人工智能 难题，人工智能难题

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能 难题的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能 难题的解答，让我们一起看看吧。

人工智能能解答数学物理难题吗？

答案是肯定的。人工智能已经在数学和物理领域取得了许多突破，包括：

2021年，DeepMind利用机器学习帮助数学家解决了悬而未决了50年的Birch和Swinnerton-Dyer猜想。

2022年，哈佛大学的研究人员利用机器学习发现了一种新的物质状态，即“拓扑超导体”。

2023年，中国科学院的研究人员利用机器学习预测了一种新的癌症治疗方法。

中国已经成为全球AI中心之一，但中国人工智能发展面临的最大难题是什么呢？

1,电脑和人脑的区别关键是：电脑是二进制，基本单元是开关，硬件不具可塑性，必须要用软件来移动数据。人脑神经网络是函数方程组，基本单元是神经元函数。激活的函数，可以被神经干细胞相互连接，继而形成方程组，因此，硬件具有可塑性，数据不需要软件移动。具有可塑性的FPGA芯片的研发技术，中国落后很多。

2，中国的ai人才，大部分是计算机人才改行而来，对已公开的技术，掌握比较快，仅限于在别人的基础上的，做的更加精致，技术上小改小革，比赛上获得领先。而人工智能的前沿理论，需要开拓性，从产生到发表需要一段时间。所以，开拓性进展，基本都是西方人，比如，在中国围棋上的突破。

少数华裔领军人物，也是在美英等国的学术氛围中培养出来。

3，鉴于人工智能的芯片和电脑的芯片，在原理上就大相径庭。而且，对神经元的理解，也不尽相同。所以，在芯片的原理上，没有统一的标准，绝不能走CPU的道路。注意力应该集中在，可塑性的FPGA芯片上。一是在工艺上，二是在功耗上，三是在密度上，要赶快缩小与国际上的差距。

4，要重视生物学者对人工智能的理解:表面上讲，人工智能涉及科学的方方面面。其实，从舆论到资金，都偏向于互联网行业。对明显违背人脑科学的现象，视而不见，充耳不闻。比如，处理后天信息的大脑神经网络，明显是后天形成的。所以每个人的大脑神经网络各不相同，也就是说，大脑的硬件结构是可塑性的。而深度学习的神经网络，却都是标准的。只能通过改变连接参数的权重，来定义概念。所以它只能是隐含层，也就是黑箱。只讲经验，不讲规律，就不能进行多环节演绎。这恰恰是我们弯道超车的机会。弯道并不是错的，而是绕道。超车一定要找到正确的捷径，也属于创新。

5，人脑智能一定包含意识，意识也是能被客观规律解释的。意识决定情商，与人的注意力有关。大脑可以在没有信息的情况下，产生思想，就是意识决定的。因此，意识也是创造力的源泉。神经元的冲动，要消耗血养。每个概念神经元在大脑内只有一个。用核磁共振仪观察血氧的位置，就能确定概念神经元的位置。这对我们研究意识的规律，很有帮助。从弱人工智能向强人工智能进化，要依靠神经生理学家，脑科医生就是。

谢谢邀请。

目前感觉中国的智能研究确实是全球中心之一，是之一，不是说就是中心。

前面看了一则新闻，人脸智能识别系统，可以识别出双胞胎的差别，在茫茫人海中找出已经录入数据库的人脸，这些都已经实现，但是真正实用性还有待发展。感觉国内就是在多点开花，但是精准深入研究方面还是有待提高，正在好的智能技术应该是应用最广泛的一种技术，而不是只能用用在局部领域。

任重道远，最大的难题应该是研究的深入，资金的投入，以及更广泛的关注。

到此，以上就是小编对于人工智能 难题的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能 难题的2点解答对大家有用。