来看看人工智能AI创造的精彩“世界”

例如，大脑视觉皮层在处理通过我们的视网膜输入的一幅图象信号时，大约只要100ms的时间就能完成。考虑到你的神经细胞的平均工作频率只有100Hz，100ms的时间就意味每秒只能完成10个计算步骤！想一想通过我们眼睛的数据量有多大，你就可以看到这真是一个难以置信的浩大工程了。

善于归纳推广。 一种是形式化思维，是人脑演绎能力的表现，具有逻辑的循序的特点：一种是模糊性的思维，是人脑归纳能力的表现，可同时进行综合的整体的思考。大脑和数字计算机不同，它极擅长的事情之一就是模式识别，并能根据已熟悉信息进行归纳推广（generlize）。

例如，我们能够阅读他人所写的手稿上的文字，即使我们以前从来没见过他所写的东西。

它是有意识的。人脑最独特的是思维意识 ，意识（consciousness）是神经学家和人工智能的研究者广泛而又热烈地在辩论的一个话题。就目前的世界顶级科学家们也无法得知人的思维意识是怎样产生的。可现在的电脑想要做到那种程度要过多长时间还是个未知数。而人脑和电脑最大的差别就在于，人脑的进化速度要比电脑的进化速度快多了。

因此，一个人工神经网络（ Artificial neural network， ANN）简称神经网络（NN） 就是要在当代数字计算机现有规模的约束下，来模拟这种大量的并行性， 并在实现这一工作时，使它能显示许多和人或动物大脑相类似的特性。

在某些领域，AI还是“打败”了人类。深度神经网络已经可以应用在交谈、驾驶汽车，已经能够打败电子游戏和围棋冠军，还能利用其绘制图片，并进行科学发现。

例如，图片的设计和修改。在网站的更新和修改上，人工智能可以做得比人类更快速、更精准。这种基础技术可以给出普通用户对于网站样式的意见，以告诉设计师这个网站设计得好不好。阿里的AI设计应用“鲁班"，现更名为”鹿班“，可谓让设计师瑟瑟发抖。

4、深度学习

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。有了深度学习，机器学习才有了许多实际的应用，它还拓展了AI的整体范围。 深度学习将任务分拆，使得各种类型的机器辅助变成可能。无人驾驶汽车、更好的预防性治疗、更好的电影推荐要么已经出现，要么即将出现。AI既是现在，也是未来。有了深度学习的帮助，也许到了某一天AI会达到科幻小说描述的水平，这正是我们期待已久的。

AI是一个太庞大、太复杂的系统。AI给了世界，给了人们无限的想象空间和无线的可能。后面将会对AI的应用作一篇详细的论述，让我们继互联网+之后认识一下AI+.

（编辑：网站开发网_马鞍山站长网）

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