大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习停不下来的问题，于是小编就整理了1个相关介绍python学习停不下来的解答，让我们一起看看吧。
扎克伯格是在否认人工智能完全自发进化的可能性吗？
扎克伯格很年轻，也很有才，他在人工智能领域以ALPH***O为例确实说过:我们已经造出在棋类游戏里打败人类的机器人，但这个机器人显然不能停下来写一首诗，来描述它的棋风。他也不会自己就下其它种类更简单的棋。这句话的意思是指，人工智能虽然现在用基因算法学习很快，成长也很惊人，但它始终是在人类引导下完成的。抛开人类的引导，它什么都不是。他下一步就准备打破这种局面，要解决无人引导下的学习障碍。但他目前还没想好在哪里入手，但答案是肯定的！但上述问题一旦解决，我敢说，恐怖的时刻来临了！机器会在自主的方式下学习，加强自己，那么:机器统治人类的潘多拉就快打开了。。。
目前来看是的，人工智能想要自动进化必须发展出自己的思想，而不是依靠机器学习。
人工智能想要有自己的思想，应该还得从人的自身去研究，彻底研究清楚人到底是怎么去思考的，这一点达不到，真实的“人工智能”是不会到来的。
这个问题是来自于扎克伯格和马斯克的互怼吗？
互怼，并不能说明扎克伯格在否认人工智能有完全自发进化的可能。
这仅仅是他对人工智能所持有的乐观态度。
目前的人类科技程度上看，所有的人工智能还是初级的，是在人类所设定(计)范围内进行一定的智能性活动，其本身不居有进化性。
但以后的发展就不知道了，特别是在智能机器与生物智能(大脑)生物体结合以后，这就不得而知了。霍金的警告不是毫无道理的。反正是在几代人中看不到的事。
目前的人工智能是模拟人脑智能的电子信息系统。人工智能主要分为两大类：一是以计算机为机器脑的人工智能程序，这属于软人工智能；二是以电子元件形成的人工神经网模拟人脑工作的人工智能，这属于硬人工智能。
我们最终目标是获得硬人工智。目前获得长足进展的AI系统都是软人工智能。这是由于人类在集成电路和电子技术方面获得巨大成功，而且还开发出高维元器件。人类由计算机程序模拟的神经网络规模达到，几十层，百万量级神经元。
即便如此，AI***用的学习算法仍然是七十多年前的BP算法(反向传播误差算法)。计算机程序仍然是二值数理逻辑。这种数理逻辑使得人工智能，无论你硬件功能多么强大，无论你程序规模多么庞大，你永远模拟不用人类情感和其自然逻辑功能。
人工智能最大的瓶颈不是硬软件的功能问题，也不是模拟人脑神经元功能不准确问题，主要是复杂的语义信息无法学习、提炼出来。例如，人类的价值观、人生观等这类抽象的“价值函数”，目前不知如何由电信号的状态函数“表达”出来，而且还要在电子信号级别上进行“评价，判别”。软人工智能获得一些进展，也是由于计算机程或计算机语言可以部分表达出这类“价值或意义函数或概念”获得的。特别是C语言中的类、继承、指针…等概念，使得计算机程序可以简单表达人类知识中的抽象概念。
目前硬人工智能----人工神经网络，如果要获得根本突破，首先，要模拟人类的自然逻辑(多值模糊逻辑或判断)；其次，要由电信号，像人脑一样，直接表达出“价值函数”，使之直接在电子信号级别上学习、“进化”、经验总结。目前神经网络硬件只能模拟、表达简单的，线性分类意义下的“语义信息”，或“价值函数”(由有限状态组成的线性空间)。
从当前研究表明，人脑思维过程是量子过程，人脑信号很可能是离子或电子形成的量子干涉信号。大脑神经细胞间的连接，不是实突触连接，而是量子干涉信号路径上的虚连接。人类习得的经验是量子干涉信号“标注”的路径函数。人类经验的记忆，在网络中，几乎没有像计算机硬盘似的“硬记忆”，仅在人类旧脑部分有永久性的“硬记忆”。
也就是说，真正逼近人脑的人工智能，只可能是量子神经网络。目前扎克伯格他不懂！他是杞人忧天！人工智能真正腾飞既快也慢！关键看明白人在什么位置！靠当前的那些“专家”和商人，很难让人工智能腾飞！如果真正明白人掌握了资本、人才、人员，可能很快就搭出逼近人脑的量子神经网络！
到此，以上就是小编对于python学习停不下来的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习停不下来的1点解答对大家有用。
