1樓：艾伯史密斯
現在出現的人工智慧，都是基於演算法的，不具備真正意義的人工智慧，還無法擁有真正能推理和解決深度問題的能力。
就在前幾年裡，google的人工智慧「阿爾法狗」橫掃整個圍棋界，再次把人工智慧推向了公眾的視野，轟動了全世界，於是人們思考人工智慧將會給人類社會帶來哪些影響。
近幾年，汽車的自動駕駛是人工智慧中乙個比較火熱的關注點，但是自動駕駛技術的不成熟也體現出來，比如特斯拉的自動駕駛功能，也不能很好地適應所有路況。
歸根到底，還是目前人工智慧的侷限性導致的，目前所有的人工智慧很大程度上依賴於程式演算法，甚至連「弱人工智慧」都算不上，頂多算是表現出智慧型的程式而已。
在上世紀，計算機之父圖靈提出乙個圖靈測試，讓乙個真人和計算機做黑箱對話，如果計算機的表現讓真人無法確定對方是真人還是計算機時，就算計算機通過了圖靈測試。如果按照圖靈測試，目前所有的計算機都無法達到標準，哪怕是計算機偽裝得很完美，但還是無法模擬真人的行為表現。
計算機能打遊戲、計算圓周率、下圍棋等等，其實是計算機針對性的程式完成的，就拿下圍棋來說，理論上只要計算機的計算能力足夠大，它就能計算出當前圍棋之後的所有步數，然後選擇最佳的下棋策略，在目前計算能力有限的時候，計算機得益於演算法的優化，來大大降低計算量，所有才有了阿爾法狗。
但是數學證明不一樣，絕大部分複雜的數學猜想，可能需要新的數學工具，甚至新的數學概念，這些都是當前計算機無法完成的，因為目前的計算機不具備「自主意識」，也不具備真正能推理和解決深度問題的能力。
但是也有例外，近代數學的三大難題之一——四色定理，目前就是計算機基本完成證明的，只是在數量上取得了成功，數學上還沒有完成四色定理的邏輯證明。
2樓：
我們當今現在所認識的人工智慧，他根據的演算法都是現在人類已經知道的數學公式。現在它並不具備獨立思考的能力。而數學猜想是人類獨立思考出來的結果，並不具備真正的實踐能力，所以說人類人工智慧並不能證明數學猜想。
3樓：
因為人工智慧所記錄下來的資料都是人為輸入進去的，而數學猜想本來就是人的思維在不斷地思考著這些數字，所以人工智慧是無法企及的。
4樓：陽光愛生活吖
因為目前人工智慧的發展程度還沒有到達那種境界，他是依照人類現在給他設定的演算法而進行活動，只有在這些演算法逐步完善之後，人工智慧可能能夠通過各種演算法去融會，也許有一天可以證明。
5樓：今天2g**
人工智慧的出現是我們人類文明的一大突破，但是數學猜想裡邊具備人類的思想和情感，這些都是人工智慧不能夠完成的，機器永遠代替不了人類。
6樓：鹿凵小童鞋
這是因為人工智慧是人為製造的，輸入了基本的演算法和原則，人工智慧並不能獨立的思考和研究。
有沒有可能借助人工智慧證明數學定理
7樓：匿名使用者
人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧型，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧型。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的乙個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧型才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的
未來人工智慧能解決數學難題嗎
8樓：匿名使用者
以目前的理解不能，因為很多問題已經被證明以目前的知識體系無法解決的。而人工智慧，目前只是單純讓人們覺得像人，能和常人無異互動，用機械學習的演算法解決博弈問題，但歸根揭底是基於演算法層面的，並不是人類程度的意識。更不能進行創新。
人工智慧能解答準確世界上最難的數學難題嗎？
9樓：發現第五十一區
可以！本身人工智慧就是超級電腦組成的，所以對於解答數學題人工智慧遠比人類要好很多哦！
10樓：悲傷漸開線
可以，因為數學題具有唯一解，對於有規律或有唯一解的問題，人工智慧沒有問題。
對於比較主觀的，沒有太多的規律的問題，比如寫詩、文章等，人工智慧還有很長的路要走，據說微軟的小冰可以寫詩了，但是語句確實不怎麼樣。
阻擋當今人工智慧發展最根本的難題或者困難是什麼？
11樓：匿名使用者
當今人工智慧還是建立在數學的基礎上,確切的說是概率論的基礎上. 龐大的引數群(千萬,甚至上億)和隨機的擾動,使得計算機能夠得到貌似創造性的能力. 可是數學上要能夠求解的話總是要求有收斂性的性質(例如圍棋的收斂目標就很明確,自己的棋子數目盡量多就好了),不然千萬級的引數是萬萬沒法解得的,這導致藏在目前人工智慧貌似強大過人的思想的背後有非常大的侷限.
它甚至難以用來推算數學本身.
人腦在大部分事情上並不是用數學的方法來思考的, 我們對腦的探索還有限,真正的人工智慧未必是數學,可能會是一門嶄新的前所未有的學科,我們現在還差的很遠.
12樓：涿郡小民
在數字經濟下，人工智慧作為第四次產業變革的引擎，已逐漸滲透到各行業中，為人類社會和經濟發展帶來變革。如果問當今人工智慧發展的困難，應該是資料。
人工智慧的背後有資料、演算法和算力來支撐，這三要素之間其實是一種相互促進，並且也相互制約的關係。其中，資料是人工智慧發展的基礎，沒有資料，再強的演算法也不可能有好的模型。「人工智慧產業化落地的關鍵就在於資料，演算法模型做得再好，資料從源頭上就錯了，那就得不到正確的訓練成果。
」人工智慧與資料息息相關，受到資料約束。人工智慧產品的落地和聚焦領域的細分化，都對資料採集和標註提出了更多挑戰——未來人工智慧發展所需要解決的乙個難關，就是資料關。
雲測資料認為，現在很多ai產品都處於落地階段，對於模型的精確程度要求非常高，對應的要求資料的精度也就非常高了。而且為了提高模型識別精度，ai公司用到的資料也從單一化向多模態轉變。以自動駕駛為例，從最早基於攝像頭做感知的方案，到引入雷射雷達，到之後可能會引入更多其他感知裝置來提公升感知演算法。
未來多感測器的解決方案將會普遍應用到我們所使用的ai產品中，它的感知模式將不僅僅是基於單一的影象、聲音或文字，將會引入更多模態的資料。
雲測資料認為，為了演算法的提公升，ai企業不僅需要定製化的資料採集來獲得長尾場景的資料；同時對於標註資料的精度也需要進一步提公升。隨著應用場景的不斷挖掘，整個人工智慧行業未來會出現聚焦領域越來越細分化的趨勢。
13樓：天神
阻擋當今人工智慧發展的根本難題還是技術不達標，技術不夠硬，如果技術達標的話，什麼都不是問題。
騰訊計劃打造的醫療與人工智慧，為何能被稱為“救命的AI”
大土豆 人工智慧，是本次大會探索的前沿科學重點之一。中國腦計劃領軍人物 中科院神經科學研究所所長蒲慕明在全力推動ai與腦科學的融合發展。他說 未來人工智慧要進一步發展的話，就需從腦科學得到啟發，包括機器學習的過程，怎麼從腦啟發的這個概念來設計新的計算模式，新的類似人腦的神經元結構的器件 晶片，甚至是...
地球人為什麼要發明人工智慧為什麼人工智慧小度要發明，不是說威脅人類文明嗎
1 懶2 人工智慧確實可以做到人做不到的事，或提高工作效率，從整體上看還是會提高專人們的生活水平，屬加快人類發展程序。人工智慧只是工具。人工智慧 artificial intelligence 英文縮寫為ai。它是研究 開發用於模擬 延伸和擴充套件人的智慧型的理論 方法 技術及應用系統的一門新的技術...
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朱楚青亥 取代不了人類，主要有三個原因 第一，人類的想象力。因為你把全世界的文字都輸入機器中，即便它能檢索出來，也無法像人類一樣憑空想象出來另外一個故事。所以，人類能夠通過自己想象力來進一步創造和豐滿世界。第二，人類的獨創思維。獨創思維是這個世界上原來沒有，但人類通過自己的思考最終創造出來的新東西。...