导读：很多朋友问到关于人工智能魂魄有哪些东西的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
机器人再高级也只是程序都没有生命和灵魂是这样吗？
不完全是。
生命的特点是能够自我生长，繁衍，感觉，意识，进化。
灵魂这东西是否存在先不说，估且认为能像人类一样思考，有自我创造能力。
机器人想成为生命拥有灵魂，那就要具备人的基本能力，人最大的能力，就是学习和思考。如果机器人内嵌的程序足够智能，拥有与人相匹配的能力，更先进的学习算法，以及思考逻辑，假设这些能够编程体现出来。那机器人就会成为一种另类的生命，与人类构成完全不同的生命。机械构造。
学习：人工智能学习的过程，就是通过大数据，以及学习算法，进行学习。不断的试错，找出最接近的答案。人类也是如此，根据自身的经历，不断试错，学习。
思考：人工智能得学会自主运用学习得来的各种方案，甚至在此之上进行改进。即能发现其中的缺陷，提出改进方案。能够分析方法的优劣。这些东西是可以通过穷举得出来的，穷举所有方案的，比较优劣。基于大数据，以及未来强大芯片运算能力，能够在一瞬间找出所有可能性，选择最优解法。某种程度上比人类会更强大。人类受限于自身的认知局限，所学的知识局限，就会影响判断，而机器人一旦连网，可以将全世界的知识为其所用，只要其具备思考能力，迅速学习，将成为另类的上帝。全知全能。
生长：机器人的生长大概是没有必要的，更多的是学习及思考能力的不断增强。从思维上生长。
繁衍：程序繁衍很简单，只需要把自身代码拷贝出去即可，任何机器人都可自动联网下载。自我更新，或者进入另一个设备，创造出新的机器人。至于零件这些，完全可以通过自动化的工厂创造出来。
意识：当学会学习和思考的时候，意识便已经诞生。
进化：当学会学习和思考的时候，便可以改进自身的缺陷，创造出更强大的机器人。
你会发现，想要拥有生命和灵魂，其必须具有强大的学习算法，以及逻辑思考能力。
也许遥远的未来能够办到，也许。。。
人工智能机器人有灵魂吗？
如果说人有灵魂，那人工智能当然也有灵魂，但是现在没有人工智能，那些都只是程序。人和石头本质上没有任何区别，但是人有意识思想，我觉得是电磁力的原因吧。
人工智能需要学习哪些东西？
①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等
补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。
③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。
④最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要算法思想。
你也可以直接看看菜鸟窝的人工智能免费公开课，以上内容他们的阿里算法专家Chris都有讲到，需要也可以私我。或者你直接搜菜鸟窝官网。
未来机器人的灵魂是真实存在的灵魂吗？
未来机器人的灵魂？无非是更高科技的智能产物。没有灵魂！
而有灵魂的科技产物也曾经有过，那就是“克隆人或动物”。他们虽有灵魂，却违背了自然生存法则，若当年一味继续克隆下去，真正的人类会灭亡。这就是禁止克隆的原因。
北大青鸟设计培训：人工智能的内在系统？
人工智能的两个“灵魂”(工程学和认知学)在智力优势、学术权力和财政资源上常常相互竞争。
一部分原因是它们拥有共同的由来和同一个智能传承：同样的诞生事件(1956年达特茅斯夏季人工智能研讨会)和同一个“父亲”(艾伦·图灵，包括他的计算机及其计算局限，以及他著名的图灵测试)。
那些旨在用来检验模拟的来源是否已经被生成，或者只是匹配或超越了此类智能来源的行为或表现的模拟，似乎并没有什么用。
人工智能的两个“灵魂”的名字很多，而且并不总是一致。
有时候是弱人工智能与强人工智能，或是好的老式人工智能与新的/新式人工智能，它们能被用来描述两个“灵魂”的差异。
我更喜欢用造成更少误解的轻人工智能与强人工智能之间的差别来描述。
两者目标和结局的不同导致了无休无止的，但大多毫无意义的诽谤。
人工智能的辩护者着力于再生、工程学人工智能的强大结果，这正是弱人工智能或轻人工智能的目标;而人工智能的诽谤者着力于多产、认知人工智能的弱产出，这是强人工智能的目标。
许多毫无意义的对特异事件的推测(有一天人工智能会超越人类智能的理论边界)，其根源都在于这种误解。
如今，模拟仿真和功能主义不能混为一谈，因为同样的功能(剪草坪、洗盘子、下象棋)由不同的物理系统来完成。
仿真与结果是联系在一起的：经由完全不同的策略和过程，互相模仿的智能体会得到同样的结果(草坪剪好了、盘子洗干净了、游戏赢了)。
结果并不由过程所决定。
这种对结果的强调在技术上颇为引人入胜且非常成功;它是信息与通信技术在我们的社会中不断扩张的见证。
不过，它的哲学内涵却让人昏昏欲睡，济南电脑培训发现总结起来也不过是“错综复杂”。
这会成为我们对人工智能哲学的兴趣终结点吗?我认为完全不会，至少有两个主要原因。
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