人工智能需求文檔范文第一篇人工智能需求文檔范文第一篇20世紀末，以密碼、密鑰等安全識別技術為主的信息、數據安全保障手段被廣泛運用于各行各業、各個領域之中。然而，其具備一定的易復制性、丟失性、不穩定性，所以在一定程度上嚴重制約和影響到信息安全技術的發展。計算機人工智能識別技術基于計算機技術之上，通過對信息數據進行采集、識別和錄入，能夠為人們提供便捷的操作方法［3］。然而，我國計算機人工智能識別技術發展應用時間較短，盡管取得了一系列顯著成效，應用范圍不斷擴大，但是其依然面臨巨大的應用瓶頸問題。

3．1、語音人工智能識別技術應用瓶頸

語音人工智能識別技術旨在讓機器能夠讀懂和識別出人類語言，并按照人類的指令進行一系列操作。語音人工智能識別技術作為計算機人工智能識別技術的一項核心技術，長期以來，深受國內外學術界的高度重視。與此同時，語音人工智能識別技術被廣泛應用于各行各業、各個領域，其技術和產品優勢十分鮮明，在語音電話、語音通信、語音交互等方面取得顯著應用成效。21世紀以來，計算機人工智能識別類產品類型的不斷增多，語音人工智能識別技術得到快速發展，以語音識別技術為載體的芯片數量日漸增多。然而，語音人工智能識別技術的發展時間較短，依然存在應用瓶頸問題，具體表現在以下三個方面:

(1)語音識別技術有待提升。語音識別技術實際應用過程中，必須盡可能排除外界環境的干擾，比如:外部其他噪聲。唯有此，才能準確識別音色、音調、音質。盡管語音識別技術基本上實現了智能化，但是以目前的技術來講，并無法在外部噪音的干擾下準確識別語音。如此一來，從一定程度上影響到語音識別技術的發展。因此，要想確保語音識別技術能夠在外部噪音影響的情況下實現準確識別，必須采取特殊抗噪音麥克風，這對于普通用戶來講，基本上達不到該項要求。與此同時，用戶在日常談吐過程中，較為隨意，具有明顯的地方特色，加之語速、頻率等控制影響較大，普通話不標準等問題，直接影響到語音識別設備對音色、音調、音質等的準確識別。除此之外，人們的語言受到年齡、情緒、身體素質等的影響，其音色、音調、音質隨著自身及外部環境的變化而改變，直接給語音識別形成影響。因此，當前語音識別技術可靠性有待提升。

(2)語音識別系統不健全，詞匯量較少。目前，我國計算機人工語音識別系統詞匯量較少，在實際運行過程中，并不能識別到所有的音色、音調和音質。倘若語音模型有一定的限制，詞匯中出現一些難以識別的方言、外語，那么語音識別系統將無法在較短的時間內準確識別出語音，甚至會出現識別錯誤、不準等情況。基于此，隨著語音識別技術的不斷發展，其應用范圍的進一步擴大，需要進行其詞匯量的增加，盡可能準確、快速識別出更多的語音，而建模方法、搜索算法的逐步變革，使得語音識別系統不能實現智能化識別，僅僅能夠識別出基礎的音色、音調和音質，對于其系統、深入、全面應用來講，依然存在較多的瓶頸問題［4］。

(3)應用成本較高、體積較大。目前，我國計算機人工智能識別技術的應用范圍不斷擴大、應用領域不斷增多，特別是語音識別技術的應用成效十分顯著。然而，語音識別技術的應用成本依然很高，使得普通用戶基本無法接受。就目前的發展情況來看，語音識別技術應用成本的降低似乎難度很大。對性能、功能要求較高的語音識別基本上無法實現，當前的條件并不成熟，無法實現規模化、系統化和全面化，僅僅能夠準確識別要求標準較低的語音，而受到成本因素的制約，使得語音識別設備的研發和生產過程受到嚴重影響。與此同時，語音識別技術體積較大，占用較多的空間資源，巨型化向微型化發展作為語音識別技術未來發展的主要趨勢。

而微型化語音識別設備的研發和生產，需要集成微電子芯片，當前的微電子芯片與語音識別技術關聯并不密切，在實際操作過程中，微型化語音識別技術并無法在降低成本的同時得以實現，從一定程度上直接阻礙到語音識別技術的廣泛推廣和應用普及。

3．2、視覺人工智能識別技術應用瓶頸

視覺人工智能識別技術與語音人工智能識別技術相同，均作為計算機人工智能識別技術的重要組成部分。然而，視覺人工智能識別技術面臨的應用瓶頸問題更為嚴重。通過進行相關信息數據的采集、傳輸、識別和處理，進而達到人工智能化的目的。常見的視覺人工智能識別技術有人臉識別技術、指紋識別技術等，下面重點闡述人臉識別技術和指紋識別技術應用瓶頸。

(1)人臉識別技術應用瓶頸。人臉識別技術主要通過對人臉結構、瞳孔等關鍵部位進行準確識別和有效判斷。盡管人臉識別技術非常方便，便于人們進行身份的認證，但是在實際應用過程中，依然面臨以下幾個方面的瓶頸問題:一是由于人們臉部表情各不相同，即使同一人，其面部表情也隨情緒、外部環境的變化而改變，數據庫中的人臉表情數據十分有限，從而之間影響到人臉識別效果;二是人臉結構、輪廓均會跟隨外部環境、個人情緒、年齡等發生改變，從而造成識別效果并不明顯;三是受到外部環境，諸如光線之類的因素影響，人臉識別同樣面臨不確定性因素;四是人臉具有一定的雷同性，這就難免造成人臉識別設備的誤判、誤識。現階段，人臉人工智能識別技術在我國相關領域已經取得一系列顯著成效，但是在實際應用過程中，依然面臨較大的瓶頸問題，比如:臉部表情、臉部輪廓、臉部結構、發型、化妝、外部光線等的不同，都將給人臉識別帶來巨大的挑戰和識別壓力。國內外學術界專業學者經過幾十年的研究和探索，從各個學科層面出發，對人臉智能識別技術展開了大量研究，但是依然有一些難以徹底解決的難題。就人類自身而言，在日常的生活交際過程中，對人們的面孔識別也難免會出現差錯，而人臉智能識別技術跟人腦相比，依然有一定差距，其人臉識別過程更為困難，特別是精準度方面難以有效掌控，這將是制約和影響其發展的一大瓶頸問題。

(2)指紋識別技術應用瓶頸。人類的指紋是獨一無二的，也就是說，世界上任何一個人的指紋與其他人均不相同。基于此，指紋識別技術應運而生，成為一種有效識別身份信息的高科技技術。

指紋識別技術通過對人們指紋斷點、紋路、交叉點等進行準確識別，從而識別出人們獨一無二的身份，有利于個人身份及其他私人信息的保護。然而，看似非常嚴密的指紋識別，卻面臨指紋被非法采集的問題，倘若一個人將指紋信息泄露出去，或者被他人所利用，那么其自身信息將容易被暴露、被利用［5］。如此一來，面臨巨大的風險隱患。與此同時，盡管指紋識別系統采取非常先進的計算機人工智能識別技術，但是在實際應用過程中，某些人的指紋信息較為模糊，基本上無法看清紋路等，這將無法進行指紋的準確識別。例如:目前國內外大型公司所配置的簽到打卡機，便是一種典型的指紋識別裝置，便于公司掌握員工出勤情況，但是如果員工指紋損傷，那么將基本上不能被識別。由此可見，指紋識別技術在實際應用過程中，面臨一系列瓶頸問題。

當前，人們在應用人臉識別技術和指紋識別技術過程中，基本上均使用計算機進行了密碼的設置，但是從應用成效來看，并不顯著，存在較大的弊端。這將需要繼續對人臉識別和指紋識別技術進行改進、升級，進而來解決計算機人工智能識別技術應用瓶頸，有力推動其健康、持續發展。

參考文獻:

［1］楊恒．計算機人工智能技術研究進展和應用分析［J］．信息通信，2014(01):130．

［2］周娟．計算機人工智能識別技術應用瓶頸分析［J］．軟件導刊，2014(09):28～29．

［3］劉喬輝．計算機人工智能識別技術的應用探討［J］．科技風，2016(04):121～122．

［4］黃鑫．分析計算機人工智能識別技術的應用瓶頸［J］．數字技術與應用，2016(07):244．

［5］羅勇，向奕雪．計算機人工智能技術研究進展和應用分析［J］．電子制作，2014(18):47．

人工智能需求文檔范文第二篇、能夠幫助企業實現人力資源的最優化配置

傳統的電氣工程項目中，設備的操作程序較為繁瑣，并且由于電氣工程項目中也包含一些電氣設備，如變壓器、電路電線等。在這種情況下，需要安排專業的人員來對電氣設備進行管理。與人工智能技術相比較，包含的電氣設備較少，大大減少了企業的資金投入，實現資源的最大化。

、人工智能技術受到外界環境的影響因素較小

傳統的電氣工程中，控制器在建立模型的過程中會遇到諸多的不確定因素，并且直接影響了控制器的構建，甚至會都控制器的正常運行和工作產生營銷。比如，在控制器模型建立的過程中，由于重要參數的變化，使得控制器的正常運行無法達到預期目標。與人工智能化技術進行比較，人工智能化技術在設計控制器的過程中，以建立動態模型為理念，大大降低了人工智能化技術對外部環境的影響，確保了系統的正常運行。

、大大的簡化了電氣設備參數的調節方式

在電氣工程自動化工作中運用人工智能技術，在對參數進行調整的過程中，工作人員需要對人工智能化設備進行具體的參數設置，從而才能實現電氣工程自動化的控制，簡化了工作流程。除此之外，與傳統的控制器進行比較，人工智能化技術的優勢還體現在以下幾方面：（1）較好的適應能力，能夠滿足多變的情況下自動化系統的正常運行；（2）簡化操作流程。在沒有專業技術人員在場的情況下，整體系統也能正常的進行工作，幫助企業降低了對人力、物力方面的資金投入。除此之外，人工智能技術還能根據實際工作的情況，科學合理的設定參數，大大減輕了工作人員的工作壓力和工作量；（3）對現有設定的參數進行綜合性的分析，并且根據實際的情況來進行數據的修改，從而提高工作效率。

人工智能需求文檔范文第三篇摘要：崔政博士的新著《科學技術知識的政治經濟學研究》以馬克思的“勞動”概念為中心，提供了一個劃定人工智能替代人類勞動的邊界框架。該書區分了重復性勞動與創造性勞動，提出創造性勞動是人類勞動的本質也是人工智能不可替代的。但需要進一步指出的是，機器學習已經在認識實踐中表現出對人類認知勞動的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學知識生產效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產生某種機器知識。以上原因使得我們在創造性勞動中很難將人工智能排除在外，未來可能的創造性勞動方式應當是某種人機協作或人機融合。

關鍵詞：人工智能;創造性勞動;科學知識;默會知識;機器知識

中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：CN61-1487-（2020）01-0154-03

產業科學出現以來，科技創新對經濟增長的驅動作用已經成為全球性的共識。崔政博士的新著——《科學技術知識的政治經濟學研究》，試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點，討論科學技術在當代資本主義經濟中所扮演的角色，進而以一種動態的勞動價值論表明當代社會經濟運行的內在動因[1]2。該書以馬克思的“勞動”概念為核心構建了一個哲學空間，將科學知識、技術創新、資本運行納入其中，完整地闡述了科學技術對經濟社會的塑造作用。該書的敘事方式表達了兩個理論取向：第一，對科技創新的分析不同于傳統技術創新理論僅關注經濟“增長”，而是從更為基礎的社會分工出發關注經濟“發展”;第二，將科學知識的生產還原到馬克思的“科學勞動”概念，實際上已經使用了一種擴展了的“科學”概念，蘊含著當代科學知識生產所具有的實踐性、情境化、多主體等特征。

人工智能需求文檔范文第四篇【摘要】STEM教育已經成為世界發達國家基礎教育研究的熱點，通過加強科學、技術、工程、數學等學科之間的聯系，打通學科壁壘，采取更加靈活的學習方式，讓學習者在真實情景下開展深度學習，有利于創新人才和高水平技術人才的培養。

【關鍵詞】STEM教育;人工智能;機器人;編程創新

隨著現代信息技術的迅猛發展，人工智能這個“技術英豪”已在全世界如火如荼地“跑馬圈地”，迅速躋身技術創新的第一梯隊。未來十年，我們將進入不可想象的智能化社會。智能機器人是信息技術發展的前沿領域，智能機器人教育具有實踐性強、探索性強和綜合性強的特點，有利于學生迅速接觸前沿研究，打開思路，拓寬視野，開展智能機器人教學研究活動，讓小學生從小觸摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小學階段實現STEM教育理念、提高學生動手能力、培養學生創新精神的最好途徑。

一、開展人工智能教育的背景

xxx在2017年印發的《新一代人工智能發展規劃》宣布：舉全國之力，在2030年一定要搶占人工智能全球制高點！人工智能正式上升為國家戰略。2018年7月，中國第二屆STEM大會在深圳福田召開，大會邀請了國內外著名的專家學者開設主題講座，介紹最新的STEM教學理論和實踐成果，掀起了福田STEM教育的熱潮。在新一輪的教育規劃中，福田區加快教育綜合改革，以“智能教育”作為未來的發展方向，建立與中心區匹配的智能教育服務體系。STEM是用科學、數學知識和先進技術，以工程思維解決現實世界的問題。其教育的核心是：發現問題—設計解決方法—利用科學、技術、數學知識實施解決方法—將解決方法傳達給大家。基于學校學科融合的辦學理念，我校積極探索STEM教育的模式，開設機器人STEM課程，開展教師的課題研究和學生的探究性小課題研究、積極組織學生參與區、市級機器人創客比賽活動，積極投身人工智能的教學研究行列，培養學生的STEM素養。

二、以課程建設為核心，提升學生的STEM素養

機器人STEM課程是一門激發學生學習人工智能知識興趣、培養學生綜合能力、挖掘學生潛能為統領，以設計、組裝、編程、運行機器人為主要學習內容，以培養學生觀察能力、分析能力、想象力、邏輯思維能力、動手能力和提升學生的信息技術核心素養為主要目標的課程。機器人配備了各種功能的零件：如磚、軸、輪子等機械部分，大型電機、中型電機等動力部分，光電、觸碰、紅外等傳感器，還有機器人的核心部件——控制器。學生通過動手創作，發揮自己的想象力和創造力，將零件組裝整合，搭建各種具有實用功能的機器人。在搭建各種主題作品的過程中，鍛煉了學生的動手能力，培養了學生的邏輯思維和解決問題的能力。他們在做中學、在玩中學、在學中玩，享受人工智能帶來的無窮樂趣。

如果沒有給機器人賦予運行的程序，機器人就是一堆塑料。因此，編程是機器人STEM課程的核心。在編寫程序的過程中，學生需要把一個復雜的大問題，分解成一個個可以解決的小問題，循序漸進，逐步解決整個問題。在編寫程序的過程中，學生首先要要清楚機器人的搭建結構和運行原理，其次還要清楚各種傳感器的功能，通過編寫程序來控制各種傳感器，使機器人感知外界的環境信息，并對感知到的信息做出決策和響應，以使機器人能夠順利完成指定的任務。

以筆者執教的《走進人工智能》一課為例，該課伊始，筆者激趣導入，播放了特奧機器人飛速彈奏《野蜂飛舞》的精彩視頻，勾起了學生學習人工智能知識的好奇心，產生探究科學的勇氣，讓學生對機器人技術有強烈求知的欲望。接著，采用任務驅動法教學，讓學生通過微課程學習EV3編程技術，循序漸進地完成兩個任務：1.讓樂高機器人沿直線勻速運動;2.讓樂高機器人沿直線勻速運動并且到達指定地點;最后的終極挑戰環節，筆者讓學生用樂高的配件搭建機械臂，編寫程序，讓樂高機器人模擬宇航員調整太陽能電池板，學生在設計、編程、調試中學得開心，玩得快樂，創意飛揚。

三、以課題研究為引領，推動師生專業化成長

課題研究是學校發展的源動力，是促進師生專業成長的重要途徑。機器人教育作為一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創新實踐性的學科，如何為學生學習的“思維體操”提供了一個嶄新的“表演舞臺”，使教學取得“效率高、印象深、氛圍雅、感受新”的明顯效應，一直是我們在進行機器人教學研究中最為關注的問題。為此，我校信息技術教師申請了福田區教育科學“十三五”規劃課題《基于STEM教育理念下的機器人搭建與編程教學研究》，學生申請了2018年深圳市中小學生探究性小課題《樂高機器人的搭建與編程》，師生在研究中努力學習，敢于實踐，勇于創新，取得了很大的進步。

以學生的探究性小課題為例，學生采用PBL項目式學習方式開展小課題研究，學生的學習方式由過去的像容器一樣被“滿堂灌”轉變為學生間“合作、交流、探究”式學習，掌握了隱含在問題背后的科學知識，形成解決問題的技能和自主學習的能力。在研究的過程中，學生保持開放的心態，敢于嘗試新鮮事物，從失敗和成功中汲取經驗教訓，養成追求真理、鍥而不舍的科學態度，在課題研究中不斷優化算法和改進搭建模型，設計實用的機械臂，進一步提升機器人的穩定性和完成任務的數量和質量。團隊成員在研究中不斷碰撞出智慧的火花，通過小組合作解決一個個課題研究過程中遇到的困難，掌握了科研活動的過程與方法，在探究中催生寶貴的創新意識。

四、以參加機器人賽事為驅動，搭建學生個性成長的平臺

雄鷹只有經過千百次的歷練，才能夠在蔚藍的天空中展翅翱翔。機器人比賽讓學生接軌前沿科技，開闊眼界，培養學生綜合素養，讓其在同齡人中迅速脫穎而出。通過參加機器人比賽活動，為學生搭建個性成長的平臺，創設真實的解決問題的情景，讓學生嚴格按照規則進行實戰對抗比賽，不斷修改機器人的設計，并對機器人重新進行編程，以期在合乎規則的情況下，取得盡可能好的成績，品嘗成功的快樂。

通過參與各級各類機器人比賽，挖掘了學生的潛能，張揚了學生的個性，豐富了學生的學習生活，培養了學生的核心素養，促進學生人格的健全發展。隊員賈壹方談到參加機器人創意賽時，感觸良多：參加了機器人創意賽后，我受益無窮。我學到了許多關于編程、搭建的知識，更重要的是：我認識到了團體合作的重要性，一開始我們總是各執己見，可是，在陳秀老師的帶領下，我們認真地聽取他人意見，齊心協力地克服了一個又一個困難，感謝福民小學為我們提供了這樣一個學習和進步的機會。

未來，我們將繼續帶領學生行走在人工智能校本課程的探索和實踐道路上，完善課程內容，認真參與課題實驗，帶領學生參與各種展示活動，為學生探索科技搭建更完美的平臺，培養人工智能時代的信息技術精英。

參考文獻：

[1]中國STEM教育白皮書.中國教育科學研究院，2017，6，20.

[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素養的小學機器人創客課程實踐研究[J].中國教育信息化，2018，1.

人工智能需求文檔范文第五篇綜上所述，隨著科學技術的不斷發展，人工智能技術已經逐漸成熟，其精度與控制力都有了很大的提高，將其應用在電氣工程中，不僅提高了系統的運行效率，還極大的方便了管理，提高了電氣設備的安全與穩定，在很大程度上提高了企業的經濟效益，帶來了很大的社會效益，所以說，在電氣工程中使用人工智能化技術是值得推廣的。

參考文獻

[1]紀xxx.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析田.電子瀏試，2014(03):137-138.

[2]任博.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析田.科技視界，2015(09):108-109.

第四篇關于人工智能論文：

《基于當前社會的人工智能初探》

本文的開頭，我想先強調一個概念，究竟什么是人工智能。一般人看到AI第一瞬間便會想到機器人，但機器人只是一個容器，它的內核與控制系統才能被稱作人工智能。再者，人工智能不能被單純地被認為是與人類處在同等智能水平上的事物，總的來說，可以將它分成三個層次：1.弱人工智能；2.強人工智能；3.超人工智能。

弱人工智能，是在單一領域具有超越常人的能力，比如說AlphaGo，它可以在圍棋方面戰勝李世石，但是若讓它進行簡單的計算，類似1+1=2這樣的式子，它可能卻是不行的。現階段，弱人工智能存在于我們生活的方方面面。導航，Siri，天氣預報，搜索引擎，音樂推薦等等，這都是人工智能，只不過大多數人并不知道罷了。所以那些“人工智能根本不可能造福人類”的說法是絕對錯誤的，正相反，人工智能給人們帶來了諸多便利。因此，我希望大家能拋棄對人工智能的偏見，真正接納人工智能的存在。組成人類的細胞都比弱人工智能層次要高，所以對待這一層次的人工智能，我們是不必擔心的，若非要把有關人類的事物劃分到這一層次中，類似核糖體的細胞器便是屬于這一層次。

人類是屬于強人工智能層次的生物，而且是這一層次中頂端的存在。強人工智能，已經可以同人類一樣進行各種腦力活動。但很遺憾，至今它還未曾問世。從弱人工智能到強人工智能的過渡是漫長的，從地球弱人工智能層次的氨基酸等有機物進化至生命，耗費的時間以億計數。但是隨著社會的進步，發展的能力、速度都會極大地提升，所以強人工智能的出現不會耗費太多時間，短則十年長則百年。由弱到強，需要有兩方面的改變。

第一，提高弱人工智能的運算速度，降低單位運算速度所需金錢。

人類的大腦運算速度經Kurzweil對不同大腦區域進行估算，大約為一億億次計算每秒。強人工智能不是終點，所以運算速度也必須超過一億億這個數值。但若是我們研究出超人工智能卻只能供應極少數人，那必將會造成災難——上位者操縱人工智能統御下位者，這絕對不是我們想看見的。因此，我們要降低單位運算速度的成本，讓成果平民化，讓人工智能能真正造福所有人類。

第二，提高弱人工智能的智能層次，然后通過人工智能的遞變演化，讓它到達更高的層次。這一點是最難處理的，也是可能導致人工智能轉頭空的最大因素，人類對智能層次的認識只能停留在淺薄的理論上，我們不知道如何將猩猩的大腦演化為人類的大腦，同樣，我們也不知道如何將人工智能的層次提高到新的高度。不過萬幸我們有我們自己這樣一個完美的強人工智能系統，我們可以通過對自身的生物研究來推動人工智能的發展。這樣做有兩個方向：1.逆推，根據人本身大腦的思考模式逆推出運算的模式，再將這種模式代入到人工智能上；2.正推，從細胞開始，不斷推動生命層次的研究，一步一步地將大腦的運算模式推斷出來。兩種方向皆有利弊，從我自己來說，這兩種方向應同時進行，一個最大的原因便是人類若想得到長足發展，必先研究透自身，一舉兩得，何樂而不為？

以上所述，還可尋到根據，接下來的便只能是進行合乎邏輯的推理和大膽的設想了。

強人工智能即指超過人類的層次，它可能超過一點，也可能超過幾千萬倍，跨度極大。也正是因為它的不可控性，人們才會認為這是一個潘多拉魔盒，會毀滅人類，但是這也同樣可能使人類真正永生。那么有什么辦法能使超人工智能受到人類的控制呢？答案是沒有，起碼在我們當前的認知中是不切實際的。自然界創造了人類，可人類卻近乎脫離了自然界的控制。那么，人工智能是不是該停止呢？我認為不該。前面提到了遞變演化，超人工智能的層次提高是人類插不上手的，只能靠它自身的遞變演化。但是遞變演化卻不是只出現在人工智能身上，人類也有自己的遞變演化，而且根據加速回報理論，遞變的單位所需時間是會逐漸縮短的，如果我們能從人工智能那里取得這樣的經驗，發展的就不會只是人工智能。再者，從強人工智能到超人工智能的層次質變，同樣可以被借鑒用于人類的發展，這就意味著人類自身是會永遠領先人工智能一步。難道人類擔心過被猴子毀滅嗎？沒有。同樣人工智能就好比比我們智能層次低的猴子，也不會導致我們的毀滅。并且我們可利用人工智能為我們自身服務。當然，這只局限于理論推導、假設猜想，很可能未來的走向會與之大相徑庭。

人工智能的發展不應是單方面的，視野必須拓寬出去。對于人工智能的研究其實等同于對人自身的研究，它不僅僅只是一門計算機科學，更是一門生命科學。如果能將它的研究與生命科學的研究結合起來，人們對它的了解就可能更透徹。比如說，對于大腦的研究，一定會牽扯到思維的研究，而對思維研究的深入，可以讓我們更好地設計智能的思維，甚至于我們可以將人類的心理在不影響性能的情況下導入其中。人類的心理會使它們站在人類的角度思考，甚至可以說智能便成了人類的另一種存在形式。在這里，就又引出一個問題：安全和性能，我們應更注重哪一個。答案非常明確，安全。如果連安全都保證不了，那它就沒有存在的價值。原子能，人類可以控制，所以才有了核電的存在。人工智能同樣如此，雖然我希望人工智能能造福人類，但若能證實它對人類的弊大于利，那就應該終止有關的研究，讓它成為歷史。

有人說人工智能是人類最后的一項發明，因為一旦超人工智能出現，人類便會滅絕，未免太過悲觀了。生物與生物之間最純粹的關系是利益關系，人工智能與人類之間也可以通過利益關系關聯起來，并且讓人類處于主導的地位。那么人類可以為人工智能提供什么利益呢？目標。人類是已知唯一有獨立意識的