人工智慧和大腦的區別？
人工智慧和人腦？
大數據，深度學習，人工智慧，並不是什麼高深莫測的東西，因為我們有大腦，如果說機器擁有存儲和處理大數據的優勢，可人腦擁有從小樣本中很好的學習能力，這就造成了目前所有的演算法都不如人類的學習能力，所以演算法需要更多的數據進行訓練，但人類能夠從少量學習中獲取更多的知識並將舊知識，用於新的經驗，而機器還不行。
就像小朋友們只看過一張貓的圖片，就能識別出貓這個動物，而且還能把貓抽象出來。
而機器需要幾萬張圖像去訓練，才能相對準確的識別出哪些圖像是貓。
那麼，我們如何定義人工智慧，或者說什麼才算是人工智慧？
「圖靈」曾經給出一個定義的方法，就是當你在跟10個人文字聊天時（包含機器人和人類），你無法分辨出哪些是機器人的對話，這時就可以算是人工智慧。
大家可以在我的公眾號跟我的機器人說話，你是否能夠分辨出來回答你的是人還是機器人，可以嘗試一下。
人工智慧技術現在廣泛的應用在各個領域，比如教育，醫療，金融等等。
簡單來說，我們讓機器代替人腦去分析一些事情，這就是人工智慧的一種解釋。
比如：基於自然語言處理技術結合地理圍欄信息，讓機器能夠有效的對複雜的心理活動，情感走向，行為習慣，群體事件等風險進行有效的判定。我們從大量網路言論中提取語意信息，構建言論特徵庫，讓機器具備分析言論情感的能力。通過我們的演算法有效的解決了潛在的危險言論，負面傾向等思想行為和情感等不好識別，無法量化的問題。
人工智慧是在20世紀中期以後產生的學科，人工智慧就是用機器模擬人類的智能活動，從而用機器代替人類行使某些方面的職能。人工智慧是通過探索人的感覺和思維的規律來模擬人的智能活動，電子計算機是人工智慧的媒介和基礎。阿倫·圖靈說：「如果一台計算機能騙過人，使人相信它是人而不是機器，那麼它就應當被稱作有智能。」如果以此為標準來界定機器的智能，那麼人工智慧的發展之路仍然任重道遠。
智能簡單地說就是智慧與能力，是綜合、複雜的精神活動功能，是人運用自己已有的知識和經驗來學習新知識、新概念並且把知識和概念轉化為解決問題的能力。智能活動往往和記憶力、感知力、思維、判斷、聯想、意志等有密切的聯繫，人類的智能表現在能夠進行歸納總結和邏輯演繹，人類對視覺和聽覺的感知以及處理都是條件反射式的，大腦皮層的神經網路對各種情況的處理是下意識的反應。
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未來已來，人工智慧嵐正魔方正在改變世界
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