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何謂AI？人工智能ArtificialIntelligence，縮寫為AI亦稱機(jī)器智能型，人造的機(jī)械設(shè)備（如：機(jī)械手）并表現(xiàn)出智能型態(tài)。包含：知識(shí)、感知、理解、記憶、情感、聯(lián)想、辨別、邏輯、分析、計(jì)算、文化、決定、判斷、包容、中庸等多種能力，擁有自我思考、數(shù)據(jù)分析。

通常透過一般使用的計(jì)算機(jī)程序展現(xiàn)許多的智能型技術(shù)。也透過神經(jīng)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)來加以學(xué)習(xí)及判斷。這些人工智能也漸漸的取代人類社會(huì)中許許多多的職業(yè)。

人工智能在一般教材下的定義是智能型代Intelligent Agent，亦稱智能型主體的研究與設(shè)計(jì)為核心概念，利用觀察周遭環(huán)境接著做出行動(dòng)、判斷來達(dá)成目的的自主實(shí)體。在1955年約翰•麥卡錫所定義是（制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程）。而安德里亞斯•卡普蘭（Andreas Kaplan）和麥可•海恩萊因（Michael Haenlein）兩人并將AI定義為（系統(tǒng)做出正確解釋外部的數(shù)據(jù)，再從這些數(shù)據(jù)中加以學(xué)習(xí)，并將這些知識(shí)透過靈活的適應(yīng)下實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)和任務(wù)的能力）。

但由于目前的人工智能都是架構(gòu)在目前一般計(jì)算機(jī)程序架構(gòu)下產(chǎn)生的知識(shí)、感知、理解、記憶、情感、聯(lián)想、辨別、邏輯、分析、計(jì)算、文化、決定、判斷、包容、中庸等能力，并實(shí)行自我思考、數(shù)據(jù)分析。

利用這些能力做出這些判斷下還是擁有許許多多的問題，而現(xiàn)今一些的主要核心問題中包括要跟人類類似甚至超卓的知識(shí)、推理、學(xué)習(xí)、規(guī)劃、交流、移物、感知、使用工具和操控機(jī)械的能力等。

以目前人工智能的能力仍然還是要一段很長很長的路。在強(qiáng)人工智能已經(jīng)有一些能夠問世的成果，甚至在一些影像辨識(shí)的分析、語言信息的分析、棋類游戲的各種分析中已經(jīng)擁有單方面的能力達(dá)到了或已經(jīng)超越了人類目前的水平，這些人工智能的實(shí)際努力下，能夠解決上述中的問題一樣人工智能程序，并無須再重新開發(fā)新的算法就可以做直接利用，現(xiàn)有的人工智能完成任務(wù)，但就像前述所說的要能夠和人類擁有一樣的處理能力，達(dá)到具備思考能力的統(tǒng)合強(qiáng)人工智能還需要很長的時(shí)間研究，因?yàn)樵谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域上還是沒辦法突破某個(gè)臨界點(diǎn)，這個(gè)非常難以跨過去的難題就是目前在一般計(jì)算機(jī)的運(yùn)算下只能利用1或0來運(yùn)算，并沒有中間的模糊選項(xiàng)，但是在人類情感里面不是只有1和0的判斷，而是還有許許多多復(fù)雜的情緒、感情、感官存在，這個(gè)問題讓人工智能的進(jìn)行產(chǎn)生很困難突破的一個(gè)點(diǎn)。

目前比較流行的方法包括統(tǒng)計(jì)方法，計(jì)算智能型和傳統(tǒng)意義的人工智能。目前有大量的工具和機(jī)械手應(yīng)用了人工智能，其中包括搜尋和數(shù)學(xué)優(yōu)化、邏輯推演。而基于仿生學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)，以及基于概率論和經(jīng)濟(jì)學(xué)的算法等等也在逐步探索當(dāng)中。

雖然說在這難以突破的環(huán)境下，人工智能無法飛快地前進(jìn)，但最近GOOGLE發(fā)表了一個(gè)新的信息，利用了50多個(gè)量子單元的量子計(jì)算機(jī)所運(yùn)算的速度比傳統(tǒng)超級計(jì)算機(jī)快一百萬年的指令周期，量子計(jì)算機(jī)QuantumComputer，而何謂量子計(jì)算機(jī)，他又能帶給我們?nèi)斯ぶ悄苡猩趺葱碌哪芰磕兀?/p>

量子計(jì)算機(jī)QuantumComputer是一種使用量子邏輯來進(jìn)行通用計(jì)算的設(shè)備。不同于一般電子計(jì)算器或稱傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)，但是量子計(jì)算是利用量子的特性，計(jì)算機(jī)內(nèi)用來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的對象為量子位，量子特性中有一個(gè)非常特別的狀態(tài)叫做量子態(tài)亦稱量子糾纏態(tài)，使用這個(gè)量子態(tài)的算法來進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算。

馬約拉納費(fèi)米子的反粒子就是自己本身的屬性，這或許就是令量子計(jì)算機(jī)的制造變成現(xiàn)實(shí)的一個(gè)主要關(guān)鍵。而量子計(jì)算機(jī)透過量子的特性在一個(gè)運(yùn)算位下存在的狀態(tài)從傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)下最小的存儲(chǔ)單位是位bit，只能存在不是1就是0，但在量子計(jì)算機(jī)下存儲(chǔ)單位是量子位qubit，多了一種同時(shí)出現(xiàn)1以及同時(shí)出現(xiàn)0這個(gè)狀態(tài)，因此位可以存在一種狀態(tài)是可以同時(shí)存在1也是0的狀態(tài)。

這就是為什么能夠在量子計(jì)算機(jī)下?lián)碛酗w快的運(yùn)算能力的原因。但要運(yùn)用這個(gè)指令周期必須又一個(gè)先決條件，就是必須要在零下273.15度也就是絕對零度的環(huán)境下才能達(dá)到量子糾纏的狀態(tài)。

未來如果可以克服現(xiàn)在在量子計(jì)算機(jī)對于環(huán)境上的困難，人工智能的研究就能夠再提高一個(gè)檔次，不管是高度技術(shù)性和專業(yè)，又或是各分支領(lǐng)域都是深入且各不相通的，涉及范圍極廣的人工智能和機(jī)械手皆會(huì)快速的加以提升。AI的研究可以在其分支不同的領(lǐng)域中解決各種具體問題，將會(huì)在未來對AI有一個(gè)更大更嶄新的突破。

來源：網(wǎng)絡(luò)

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