作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法!本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径!这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”！从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造.计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于完善的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类.当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。

　　人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学.人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量.人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

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　　而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”!还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强！计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样.我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”.但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”.

什么是人工智能简介

　　对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。

　　实际应用机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。学科范畴人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉！涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论研究范畴自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不准确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法意识和人工智能人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

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