『壹』 如何利用人工智慧技術打造產供銷一體化新模式
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演繹、推理和解決問題早期的人工智慧研究人員直接模仿人類進行逐步的推理，就像是玩棋盤游戲或進行邏輯推理時人類的思考模式。到了1980和1990年代，利用機率和經濟學上的概念，人工智慧研究還發展了非常成功的方法處理不確定或不完整的資訊。
對於困難的問題，有可能需要大量的運算資源，也就是發生了「可能組合爆增」：當問題超過一定的規模時，電腦會需要天文數量級的記憶體或是運算時間。尋找更有效的演算法是優先的人工智慧研究項目。
人
類解決問題的模式通常是用最快捷，直觀的判斷，而不是有意識的，一步一步的推導，早期人工智慧研究通常使用逐步推導的方式。人工智慧研究已經於這種「次表
征性的」解決問題方法取得進展：實體化的代理人研究強調感知運動的重要性。神經網路研究試圖以模擬人類和動物的大腦結構重現這種技能。
[編輯] 知識表示法主要文章：知識表示和常識知識庫
[編
輯]
規劃智能Agent必須能夠制定目標和實現這些目標。他們需要一種方法來建立一個可預測的世界模型(將整個世界狀態用數學模型表現出來，並能預測它們的行
為將如何改變這個世界)，這樣就可以選擇功效最大（或「值」）的行為。
在傳統的規劃問題中，智能Agent被假定它是世界中為一具有影響力的，所以它要做出什麼行為是已經確定的。但是，如果事實並非如此，它必須定期檢查世界
模型的狀態是否和自己的預測相符合。如果不符合，它必須改變它的計劃。因此智能代理必須具有在不確定結果的狀態下推理的能力。
在多Agent中，多Agent規劃採用合作和競爭去完成一定的目標，使用演化演算法和群體智慧可以達成一個整體的突現行為目標。
[編輯] 學習主要文章：機器學習
[編輯] 自然語言處理主要文章：自然語言處理
[編輯] 運動和控制主要文章：機器人學
[編輯] 知覺主要文章：機器感知、計算機視覺和語音識別
機器感知是指能夠使用感測器所輸入的資料(如照相機，麥克風，聲納以及其他的特殊感測器)然後推斷世界的狀態。計算機視覺能夠分析影像輸入。另外還有語音識別、人臉辨識和物體辨識。
[編輯] 社交主要文章：情感計算
情
感和社交技能對於一個智慧代理人是很重要的。 首先，通過了解他們的動機和情感狀態，代理人能夠預測別人的行動(這涉及要素
博弈論、決策理論以及能夠塑造人的情感和情緒感知能力檢測)。此外，為了良好的人機互動，智慧代理人也需要表現出情緒來。至少它必須出現禮貌地和人類打交
道。至少，它本身應該有正常的情緒。
[編輯] 創造力主要文章：計算機創造力
一個人工智慧的子領域，代表了理論(從哲學和心理學的角度)和實際(通過特定的實現產生的系統的輸出是可以考慮的創意，或系統識別和評估創造力)所定義的創造力。 相關領域研究的包括了人工直覺和人工想像。
[編
輯]
多元智慧大多數研究人員希望他們的研究最終將被納入一個具有多元智能(稱為強人工智慧)，結合以上所有的技能並且超越大部分人類的能力。有些人認為為了達
成以上目標，可能需要擬人化的特性，如人工意識或人工大腦。
上述許多問題被認為是人工智慧完整性：為了解決其中一個問題，你必須解決全部的問題。即使一個簡單和特定的任務，如機器翻譯，要求機器按照作者的論點(推
理)，知道什麼是被人談論(知識)，忠實地再現作者的意圖(情感計算)。因此，機器翻譯被認為是具有人工智慧完整性：它可能需要強人工智慧工，就像是人類
一樣。
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強人工智慧和弱人工智慧人工智慧的一個比較流行的定義，也是該領域較早的定義，是由當時麻省理工學院的約翰·麥卡錫在1956年的達特矛斯會議上提出的：
人工智慧就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智能行為一樣。但是這個定義似乎忽略了強人工智慧的可能性（見下）。另一個定義指人工智慧是人造機器
所表現出來的智能。總體來講，目前對人工智慧的定義大多可劃分為四類，即機器「像人一樣思考」、「像人一樣行動」、「理性地思考」和「理性地行動」。這里
「行動」應廣義地理解為採取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。
[編輯] 強人工智慧強人工智慧觀點認為有可能製造出真正能推理（Reasoning）和解決問題（Problem_solving）的智能機器，並且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智慧可以有兩類：
類人的人工智慧，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。
非類人的人工智慧，即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。
[編輯] 弱人工智慧弱人工智慧觀點認為不可能製造出能真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是並不真正擁有智能，也不會有自主意識。
強人工智慧的研究目前處於停滯不前的狀態下。人工智慧研究者不一定同意弱人工智慧，也不一定在乎或者了解強人工智慧和弱人工智慧的內容與差別。就現下的人工智慧研究領域來看，研究者已大量造出看起來像是智能的機器，取得相當豐碩的理論上和實質上的成果。
[編輯] 對強人工智慧的哲學爭論「強人工智慧」一詞最初是約翰·羅傑斯·希爾勒針對計算機和其它信息處理機器創造的，其定義為：
「強
人工智慧觀點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反，只要運行適當的程序，計算機本身就是有思維的。」（J Searle in Minds
Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）
關
於強人工智慧的爭論，不同於更廣義的一元論和二元論的爭論。其爭論要點是：如果一台機器的唯一工作原理就是轉換編碼數據，那麼這台機器是不是有思維的？希
爾勒認為這是不可能的。他舉了個中文房間的例子來說明，如果機器僅僅是轉換數據，而數據本身是對某些事情的一種編碼表現，那麼在不理解這一編碼和這實際事
情之間的對應關系的前提下，機器不可能對其處理的數據有任何理解。基於這一論點，希爾勒認為即使有機器通過了圖靈測試，也不一定說明機器就真的像人一樣有
思維和意識。
也有哲學家持不同的觀點。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained
里認為，人也不過是一台有靈魂的機器而已，為什麼我們認為：「人可以有智能，而普通機器就不能」呢？他認為像上述的數據轉換機器是有可能有思維和意識的。
有
的哲學家認為如果弱人工智慧是可實現的，那麼強人工智慧也是可實現的。比如Simon Blackburn在其哲學入門教材 Think
里說道，一個人的看起來是「智能」的行動並不能真正說明這個人就真的是智能的。我永遠不可能知道另一個人是否真的像我一樣是智能的，還是說她／他僅僅是看
起來是智能的。基於這個論點，既然弱人工智慧認為可以令機器看起來像是智能的，那就不能完全否定這機器是真的有智能的。Blackburn
認為這是一個主觀認定的問題。
需要指出的是，弱人工智慧並非和強人工智慧完全對立，也就是說，即使強人工智慧是可能的，弱人工智慧仍然是有意義的。至少，今日的計算機能做的事，像算術運算等，在百多年前是被認為很需要智能的。
『貳』 自己如何製作一個人工智慧
數碼時代以來，人工智慧的硬體條件已經成熟了。
目前困擾人工智慧研究的主要問題是，功能程序碎片化不能滿足模仿人類智能的需求。一個程序對應一個功能，這與人類智能的一體和諧、各功能相互相應天衣無縫的特徵相差很遠。實現操作系統與應用程序一體化，例如手機不必安裝任何應用程序驅動程序，只原創輸入或下載相關知識含義，即可實現所需功能。頂多做試運行及調試即可。操作系統會自己去了解認識自己擁有什麼。即我有什麼樣的身體。功能及表達方式將隨機主喜好，及想像力，而自主增加，實現功能及成長的無限diy，實現這樣一體化以後，你的夢想就將很快實現。
其中的難點是，操作系統智能化。
而智能化的難點是，既要保證輸入/輸出數據流的絕對鏡像，又要滿足感知/驅動這兩種完全不同的含義斷取規則需要。
預計1-2年，這些難題都將被理論上解決。再經過1年時間，你的夢想就將實現。人類那時將進入真正的智能時代。
最先應用這一原理的領域可能是，導彈目標識別系統，搜索引擎，手機。
片皮機
1.片皮機是皮革機械的一種，主要作於製鞋、皮具、箱包、傢具、汽車內飾、禮品包裝等行業的真皮、皮革、PVC、PET、EVA、超纖等物料的高精度鏟簿、分層、作業。
2.片皮機也稱作帶刀片皮機、鏟皮機、尚格削皮機、皮革片薄機、大鏟皮機、剖層機等。
3.片皮機型號通常按工作寬度分類如：SG-C320、SG-C420、SG-C520、SUNGEAR-C740等。
4.適用於皮鞋、運動鞋、真皮大底、橡膠大底、皮帶、皮包、手套、皮衣及運動器材等行業的PU革，EVA及各種天然真皮、再生皮、橡膠等的高精度片皮和分皮作業。
5.它能滿足各種材料和不同的加工方法，並能達到高品質的要求。
6.高端的皮具、鞋業、皮衣、體育用品品牌，一般在生產時，都會用片皮機把皮革按要求進行鏟薄加工以提高產品的品質。
驗皮機
1.驗皮機用於皮革缺陷的查驗，型號通常分為SG-YP1450、SG-YP2150、SG-YP2800。
2.一般的皮革材料在其皮面上都會存在疤痕、硬結、孔洞、沙眼和血管紋等表面質量問題，在皮革製品行業中，購買了皮革材料後的第一步就是對皮革表面質量的檢驗。找出缺陷並用筆記錄下來，開料時避開缺陷的地方。
3.由於皮革具有彈性收縮，這些缺陷的查找必須把皮革往外拉緊，疤痕、硬結、孔洞才會顯露出來，傳統的檢驗方式是利用雙手拉緊皮革或用手指撐起皮革，觀察皮革的表面質量，這種檢驗方式工人容易疲勞，而且每次拉緊，檢驗的皮革面積很小，檢驗效率非常低。
採用SG-YP1450驗皮機，皮革被拉緊、張開，皮料表面的缺陷表露無遺。方便工人的檢驗，改善檢驗效果，減低工作強度，極大地提高了檢驗效率，降低補料的可能，大大節約生產成本。
『肆』 如何自學人工智慧
建議還是報個培訓班吧，這樣學習效率比較高，這是人工智慧的的全部課程，要是感興趣的話可以了解一下：
第一階段
前端開發 Front-end Development
1、桌面支持與系統管理（計算機操作基礎Windows7）
2、Office辦公自動化
3、WEB前端設計與布局
4、javaScript特效編程
5、Jquery應用開發
第二階段
核心編程 Core Programming
1、Python核心編程
2、MySQL數據開發
3、Django 框架開發
4、Flask web框架
5、綜合項目應用開發
第三階段
爬蟲開發 Reptile Development
1、網路爬蟲開發
2、爬蟲項目實踐應用
3、機器學習演算法
4、Python人工智慧數據分析
5、python人工智慧高級開發
第四階段
人工智慧 PArtificial Intelligence
1、實訓一：WEB全棧開發
2、實訓二：人工智慧終極項目實戰
『伍』 怎樣製作AI人工智慧
一個普通聊天機器人需要大量語言訓練。有兩種做法，（對於中文）傳統的是對一段文字進行分詞，然後進行主謂賓分析，接著通過資料庫中有的句型模式進行匹配，取得匹配高的幾個，查找對應回答句型並根據原有文本聯想填詞。
現代一般通過大規模語料訓練，現成一個大的概率表，再得到回答映射概率表，最後自動完成聊天。對於小黃雞之類的程序，是根據傳統ALICE程序對句式學習的產物。
流程：
語料－－－分詞（中科院ICTCLAS庫）－－－語法分析／概率分析（聚類，N－gram）－－－句型模式匹配（模板匹配）／隱馬可夫鏈，神經網路－－－概率分析（N－gram）／句型選用－－－句子生成
『陸』 數控車床加工皮帶輪，如何編程，具體一點，最好是程序列出來謝謝
我是用cad畫一個圖，然後用g75切，然後走斜度光一刀
『柒』 如何最大化實現人工智慧呢
人工智慧是需要人力、腦力、開發、高等技術與不斷的研究和嘗試等等一系列超高難度的作業才能完成的科技產品。當然這種研究是得到國家和人們大力支持的發展。它的發展對國際影響力是非常大的。人工智慧也可以定義為高仿人類，雖然不可能會像人一樣具有靈敏的反應和思考能力，但人工智慧是按照人類的思想結構等等的探索而開發的研究。
人工智慧的開發最主要的目的就是為了替人類做復雜、有危險難度、重復枯燥等的工作，所以人工智慧是以人類的結構來設計開發的，人工智慧在得到較好的開發後國家也是全力給予支持。人工智慧的開發主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智慧的定義一直以來都是以「協助人類」而存在的。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。
以後可能在很多傳統行業，比如銀行，會有人工智慧幫你得到更好的收益。信用卡或其他的貸款會由人工智慧來決定哪些人士可以安全地放貸，而且會還錢。然後再往下人工智慧可以開始動了，就可以進入工業機器人、商業機器人，終進入家庭機器人。
『捌』 怎樣製作AI人工智慧
一個普通聊天機器人需要大量語言訓練。有兩種做法，（對於中文）傳統的是對一段文字進行分詞，然後進行主謂賓分析，接著通過資料庫中有的句型模式進行匹配，取得匹配高的幾個，查找對應回答句型並根據原有文本聯想填詞。現代一般通過大規模語料訓練，現成一個大的概率表，再得到回答映射概率表，最後自動完成聊天。對於小黃雞之類的程序，是根據傳統ALICE程序對句式學習的產物。
流程：
語料－－－分詞（中科院ICTCLAS庫）－－－語法分析／概率分析（聚類，N－gram）－－－句型模式匹配（模板匹配）／隱馬可夫鏈，神經網路－－－概率分析（N－gram）／句型選用－－－句子生成
例子：
今天去哪吃飯啊？－－－今天／去／哪／吃飯／啊／？－－－去：去，到，在；吃飯：吃，用餐；今天：（時間）；啊：（語氣助詞）；哪：（疑問）－－－匹配語料：到哪裡吃？外婆家／去什麼地方吃飯？就在樓下小飯店吧／在哪吃飯呢？我們去學校食堂吧／中午去哪裡用餐？不知道啊。－－－哪裡》外婆家；什麼地方》樓下／小飯店；哪》學校／食堂；哪》不／知道；聚類後：外婆家，小飯店，食堂是吃飯的地方，不知道是另一種回答－－－系統需要根據上下文語境變數識別，比如上文出現了某地方A－－－去A－－－加工美化：我們去A吃飯吧。