人工智能技术实现，人工智能是否可以实现

1，人工智能是否可以实现

当然可以

人工智能是否可以实现

2，人工智能怎么做

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering，approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling，approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic，Algorithm，简称GA）和人工神经网络（ArtificialNeural，Network，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

人工智能分传统的编程技术和模拟法，遗传算法和人工神经网络均属于模拟发，人工智能是以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。有兴趣可以到学校参观学习。

这个说很简单，做很复杂，所以不好说

能者为师。

人工智能怎么做

3，如何实现人工智能与大数据相结合

首先，两者都在发展过程中。实现两者结合，面临两个相反的发展方向：一、保持现有系统技术不变，而收集得到的大数据，做为主导。人工智能的发展，为大数据的使用提供技术支持。人工智能技术处于从属地位。显然，这样束缚了人工智能的发展。采用这种思路的公司，最终结局是，大数据业务被新兴的人工智能公司抢占。二、放弃现有大数据所依赖的成熟的系统技术。人工智能独立发展，成熟以后，现有的大数据资源再与人工智能系统改码对接。这个问题，等于人工智能的发展方向问题。要搞一种依赖现有编码语言的应用技术呢？还是要搞一种电子产品人格化的基础技术？若决心搞后者，可不仅仅要颠覆应用软件与操作系统，甚至硬件、芯片，都必须改动。所以，那个战胜李世石的阿拉法狗，没有前途。程序化的人工智能，一路艰辛，没有前途。人格化的人工智能，才是光明大路。而且比多数人想象的要容易得多。附加说明：程序化与人格化的主要差别是什么？程序化人工智能，内容与形式层层分离。数码段的编码方案出自人为约定。依赖单是非逻辑。数码段具备的含义，需要层层翻译。各输入输出设备之间，不具有如同量子纠缠一样的含义纠缠关系。人格化人工智能，内容与形式和谐统一。数码编码方案出自人的注意力运行原理。依赖多是非逻辑。从输入到运算，到输出，结构简洁，一体和谐同步。含义相互纠缠，如同一体。不需要设备驱动程序，也不需要应用程序，只有一个操作系统。或改名叫做运行系统。

人工智能需要有大数据支撑人工智能主要有三个分支：1.基于规则的人工智能；2.无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；3.基于神经元网络的一种深度学习。基于规则的人工智能，在计算机内根据规定的语法结构录入规则，用这些规则进行智能处理，缺乏灵活性，不适合实用化。因此，人工智能实际上的主流分支是后两者。而后两者都是通过“计算机读取大量数据，提升人工智能本身的能力/精准度”。如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的cpu对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。

如何实现人工智能与大数据相结合