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机器思维即人工智能

文章阐述了关于机器学习思维逻辑的理解，以及机器思维即人工智能的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

从我个人的学习过程中，觉得对机器学习的应用有帮助的数学学科有（重要性从高到低）：1，线性代数（或叫高等代数）：必需，所有的算法最后都会向量化表示，线性代数不熟的话，算法都看不懂啊2，微积分：这个是所有高等数学的基础，不细说了3，统计：这里包括统计理论基础，和应用统计（主要就是线性模型）。

高。数学是计算机科学的基础：计算机科学本质上是一门数学学科，基础建立在数学之上，计算机在处理数据、算法设计、机器学习等领域都需要使用到大量的数学知识。算法设计和数据结构：计算机科学的核心在于算法设计和数据结构，而这些领域都需要深入的数学知识，包括离散数学、概率论和统计学等。

（图片来源网络，侵删）

第二个是矩阵分析。给定一个矩阵，我们可以对它做所谓的SVD分解，也就是做奇异值分解，或者是做其他的一些分析。这样两个部分共同构成了我们机器学习当中所需要的线性代数。然后我们说一下概率统计，在评价过程中，我们需要使用到概率统计。概率统计包括了两个方面，一方面是数理统计，另外一方面是概率论。

人工智能和机器学习人工智能和机器学习是计算机科学中最热门的领域之一，这些领域需要数学中的统计学、概率论、线性代数等知识。比如，在深度学习领域中，需要用到矩阵分解、梯度下降等数学知识来设计和实现深度学习算法。

就是你想学的这种，偏向于生活中直接应用的。天通苑java课程认为这种对理论知识要求不高，但是需要你懂编程和机器学习。数学不好可不可以学人工智能？当然可以。再说实在不行就学数学呗，大部分人的智商其实都差不多，天才只是少数人而已。绝大多数人都是普通人，之间差的就是努力的程度。

（图片来源网络，侵删）

目前，科学家和工程师们正在努力开发更加高级和智能的人工智能，并不断探索各种方式来让计算机系统具有类似于人类的思维和认知能力，例如模拟人脑的神经网络模型等。但是，即使在未来取得了更多的进展，人工智能也只是计算机程序的运行，而不会有真正的自我意识。

假如AI有了人类的情感，这个假设本身就存在着巨大的争议和分歧。因为这已经是一个相当哲学化的问题。因为人工智能在算力算法和记忆力方面是远远超过人类的。如果AI有了人类的情感，那岂不是就是说由人类创造出来的智慧将会远远超过人类的智慧。但我觉得这是不可能的。

那么未来类人智能机器人就是要突破机器的概念，而真正成长为“人”，其实在阿法狗战胜人类棋手，就已经可以看到机器人是可以具备学习能力的，阿尔法狗通过学习人类下棋最终战胜人类棋手，说明未来人工智能机器人非常具有潜力。

以逻辑的思维形式是指在思考问题和分析问题时所***用的一种符号和规则的体系，不同于自然语言的表达方式。逻辑思维可以帮助我们更加精确地理解和处理信息，避免信息的歧义和混淆。在现代科技日益发展的时代，逻辑思维的应用被广泛地应用于各个领域，如人工智能、大数据、机器学习等等。

形式逻辑思维是体现形式逻辑科学性质和思维方式的思维。其主要特点在于：撇开对象的内在矛盾及运动发展，把思维形式看作既成的、确定的，主要反映对象的抽象同一性和确定性方面。

形式逻辑思维是一种体现形式逻辑科学特性和思维模式的思维方式。其核心特点在于，它忽略了对象内部的矛盾和发展变化，将思维形式视为既定且确定的，主要关注对象的抽象同一性和确定性。形式逻辑思维与辩证思维不同，后者强调具体事物的多样性和灵活性，同时保持确定性的统一。

机器学习（MachineLearning），在我看来就是让机器学习人思维的过程。机器学习的宗旨就是让机器学会“人识别事物的方法”，我们希望人从事物中了解到的东西和机器从事物中了解到的东西一样，这就是机器学习的过程。

机器可以从大量数据中进行学习，而人类则有更大的限制。随着硬件发展和数据量累计，机器学习模型可以从海量数据中学习，而人类的大脑并不能做到这一点。但换个角度看，人类最擅长的就是小样本学习并进行举一反三，比如看两张猫狗图片就能大致有个概念，而机器则往往需要海量数据才能做到。

机器学习最重要的最后一个领域是机器人。是什么让我们自己的智慧如此强大，不仅仅是我们能够理解世界，而是我们可以与之互动。机器人也是如此。能够识别视觉和声音的电脑是一回事；那些能够学会识别一个物体并决定如何操作它的人完全是另外一回事。

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