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人工神经网络的论文

神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。

然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。

这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。

这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

4.1人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。

现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。

所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。

在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。

如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。

如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。

这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。

一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

4.2人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。

同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。

（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。

（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。

而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。

当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。

（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。

虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。

神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点)之间的相互作用而进行的。

由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。

它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。

通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。

但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:（1）受限于脑科学的已有研究成果。

由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。

目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。

这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。（4）与传统计算技术的接口不成熟。

人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。

虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。

神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。

智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。

随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。

理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。

但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。

离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。

这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。

如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。

单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。

压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。

汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。

由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。

经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。

二、离心式制冷压缩机的特点与特性离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点：(1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。

(2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。(3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。

故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。(4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。(5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。

(6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。

但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。

由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则T=m(C2UR2-C1UR1)两边都乘以角速度ω，得Tω=m(C2UωR2-C1UωR1)也就是说主轴上的外加功率N为：N=m(U2C2U-U1C1U)上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。

U2C2ω2C2UR1R2ω1C1U1C2rβ离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U（因为进口C1U≈0）又C2U=U2-C2rctgβC2r=Vυ1/(A2υ2)故有W=U22(1-Vυ1ctgβ)A2υ2U2式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s）υ1υ2——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg）A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s)β—叶片安装角由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。

对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。

按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。

我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。

此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。

三、离心式制冷压缩机的调节离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。

制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。

但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。

所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。

所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。

离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

信息时代给我们带来的影响作文400字。

网络这个词语,作为现代人我们都不陌生.进入21世纪,人类进入了一个崭新的时代——信息化时代.一切领域都被信息技术所覆盖,从政治到经济；从教育到社会,没有一个领域不受到信息技术的影响写作猫。

网络有超级强大的功能,比如说聊天，邮件；增进人们之间的感情，提高效率、增加利润。

足不出户了解天下事科学发展，卫星探测，学术研讨，军事演习……从人们利用媒体获取信息途径的角度讲网络的高达82%，稳居第一位。

网络让我们更好的了解社会，展示自我个性，广泛的参与社会，满足人们的娱乐需求。网络交往扩大我们交往的领域、对象，改变了以往的交往方式，丰富了我们的人生经验。

在网络交往的新空间，我们可以突破专业限制，只要想学，随时可以找到学习资源和指导者。网络是十分有作用的，但当然不仅仅只有上述的这些。

但是，青少年一旦沉迷于网络电子游戏，就会产生越来越强烈的心理依赖和反复操作的渴望，不能操作时便出现情绪烦躁、抑郁等症状。

对视力、神经等造成损害，使大脑的灵活性下降，影响学习成绩；诱发勒索财物、打架斗殴、参与赌博等违法违纪，甚至犯罪行为。好多同学都会染上游戏这一病毒，一旦玩了游戏就不可自拔，越陷越深，结果难以想象。

网络是人类技术进步的产物，它在提高人们社会活动质量的同时，可能对部分网络使用者造成伤害。我们要正确认识网络的两面性，用其所长，避其所短，发挥网络交往对生活的积极促进作用，享受健康交往带来的乐趣。

与互联网思维为主题写一篇8000字的作文

互联网思维互联网思维，是一种思维模式，是我们在云计算、大数据、移动互联网等背景下思考企业发展、产品创新、营销推广，这将构建一个全新的生态圈。

同样都是卖坚果的，有人在商场里做生意，有人做到网上，但是在众多网络品牌中，又有一个品牌脱颖而出，它2012年6月在天猫上线，65天后成为中国网络坚果销售第一；2012年双十一创造了日销售766万的奇迹，名列中国电商食品类第一名；2013年1月单月销售额超过2200万；至今一年多时间，累计销售过亿，并再次获得IDG公司600万美元投资。

华丽丽的数字后这是哪个品牌？这是三只松鼠，三只松鼠为什么能够成长这么快？三只松鼠在一片红海中找到属于自己的蓝海，他们找到了用户的痛点，不是因为价格，而是能不能给自己带来愉快的感受。

买着太累，是不愉快；坏的太多，是不愉快；包装太蹩脚，是不愉快；外壳太硬，是不愉快；吃完了手太脏，是不愉快；壳子没处扔，是不愉快我们从侧面看一下，看看三只松鼠货品包裹，除了坚果，不能吃的有哪些？

看看三只松鼠的包裹里不能吃的部分有哪些？卡通包裹，一个带有品牌卡通形象的包裹；开箱器；快递大哥寄语；坚果包装袋；封口夹；垃圾袋；传递品牌理念的微杂志；卡通钥匙链，俘虏用户心的小玩具；还有湿巾。

除了对用户痛点的把握之外，在互联网上谈的最多的就是三只松鼠的对话式营销，店小二面对买家以主人相称，与用户之间的沟通也让这个品牌不断被熟悉、被接纳，这种交流从店小二的话术、即时沟通、店内促销广告内容等等都可以传达品牌的态度。

三只松鼠花大心思包装产品与运营，是不是能够给我们一些启示呢？不过有人还是不理解，到底什么是互联网思维呢？互联网思维到底是什么思维？

从互联网出现到现在我们可以清晰看到演变的路径，从传播互联网化到销售互联网化，再到业务互联网化，最后现在变成企业互联网化，这些转折点的时代印记很多人也并不陌生。

在第一个阶段作为传播互联网化时代，是门户、搜索出现时，从时间上来看是早期互联网形态，从Web1.0到2.0时代都有媒体扮演着这个角色，也有很多客户选择进行传播的互联网化。

就如同许多年前传统公关公司盛行，当互联网出现后，在传播中的变化就是把PR变成了EPR；而销售互联网化则是淘宝、阿里巴巴、京东等电商的兴起，很多企业开始学会在互联网上卖产品，互联网也成为一个销售渠道；当到业务互联网化时，已然是团购、定制等等业务模式的时代，此类型的业务就是互联网的产物，近些年较为盛行；那么企业互联网化则是从经营理念、结构、产品设计、销售与营销上都源于互联网、出于互联网，就如同小米手机、淘品牌等。

互联网思维的变迁随着时间、技术、市场环境的发展已经远不是5年、10年前的景象，其定义也随着技术的革新在不断的重构。

如果我们硬是要把互联网思维分分类，剖析一下它到底是什么时，我想可能会有五个重要方向：1、粉丝思维：粉丝这个词恐怕是现今互联网上提及最高的词语之一，它也是互联网思维的核心，从有互联网开始，就没有离开用户，用户的注册数、活跃率等等都伴随着各个互联网产品，到了SNS、微博、微信产品出现时，粉丝称为衡量一个平台影响力的重要指标之一，考究一个明星的人气，看微博有多少粉丝、贴吧有多少用户等等，粉丝的参与、体验，也成为产品最好的创新源泉，粉丝也是品牌的一部分，或者说唯有粉丝才有品牌，否则就只是LOGO而已。

2、迭代思维：互联网的产品很多都具备迅速迭代的特性，快速试错、快速更新，传统企业做一个产品从调研到产品上市，是漫长的周期，且流程复杂，互联网时代需要的是快，具备迭代思维才能跟得上速度，新产品的调研在粉丝中进行，测试在粉丝中进行，这一切源于上一个思维，粉丝会帮助我们的产品、营销实现快速迭代；比如360的产品、小米手机、还有一些APP就更具代表性了。

3、大数据思维：企业不论大小都可以在利用大数据思维，我们都在大数据中，且有不同的标签，当我们浏览一个网页、购买了产品、评论了产品、又看了其他产品一系列的行为都可以进行分析判断，以往我们分析产品的目标用户更多基于经验判断，或者抽样调查等，而现在标签用户属性时不能仅限于男女、地域、年龄、收入等基础信息，更多维度让数据更个性化、更有针对性，大数据的思维会让我们的产品更加有的放矢，营销触及更加精准，呈现的结果也是显着的。

4、极致思维：我觉得极致这件事情会让人很兴奋，就像小米强调的让用户尖叫，不论从产品的极致，还是价格，总有一块要做到尖叫。

很多产品在锻造时考虑的因素很多，希望突出的亮点很多，但是哪一个才是需要放大，需要做到极致的，这一点需要思考，当你的产品有极致的特点，才会脱颖而出，才会让人尖叫，才会令粉丝聚集乐意分享。

像海底捞把服务做到极致，就是一个值得称道的例子。5、平台思维：平台思维的特点首先是开放，就如同众多平台提出的开放一样，这也是互联网的精神，还有就是共享、共赢。

平台可以是从传统领域向互联网转变，建立共赢的生态圈，上下游加入进来，这个举例需要建立在你能有呼风唤雨的能力，假若没有这个实力，就可以学会利用现有的平台，BAT已经构建了一个强大的生态圈，还有电商的开放平台，比如京东，或者360等企业的平台，可以学会借势。

以上从粉丝思维、迭代思维、大数据思维、极致思维、平台思维，这五个方面理解互联网思维，或许未能全部涵盖企业产品的研发、营销各阶段，从前有人提过类似的观点，还包括了流量思维、简约思维、社会化思维、跨界思维，总之互联网思维需要从互联网的本质思考，传统的生意结合互联网不应是简单的内容输出、产品输出，需要的是观念从头到脚输入，这样互联网思维才会接地气，才会走的扎实！

互联网思维，不神秘，但需要先思而后行！

以人工智能对人类的影响为主题的高中作文

人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。

有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。

我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。

但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。

如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？

如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。

首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。

弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。

目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。强人工智能：人类级别的人工智能。

强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。

百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。

超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。

当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。

我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16cps，也就是1亿亿次计算每秒。

现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。

听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。

现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。

但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。

基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。

尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。