1樓：謝密說娛樂
把科學的範圍縮小一點，比如在元宇宙內，alphago家族有機會睜併成為創世上帝嗎，又能又不能。讓它創世的是人類。它最多就是乙個專家專機，它的零件與人腦相比還處在原始人用石頭堆砌**的時代。
在一些物理(計算，生物)原理進一步得到認識之前，（從而寫入元宇宙的本源之池，具悉脊跡備規模算力）目前來看絕大多數問題都不能。並且實體世界還有各種隱規則，單從表象找規律，很容易落入陷阱。
其次，自然在生物鏈上組裝和進化出大腦，這需要幾十萬年的迭代，原理性未明之前，我們不敢保證某些程式是高效checksum儲存在dna裡，即便人類養大的母貓，它也具備養育後代的典型母貓行為，各種本能程式。怎樣把這種高效checksum可逆？為何隔離野昌環境下的母貓也能按照一定時間週期來動作餵養教育小貓，哺乳動物生物大腦是如何節能地做到在乙個小小的受精卵記憶體儲記憶，直到生產成熟，自然開展假設檢驗的？
所謂科學假設。不就是對自然界/或人造事物的某種pattern或規則的假設嗎。基於統計學習的ai來講，只要有足夠資料，就有找出pattern的大概率保證。
有了pattern，你就可以提出假設。相當於它ai可以做乙個"科研助理"，隨時告訴你現象規律或異樣之所在。不過最後某個反覆出現的現象是否有新的科學價值，是否對應於新的科學假設，這得由人來拍板。
這是因為ai對科學常識的掌握還是相當弱的，即使是大模型大資料喂出來，其基本科學素養還是不可控的。
今日的ai模型和各種原理演算法，離成為乙個真實大腦還有很遠的距離。
2樓：肖艾斯的旅行日誌
意味著ai將在醫缺毀巨集餘銷學領域運用於實踐，在有限的醫療資料伏冊上訓練可靠的ai模式，同時提公升腦成像的精準醫療效果。
3樓：柒晚灣
未來ai領域將會更加深層次地滲透在我們的生活中，ai對於人類的助力也會更上一層樓。這是一件好事！
簡述什麼是神經元人工智慧
4樓：豬八戒網
神經元人工智慧指的就是人工智慧。
人工智慧（artificial），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖瞭解智慧型的實質，並生產出一種唯手新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包括機械人、語言識別、影象識別、自然語言處理和睜山斗專家系統等。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也悉磨不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。
人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧型，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧型。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的乙個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧型才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的。
人工神經元網路與深度學習的關係是
5樓：千尋
人工神經元網路與深度學習的關係是互相交叉的。
這兩個概念實際上是互相交叉的，例如，卷積神經網路（convolutional neural networks，簡稱cnns）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（deep belief nets，簡稱dbns）就是一種無監督學習下的機器學習模型。
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現資料的分散式特徵表示。
深度學習的概念由hinton等人於2006年提出。基於深信度網(dbn)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外lecun等人提出的卷積神經網路是第乙個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關係減少引數數目以提高訓練效能。
深度學習(deep learning)是實現機器學習的一種技術。早期機器學習研究者中還開發了一種叫人工神經網路的演算法，但是發明之後數十年都默默無聞。神經網路是受人類大腦的啟發而來的：
神經元之間的相互連線關係。但是，人類大腦中的神經元可以與特定範圍內的任意神經元連線，而人工神經網路中資料傳播要經歷不同的層，傳播方向也不同。
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