人对狮子能完全了解吗？

一、人对狮子能完全了解吗？

不可能完全了解，人对于狮子的了解，似乎仅限于位于非洲的雄狮。在不少影视剧作品当中，通常也会将非洲雄狮作为主角。一方面是因为非洲雄狮体型魁梧，在自然界中拥有极高的地位。

另一方面，在非洲草原上，雄狮无时无刻不在与一些顶尖的猎食者竞争。

二、人工智能能否完全超越人类意识？

担心人工智能可能会超越人类，其实就是把电脑数据与人脑机制相提并论了。这也太小看我们的人脑了。

首先，人工智能的设定都是由人类通过计算机、数据等设定好的，如果没有人类既定的程序，机器也是没有办法自我运作的。所以，人工智能能脱离人类的控制，目前来看还是不大可能的。

此外，计算机虽然能帮助人类完成记忆、计算换算、交流等的工作，现在甚至还有家务小能手的智能机器，但它始终不如人脑。

虽然计算机能快速算出37亿万位左右的圆周率，但37亿万位就是计算机计算的极限了，人脑却还能继续计算下去。

其次，至今为止，科学上有计算出人脑的记忆容量究竟有多少吗？现在电脑的内存容量最多也就几百个G，而且电脑中储存的数据也只是简单储存而已。

而人脑，其储存量是电脑储存量的无数倍不说，储存在人脑中的记忆并非简单的储存，它还可以有机地排列、组合等。这些操作是电脑不能独立完成的，都需要人为操作。

而且，操作智能机器运作的终究还是一串串的代码数据，只能按照既定程序来运作，哪怕是环境、情况有所变化，机器都无法即时作出应变的。

相反，人脑所指挥的人体活动，还有人体中的无数个感应器都是能随环境、状况的变化来作出不同反应的。

所以说，不论如何，人工智能是超越不了人类的，也不可能脱离人类的控制。智能机器虽然有一系列的操作程序，却没有人脑的独立思维、随机应变等能力。

三、人工智能可否完全取代警察去破案？

这个不是短期的事情，人工智能也不仅仅涉猎警察，未来很多很多，最接近的是一些简单的重复的人工劳动可能慢慢取代。

四、人工智能能否完全具有人类意识？

我们很难预测未来科技的高度发展能否突破限制，赋予人工智能意识，毕竟哲学观点是对世界万物的观察与总结，哲学要以具体科学为基础。

也有观点认为人工智能以后具有意识的可能是存在的。面对人工智能的发展，总之，就目前来看，从哲学层面上讲，人工智能没有意识；但在未来，仍存疑。

五、大数据不等于完全人工智能？

不等于。

大数据只是用大规模服务器集群处理数据的方式，人工智能则有自己完整的理论，如神经网络等。可以说大数据给人工智能提供了大量数据作为人工智能的基础。

六、人工智能能够完全理解自然语言吗？

人工智能能够是完全理解自然语言

肯定可以啊，而且不是一般意义的理解，是可以做到跟你交谈你分辨不出来是人还是机器的程度。

语言只是就是信息的一种传递手段，本质就是信息，计算机处理信息是核心，最拿手的绝活，只是，如何处理语言这种信息，是计算机办不到的，必须要人类先给计算机设定好通过什么方式去处理这些语言信息，这个工作量相当庞大，但是人类并不需要一个一个去设定，做好框架，做好分类

七、如果一个完全不了解NBA的人要从哪里开始了解呢？

完全不了解NBA的人，应该也完全不了解篮球这项运动，所以入门的第一步当然是学习篮球的基础知识，并且要以有趣的方式。

寓教于乐，推荐观看《灌篮高手》的动画，内容风趣幽默，讲解了很多篮球基础知识。相信当你看完之后，会在不知不觉中获得很多长进，了解了五个位置的职责，明白了篮球的基本规则等等。除此之外，还能在剧情中获得深深的感动与激情。

如果你的时间并不多，那看前十集就足够了。

这个时候，你就有能力看懂篮球比赛了，但由于NBA的球员太多，中国人对老外大多脸盲，好多黑人球员似乎都是一个模子刻出来的，分不清，也记不住谁是后卫谁是前锋。

所以，最好的方法就是挑选一个有好感的球员，只看他所在球队的比赛，一定要听中文解说版本哦。10场比赛左右，解说们基本就会帮助你了解了所有球员，包括每个人的技术特点和性格特点。与此同时，解说还会为你解释很多规则上的问题，虽然解说经常会掺加个人情感，但整体看来仍是最好的老师。

之后，你要伴随着自己的主队，看完整个赛季的比赛。如果主队没能进入季后赛，那就再选一支喜欢的球队，跟着解说看完整个季后赛。认真地看完一整个赛季，相信此时的你已经十分了解NBA了，不仅仅是自己的主队，对其他球队的主力球员也会有很好的了解，尤其是那些在季后赛中遭遇的对手。

最后，如果还有时间，还可以关注一些高质量的微信公众号，比如BCBC、懂球妹……以及一些专业的篮球论坛，比如虎扑。这里有很多高质量的篮球内容，能够让你从入门球迷变成资深球迷。当然了，论坛里的键盘侠和伪球迷喷子也非常多，一定不要被他们给带坏了。

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八、对相亲对象完全不了解还怎么聊天？

有很多能聊啊，最近天气不错，全球暖化越来越热等等。想多了解对方可以问问工作及家庭，但不要直接抛出尖锐问题，可以先说说自己工作的趣事，例如上周我完成一个案子很有趣，或是前几天我有个客户（有个同事）很好笑。

九、人类智能和人工智能是完全不同的概念？

形式和功能

　　神经网络是运行在计算机上的软件，人工智能的“神经元”没有物理实体。它们以位数和字符串的形式编码在硬盘或硅芯片上，它们的物理结构和真正的神经元一点也不像。相反，在人脑中形式和功能是同时存在的。

　　大小

　　人类大脑大约有1000亿个神经元，目前的神经网络通常有几百个左右。

　　连接

　　在神经网络中，每一层通常与上一层和下一层完全连接。但人脑并没有所谓的层，相反，它依赖于许多预定义的结构。并不是人类大脑的所有区域都是同样连接的，区域是专门用于特定目的的。

　　能量消耗

　　人脑在能量消耗方面，比现存的任何人工智能都更为节能。人脑大约耗费20瓦能量，这与现在标准笔记本电脑耗费的差不多。但有了这些能量，大脑处理的神经元数量多一百万倍。

　　体系

　　在神经网络中，这些层是整齐有序的一个接一个地处理。而另一方面，人脑会进行很多并行处理，没有任何特定的顺序。

　　激活状态

　　在人脑中，神经元要么是激活状态，要么非激活状态。在神经网络中，激活是由连续值模拟的。因此人造神经元可以平稳地从上到下运行，这是人脑做不到的。

　　速度

　　人类的大脑比任何人工智能系统都要慢得多。一台标准计算机每秒执行大约100亿次操作。另一方面，人的神经元激活频率为每秒最多一千次。

　　学习方式

　　神经网络通过输出来学习。如果根据损失函数，这个输出是低性能的。然后，网络通过改变神经元的权重和它们之间的连接做出反应。没有人知道人类学习的细节，但肯定不是这样的。

　　结构

　　神经网络每次都是从零开始的。而人脑呢？很多结构已经连接到它的连接处，而且利用的模型，这在进化过程中被证明是有用的。

　　精度

　　人脑的干扰因素更多，而且不如计算机上运行的神经网络精确。这意味着大脑基本上不能运行与神经网络相同的学习机制，它可能使用完全不同的机制。

　　这些差异的结果是，如今的人工智能需要大量的训练，需要大量精心准备的数据。这与人脑的运行方式是很不一样的。

　　局限性

　　神经网络不会建立世界中模型，相反它们会学习对模式进行分类。这种模式识别只需要很小的变化就会失败。

　　一个著名的例子是，你给图片添加少量影响因素，这些因素小到肉眼无法识别。但人工智能系统可能会被骗，错认为物品A认为是物品B。

　　目前，神经网络也不善于从它们所学习的情况推广到另一种

十、人工智能在什么方面的游戏已经完全超越人类？

1997年5月，IBM开发的深蓝，击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。

2016年，alpha go战胜李世石，柯洁。

图像和物体识别领域，完胜人类

在多数条件和边界都清晰的决策对弈边界清晰的任务中，人工智能早已超过人类。

如果「边界和条件清晰」的决策中还没超过人类，那就是边界比较大，算力（钞能力）还没到达那里，但超过人类是迟早的事。复杂度越低的游戏，AI越容易超越人类。