大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下think人工智能的问题，以及和think人工智能团队的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

本文目录

1. 现在有真正的人工智能吗？
2. think plus tu100pro拆解
3. thinkbook14锐龙版是独显还是集显好
4. 如何学习人工智能？

现在有真正的人工智能吗？

谢谢邀请，依我看，现在的人工智能仅仅依靠“符号化运算”来实现特定功能的智能，并不是广义上的具备自主性的真正的人工智能。“人工智能”一词，对于人类来说已经非常熟悉，人工智能隶属于技术人工物的一种，是上世纪人类社会高速发展而出现的新时代产物，它起源于1956年的夏季，是以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批年轻科学家在一起参加一次学术聚会，共同研究和讨论用人类机器模拟智能的一系列有关问题时，提出将“使用机器来模拟人类认知能力”的技术称之为“人工智能”（ArtificialIntelligence）。从1956年的夏季到现如今，人工智能已经走过了足足64年的历史，一步一个脚印的发展成了涉及学科众多的一门交叉学科和科学前沿问题，人工智能这一学科从诞生之初只能处理一些简单的符号化运算问题，到现如今的大数据处理以及数据库分析，人工智能处理问题的能力也已经有了突飞猛进的变化。通俗地讲，人工智能学科就是人类计算机科学技术下的一个前沿分支，是通过利用计算机的逻辑控制来模拟人类智能活动的一种方式。

人类的行为中有很多的简单行为并不需要复杂的思考，比如说行走、睡觉和排便等等，可以说人类智能的行为是人类由内而发的自身想法和切身体会所产生的随机行为，而在目前的“人工智能”技术阶段，人工智能并没有摆脱“无心”机器的控诉，“无心”机器的种种行为本身并不是有感而发，而是基于算法本身所得出的最优解，所以现阶段的人工智能行为是由外界所赋予的程序计算所产生的行为，是由外自内的被赋予。这种“无心”却有“智”的人工智能可以帮助人类进行精确的工业加工，可以帮助人类去计算宇宙最深处的奥秘，可以与人类进行高深的棋类竞技，从某种意义上讲，目前的人工智能看起来对于人流确实战无不胜，可以处理很多人类无法轻易完成的复杂工作。然而，对于人类所认为的种种简单的问题时，人工智能却又显得笨拙起来，譬如用感官去分辨水果蔬菜是否腐烂，抑或是用恰当的力气去拿起餐桌上的玻璃杯，这些简单的无需思考的行为对于人工智能来讲却又显得那么的珍贵。用语言学家和认知科学家史迪芬·平克的话来说，那就是“困难的问题是易解的，简单的问题是难解的”。在上世纪80年代，人工智能和机器人学者困惑地发现，人类所独有的高阶智慧能力只需要非常少的计算能力，例如推理，但是无意识的技能和直觉却需要极大的运算能力。这便是著名的莫拉维克悖论，莫拉维克发现，“要让电脑如成人般地下棋是非常容易的，但是要让电脑有如孩童的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的。”这就好比去让一个成年人和一个人工智能比赛去背诵同一篇文章，那么人工智能胜利的可能性几乎为百分之百，而在对于记忆学习的行为方面，人工智能毫无疑问的是强于人类智能的。

think plus tu100pro拆解

可拆解因为THINKPLUSTU100PRO机身内部配件可以拆卸组装，例如可以更换存储设备、内存、键盘、电池等。另外，为了更方便用户进行拆解，机身内部有标记拆解位置和步骤。通过拆解可以更好地了解电子设备的内部结构和工作原理，也可以更好地维护和升级设备。拆解电子设备有一定风险，需要具备相应的技能和知识才能保证拆装的正确和安全。拆解时需要注意防止静电等对电子器件的损害。如果不是专业人士，建议不要轻易地进行拆解。

thinkbook14锐龙版是独显还是集显好

thinkbook14锐龙版是独显，独立显卡的笔记本应用于高清视频播放，还有一些大型游戏的时候，包括一些Pr、Ae这些软件进行处理的时候，它是非常依赖独立显卡的；因为独立显卡的渲染能力和独立显卡的处理能力，是决定它在一些高负荷，高运算时的快速反应能力。

如何学习人工智能？

人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。

机器学习的算法有比如：

非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。

监督式学习中常见的有：

回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）

了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。

如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。

关于think人工智能的内容到此结束，希望对大家有所帮助。