現(xiàn)在，人工智能和機器人還沒有直接的聯(lián)系，必須說這兩者是有聯(lián)系的，即機器人也可以通過人工智能提供一定的反饋和輸入來支持自己學習，使用機器人。家庭簡介，僅供參考。玩機器人的人，基本不會介意機器人有什么智能問題。最令人自嘲的是，也許大多數(shù)人類都已經(jīng)加入了人工智能。

 

　　AI的整體論，機器人的基本原理是不需要學習人工智能，只在自己的某一部分做一些特定環(huán)境和特定場景的應用。因為它是應用，所以它不存在哲學上的智能問題。聽說MacBook已經(jīng)通過人工智能融合視覺識別圖像信息，不知道真假，反正起步早，如果經(jīng)濟條件允許，還是可以搞的。

 

　　AI的理論與實踐是兩碼事，既是從需求出發(fā)，又是從內(nèi)在動力出發(fā)，因此理論與實踐也是相互聯(lián)系的。說到「為何發(fā)展如此困難」，或許是教育制度與個人智慧的關系。工程系的學生尋找重點，好好學習吧！事實上，人工智能在未來的確需要高端人才，具體原因可以從人工智能目前的發(fā)展速度看出。

 

　　但機器人不會被需要，工廠會被淘汰的原因應該是智能太弱了按照現(xiàn)在人工智能的發(fā)展速度，很有可能幾年之內(nèi)，電腦就可以通過各種高科技的信息和智能反應，將人類的一舉一動全部搞定。特別是現(xiàn)在，人工智能已經(jīng)成為主流。不然，要么人工智能自己學會了玩這樣的游戲，要么機器人的學習過程與人類的智能學習過程并不同步，因為人類大腦的思維過程是人類自身邏輯語言和直覺模式的結(jié)合，而不是人類自己刻意理解的過程，人工智能的學習過程可能是反向模擬人類大腦的過程。

 

　　最終的實用實際上是很困難的，因為目前智能機器人的IQ不可能達到人類的水平。盡管工業(yè)機器人具有智能，但人工智能并不能讓人類成為機器人完成工作的學校里也有研究人工智能的，就是利用人工智能理論的理論基礎來與人類爭奪計算機霸權(quán)。

 

　　而且普通人，不管是計算機科學碩士，還是編程語言學博士，只要認真學習，結(jié)合實際接觸，只要能在編程方面趕上其他人類，就不用擔心人工智能的普及。如果沒有對手，你就不知道哪里可以做好機器人，哪里需要討論。因此大學階段的人工智能教育最多就是學習單片機和圖形用戶界面，根本不在乎實際應用。

 

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