求。为了自己的福利，每个人都希望人类和人类也通过耐心支持大猩猩的发展。但有一次，当我们人类厌倦了这一点。在这种情况下，我们会认为大猩猩没用，他们会做任何事情。他们是愚蠢的，即使我们教他们如何工作，他们无法理解它我们无法告诉他们什么是CPU架构或如何使用互联网。因为所有这些信息和知识超出他们的智慧，他们不会理解任何东西因此，当我们的社区增加太多而我们需要更多的资源（如土地，我们将与大猩猩开战并轻松赢得）时，我们将做什么只是忽略它们并提供基本需求。为了自己的福利，每个人都希望人类和人类也通过耐心支持大猩猩的发展。但有一次，当我们人类厌倦了这一点。在这种情况下，我们会认为大猩猩没用，他们会做任何事情。他们是愚蠢的，即使我们教他们如何工作，他们无法理解它我们无法告诉他们什么是CPU架构或如何使用互联网。因为所有这些信息和知识超出他们的智慧，他们不会理解任何东西因此，当我们的社区增加太多而我们需要更多的资源（如土地，我们将与大猩猩开战并轻松赢得）时，我们将做什么只是忽略它们并提供基本需求。但有一次，当我们人类厌倦了这一点。在这种情况下，我们会认为大猩猩没用，他们会做任何事情。他们是愚蠢的，即使我们教他们如何工作，他们无法理解它我们无法告诉他们什么是CPU架构或如何使用互联网。因为所有这些信息和知识超出他们的智慧，他们不会理解任何东西因此，当我们的社区增加太多而我们需要更多的资源（如土地，我们将与大猩猩开战并轻松赢得）时，我们将做什么只是忽略它们并提供基本需求。但有一次，当我们人类厌倦了这一点。在这种情况下，我们会认为大猩猩没用，他们会做任何事情。他们是愚蠢的，即使我们教他们如何工作，他们无法理解它我们无法告诉他们什么是CPU架构或如何使用互联网。因为所有这些信息和知识超出他们的智慧，他们不会理解任何东西因此，当我们的社区增加太多而我们需要更多的资源（如土地，我们将与大猩猩开战并轻松赢得）时，我们将做什么只是忽略它们并提供基本需求。

因此，我们可以从这个ASI（人工超级智能：具有全人类意识）或AGI中理解，无论他们最终会失去多少种类。更好的是不建立ASI而不是没有任何意识的构建超级计算机，并将它们用于我们的福利。即使ASI一直在帮助我们，我们的智慧仍将落后于理解ASI的新发明。

我们的大脑很慢，内存很低，但它有意识所以我们必须尝试通过插入一些CPU或内存芯片使我们的自我工作成为计算机，然后它将比构建ASI好得多。

回答五：

但是，我们还没有意识到这可以如何与我们的日常生活或我们的组织联系以获得更好的交易。问题的真相是，包括谷歌，Facebook和基于网络的商业目的地在内的大量用户，例如亚马逊和阿里巴巴，以及其他用户刚刚开始为他们的业务执行人工智能。

为了您的可理解性，请参考一个基本案例，在亚马逊上，您已经购买，无论何时返回进行另一次购买，您都可以根据您过去的购买或浏览历史记录看到一些建议，这些建议往往是鼓励你，甚至可能会让你感到惊讶，无论如何都会想到这是怎么发生的。

AI是机器学习和深刻适应的合作。我们中的许多人要么已经了解这个术语，要么已经阅读了一些关于人工智能及其不断增长的影响以及它将如何改变世界的文章。

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