人工智能的根本问题是否在于数学？
人工智能的根本问题是否在于数学？
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人工智能本身是一个典型的交叉学科，涉及到数学、哲学、计算机、控制、经济学、神经学、语言学等诸多学科，所以不能单纯把人工智能问题等同于数学问题。
数学是重要的基础学科，程序设计问题说到底也是一个数学问题，但是并不能把程序设计和数学划等号，更不意味着数学学好了就一定能学好编程。
目前人工智能技术尚处在发展的初期，虽然深度学习在很大程度上推动了人工智能技术的发展和应用，但是目前深度学习在很多实际场景的应用情况并不理想，或者说深度学习本身也有一些问题没有解决。
目前人工智能领域的很多研究都是基于模型来展开的，涉及到算法的设计、实现、训练、验证和应用等多个环节，但是这个模型并不能完全等同于数学，模型的模式设计会在很大程度上影响其最终的效果。
现在很多人把算法、数据和算力看成是人工智能的三大支点，当然支撑人工智能的还有通信、材料等学科，所以如果仅仅把人工智能问题看成是数学问题，无疑会限制人工智能的发展，也会让很多研究陷入僵局。
实际上，现在很多人工智能方向的老师更愿意从工程实践的角度来解决人工智能问题，这是一种更务实的做法，也会在很大程度上推动人工智能技术的落地应用。
目前很多大组的工程实践能力都比较强，基于强大的工程实践能力，能够让很多成果真正得到应用，有时候一些在大组的硕士研究生敢否定一些博士研究生的想法，一个重要的支撑就是其较强的工程实践能力。
最后，如果有人工智能相关的科研和应用等问题，欢迎跟我交流探讨。
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最根本是在数学。从目前人类对大脑的认识来看，人的智能，就是从眼耳口鼻舌皮肤这些传感器收集的信息，经过大脑处理后，反应到行动或者意识上。其中最关键最根本的就是大脑对信息的处理。大脑就是一台计算机，只是目前人类还没有发现大脑的计算方法而已，如果某一天人类知道大脑的计算方式了，那么人类的智力就能存储下载上传了，那时学渣也可以成为学霸。
当前的人工智能是基于逻辑运算和模型运算的系统，逻辑运输是电脑运算的基础，最本质是数学，而模型运算是基于数学的人工智力的基础，包含各种算法。
所以基于目前的科学基础判断，未来人工智能根本问题在于数学。
但是，正如我前面所说的，人类目前还没有认识人类大脑的运算方式，如果有一天人们发现了人类大脑的运算秘密，很可能不是基于目前计算机的运算方式，那么，人工智能很可能又会出现另外一种构架模式。
打个比方，目前人们在研究芯片时，是基于硅基芯片发展起来的，在计算机发展和应用上起到了很大的作用，但是硅基芯片的技术发展几乎快到了天花板，因为一开始我们选择的硅基芯片就不适应未来计算机发展的需求。
回过头来，数学和计算机，站在目前的认识点上，很可能是未来人工智能发展的根本推动力。但是站在未来的人工智能点上，很有可能现在的数学和计算机根本就不是未来人工智能的关键部分。这一切都取决于未来科技对大脑运算认识的发展方向。
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人工智能涉及的方面很多，但个人认为最根本的问题，在于物理。
物理决定了逻辑，数学决定了方法，二者都很重要，理论上应该是先走物理再有数学，数学也是解释物理的手段和技术。
短期内，人工智能的发展肯定受到数学等学科发展以及制造技术等方面的制约，但人工智能的发展的最后，一定会脱离人工，成为一种新的智能形式，这时，新的物理学说不定就会诞生，再新的物理学下，可能会诞生新的数学方法，新的技术，新的一切
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意
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数学是一个基本了，没有数学你谈什么人工智能？
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这是哲学问题
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根本问题在于时间，不需要时间和空间参与，需要无延，电子速度忒慢了
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人工智能尝试模拟人的智能，目前只能由计算机算法进行尝试，算法的基础是数学。如目前广泛应用的机器学习算法最基本单元—感知器（人工神经元）算法：与感知器连接的其它神经元输入加权和的非线性函数（所谓激活函数）。
人工智能虽然在视觉识别等所谓感知应用领域有了成功，但离人的智能还太过遥远。
人的神经元细胞堪比一个小世界，功能复杂性远远远远超过上述模拟神经元的感知器算法，现在甚至还没有应用于神经生理学和脑科学的系统的数学理论。因此人的智能是否只靠数学就能完全模拟，即人工智能的根本问题是否是数学问题，现在生理学家、脑科学家和数学家还远远没搞明白。
所以有人说马斯克的脑机接口能将人脑里存储的知识和思想下载保存是纯粹的胡说八道。
狗有意识，有智能的反应，当然其智能和人远不能相比。但狗的智能机制都还没弄明白呢，何况人的智能。
现在流行的人工智能连结主义流派就是通过机器进行深度学习来工作，而这种学习过程顶多就是大量地定量化地识别和记忆已有的“知识”积累，但并不具备对这些“知识”的一点“理解”能力，它只能替代甚至超越那些通过死记硬背、大量做题而“掌握”知识的人而已。
从人工智能的两大流派符号主义和连结主义各自的局限性和虽具互补性但又很难融合应用于实际的困境来看，人工智能要突破眼前的理论瓶颈还有非常漫长的路要走。
目前和今后相当长一段时间，“人工智能”其实根本就不智能，有多少“智能”它的背后就有多少人工。
在没有弄明白人脑将获取的巨量信息模式化和抽象化的机制之前，AI理论已步入寒冬!
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数学不是万能的，人工智能根本解决出路在于智能系统架构的突破
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