人類本身確實很奇妙，因為我們有智力，所以我們可以創造出豐富多彩的世界；
近年來，隨著人工智慧的快速發展，我們可以預見未來將更加便利快捷。
所謂的人工智慧的技術非常專一某一領域。在目前看來能夠像人一樣具有智慧型的機器，離我們還很遙遠。
不可否認的是學習演算法，給了我們創造智慧型的手段。但是，人工智慧發展遇到的瓶頸卻是來自社會科學；首先作為人類我們對自己本身了解的並不太多，我們對諸如：什麼是思想，什麼是智慧型等等最基本的問題，還沒有得到最科學而又普遍的回答。學電子的都知道夏農的資訊理論，解釋了資訊，給出了資訊量的數學定義等等，於是我們才能夠量化的研究資訊。同樣的，如果社會科學上能夠給出，智慧型是什麼，智慧型如何定義，甚至如何量化等等。那人工智慧的研究將不會是如此的碎片化了；
下面給出我的定性的論點：智慧型就是選擇性模仿。（智慧型=智力）
這個論點其實想了很久了，就是沒有想到用什麼辦法證明和給出定量的公式定義。所以我就放在這，對不對讓時間去證明一切。也希望能夠給別人一點啟發！
下面簡略的陳述我的觀點。元素週期表中的元素也就幾百個，但是卻造就了你我和整個世界，很難想象，對吧，但這是事實。為什麼幾百種元素就能夠創造了世界，因為數量，因為原子之間組合的多樣（我把這兩個原因歸類為富集）。富集結果從巨集觀上看就「豐富了，精彩了」。同樣的人從出生到死亡的過程學習（學習就是一種模仿）了很多東西，從另乙個人的角度來看是不是也「豐富了，精彩了」，這種「豐富了，精彩了」不就是智力的表現形式嗎 ！小孩子從什麼都不懂，甚至一兩歲之前，記憶一片空白，但為什麼短短幾年後，就表現出「智慧型」了呢，再幾年後，就變得成熟穩重了，再然後。。自己設計飛機，設計房子，設計飛彈。。。。，首先，說明了智慧型不是憑空而生的，也不是遺傳的（遺傳的只是智慧型的物質基礎），其次，說明智力需要成長的。但是什麼構成了智力成長的條件呢，你會怎麼會答，學習（社會，家庭，教育等等），你可以想到只有這個「可能」是智力的成長條件。學習其實就是模仿，1+1=？，為什麼所有人都寫2呢，一開始，沒學數學之前，你可能想寫什麼，就寫什麼，畫個畫在等號後面也行，為什麼後來，你就會寫2，而且一直寫2呢，智慧型就是選擇性模仿。
在談談人類特有的創新，本來沒有的飛機，人類卻發明了飛機，但你翻翻飛機的歷史就會發現，羅馬不是一日建成的，一開始乙個人，注意了天上自由自在的鳥，於是，他模仿的畫了鳥的輪廓，也可能他只畫了鳥頭，而沒有畫身體，之前他很可能喜歡畫三角形，於是在鳥頭後畫了三角形。。。。。。很久很久之後，師傅教者徒弟如何設計飛機，這樣這樣，徒弟卻試著用腦海中其它學過的較為深刻的結構，替換了飛機的某一部分，於是飛機變了樣；
創新，可以用選擇性模仿來形容。
好了，如果該論點成立，你只需要做以下事情我認為就能深刻影響人工智慧發展：
人工智慧與資訊社會 人工智慧應用
1.單選題 以下四個人工智慧的應用領域中 與其他三個不同的是 c a 影象識別與分類 b 醫學影像分析 c 語音識別 d 人臉識別與情感計算 2.單選題 將結構型的 空間解析度高 紋路細節清晰 與光譜解析度高 色彩豐富的處理成空間解析度和光譜解析度都高的過程稱為 d a 影象配準 b 影象識別 c ...
人工智慧與OCR識別
核心提示在ocr識別技術領域，深度學習也是非常重要的。它能讓ocr識別技術更加強大，適應各種文字型別等。能更大的提公升整體的識別率。ocr識別技術處理影象越多，就會變得越來越強大。隨著資料的不短積累，識別能力都被儲存下來。李世石大戰阿爾法狗，人機大戰。然後就各種恐慌了，機械人會統治人類，如果你那麼想...
人工智慧與未來工作
賈伯斯有句名言，電腦是思想的自行車。如果說電腦加快了思想的運算速度的話，ai作為新一代的通用科技，又將如何推動思想的發展？一定會讓很多人從簡單重複的勞動中解放出來，有機會讓更多人釋放出更多的創造力。從這一視角分析ai可能給人的生活和職場帶來的改變，就不必簡單地去擔心工作被自動化所代替，而是要從整個工...