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人脑和人工智能的关系是什么？
人工智能与人类智能的关系是互为补充、相互制约的，人与技术的融合是必然的。
人工智能是在20世纪中期以后产生的学科，人工智能就是用机器模拟人类的智能活动，从而用机器代替人类行使某些方面的职能。人工智能是通过探索人的感觉和思维的规律来模拟人的智能活动，电子计算机是人工智能的媒介和基础。阿伦·图灵说：“如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。”如果以此为标准来界定机器的智能，那么人工智能的发展之路仍然任重道远。
智能简单地说就是智慧与能力，是综合、复杂的精神活动功能，是人运用自己已有的知识和经验来学习新知识、新概念并且把知识和概念转化为解决问题的能力。智能活动往往和记忆力、感知力、思维、判断、联想、意志等有密切的联系，人类的智能表现在能够进行归纳总结和逻辑演绎，人类对视觉和听觉的感知以及处理都是条件反射式的，大脑皮层的神经网络对各种情况的处理是下意识的反应。
人脑和人工智能的最大区别是什么呢？
人工智能擅长于：记忆，精确计算和推理，统计和处理大量数据，持续工作。
人脑擅长于：理解，抽象，关联，猜测，模糊推理，创新。用图像甚至感官进行思考。
人脑记忆差，是为了发展理解能力，避免死记硬背。只有理解了才能记忆得更久。
人工智能的精确计算和推理是人脑所追求的，但是也有弊端。我们很多时候只需要模糊推理和大致计算。比如要比较两幅图中哪幅图里面的羊多，如果差别比较明显的话一眼就看得出来，但人工智能必须一个一个的数，每一个都不能少。这里也是涉及到一个策略问题，人脑思考得快也是充分利用了我们的估算能力，以及大量的模糊规则。
人需要休息，而机器不用，人休息估计也是为了恢复到一个新的状态，从新的角度去考虑问题，从而激发创新能力。很多发明都是为了偷懒。
当人工智能拥有人脑的常识和推理能力之后，人类对记忆，精确计算和推理的能力可能就不再那么需要了，大部分工作可以交给机器来做，我们只需要知道大致原理和结果可能就够了。
那时老师对学生的能力考核点可能就完全不一样了。可惜目前人工智能离这一步还差得远。现在人类之间主要拼的还是记忆能力和计算能力。以后可能主要拼创新能力。
智能的脑机制对于人工智能的研究有哪些作用
智能的脑机制对于人工智能的研究有以下作用：
1、人工智能探索之路就是探索人脑机制的道路，人工智能与人类智能的关系是互为补充、相互制约的，人与技术的融合是必然的。人工智能的研究可以借鉴脑机制的探索过程，更加智能化。
2、人脑机制的冷静思维、反向思维、虚拟思维活跃，这都是人工智能欠缺的。通过对这些思维宝藏的研究，未来人工智能很可能会生成这些思维。
3、人工智能在更多领域的成功应用，依赖于对大脑的彻底解读，目前人类对于大脑的了解还相当初步。继基因研究之后，各国已纷纷将工作重心集中于脑的研究，这对人工智能的智能化发展很有帮助。
4、人工智能最普遍采用的人工神经网络中的深度学习技术，是机器学习研究中的一个前沿领域，其原理是用多层训练的方法来达到深度学习的目的。
5、人脑认识事物并不是通过直接分析，而是依靠一种逐层抽象的认知机制：首先学习简单的概念，然后用他们去表示更抽象的。
在人工智能，对已有的海量数据信息，可以用神经网络来模拟人脑的这种分析学习过程，不需要了解这些数据内在的确切关系，而是通过逐层学习，来建立它们之间的关系，从而对一个新的信息进行判断。
6、我们的人脑机制最大的特点就是带有情感、情绪，会影响人的主观判断，在较复杂的高强度的脑力活动当中，情绪也会参与其中。而人工智能和人类最大的差别在于，它不具备情感，没有情绪波动。这一点，研发人工智能机器是可以避免的。
7、人脑机制创立了大数据，为人工智能的机器学习积累了海量的学习数据，以及程序员的云计算为人工智能深度学习提供了弹性计算能力的支持。
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