戰(zhàn)機(jī)或者其它飛行器，有沒有可能設(shè)計(jì)成游戲中的簡單操作？為什么？這個(gè)科技問題只能用“當(dāng)然”來回答。如果我不玩游戲，那就是浪費(fèi)生命。如果我有時(shí)間的話，我會(huì)睡得更多，積累能量。有什么比第二天打字更好的呢？但

戰(zhàn)機(jī)或者其它飛行器，有沒有可能設(shè)計(jì)成游戲中的簡單操作？為什么？

這個(gè)科技問題只能用“當(dāng)然”來回答。如果我不玩游戲，那就是浪費(fèi)生命。如果我有時(shí)間的話，我會(huì)睡得更多，積累能量。有什么比第二天打字更好的呢？但我認(rèn)為簡單操作的四個(gè)字是無害的。我們可以討論它有多簡單。

在我看來，飛機(jī)的自主飛行意味著簡單的操作。目前，美國宇航局為小型固定翼和垂直起降飛機(jī)開發(fā)自主飛行簡易軟件的情況并不少見。還有的有黑鷹直升機(jī)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，美國國防部高級(jí)研究計(jì)劃局有無人機(jī)自主飛行軟件，無人機(jī)和人機(jī)作戰(zhàn)軟件，這些軟件升級(jí)的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)全自主飛行。

飛機(jī)的自主飛行一般使用小型無人機(jī)。自主軟件包的飛行性能、自主飛機(jī)的態(tài)勢感知和避障能力對操作的簡單性至關(guān)重要。這種檢測系統(tǒng)的研發(fā)相當(dāng)于機(jī)器生成人眼的研發(fā)，這一點(diǎn)不小。

美國的許多技術(shù)（航空）初創(chuàng)公司都有自己的一套用于自主飛行的感知、推理和控制技術(shù)。在小型通用航空（GA）和垂直起降（VTOL）市場，許多公司都在爭奪自動(dòng)駕駛儀和航空電子系統(tǒng)制造市場的潛在競爭力。

目前自主試飛基本上需要飛行員的參與，也就是可選的載人項(xiàng)目。未來科學(xué)技術(shù)發(fā)展后，可以實(shí)現(xiàn)自主飛行和決策能力，自動(dòng)避障，感知戰(zhàn)場環(huán)境，實(shí)現(xiàn)自主作戰(zhàn)。]自主飛行軟件有三個(gè)核心：多傳感器態(tài)勢感知軟件包；利用自主飛行管理系統(tǒng)的推理程序完成航跡規(guī)劃、動(dòng)態(tài)變化飛行、空域集成和應(yīng)急管理；遠(yuǎn)程自動(dòng)駕駛系統(tǒng)控制飛機(jī)。軟件的難點(diǎn)在于推理和控制模塊。要解決自主鏈中的決策過程，關(guān)鍵是要弄清楚決策需要哪些信息，軟件的升級(jí)也要與感知系統(tǒng)能力的提高相結(jié)合。這些都是非常有趣的研究方向。

你們有沒有懷疑過？王者榮耀的匹配機(jī)制，王者系統(tǒng)有人工智能判斷？

你的問題的答案當(dāng)然不是。我們來分析一下

匹配機(jī)制。只是為了和實(shí)力相近的選手比賽。在王者的大數(shù)據(jù)中，AI將在這個(gè)時(shí)候開啟游戲，與實(shí)力相近的玩家對決。那么我們?nèi)绾味x相似的強(qiáng)度呢？AI只能從排名或游戲數(shù)據(jù)來判斷。那么你認(rèn)為比賽數(shù)據(jù)能證明一個(gè)人的真正實(shí)力嗎？事實(shí)上，情況并非如此。有些人在這個(gè)游戲中可能玩得不好。但另一場比賽很糟糕。還有一些隊(duì)友是非常糟糕的球員。那么回到一開始，AI在這樣的環(huán)境下篩選出十個(gè)人，你覺得能不能100%的配得上全力以赴的人呢？我不需要回答。我想你應(yīng)該明白。

例如，在你連續(xù)輸了之后，你的對手也有可能連續(xù)輸。所以這正好證明了人工智能是有效的，并且可以清楚地解釋他的篩選能力。好吧，這就解釋了你的疑慮。為什么這個(gè)系統(tǒng)不夠智能？因?yàn)樗娴牟豢赡苓@么聰明。

為什么現(xiàn)在人工智能這么熱，是因?yàn)槟硞€(gè)技術(shù)獲得突破性進(jìn)展了嗎？

不僅僅是AI現(xiàn)在如此火爆，歷史上也曾一度火爆。

人們總是高估短時(shí)間內(nèi)能取得的成就，卻低估了長時(shí)間內(nèi)能取得的成就。這是人類社會(huì)的本性，而且一直如此。1956年達(dá)特茅斯會(huì)議提出了人工智能的概念。當(dāng)時(shí)，科學(xué)家們信心滿滿，希望讓人工智能在十年內(nèi)解決人類智能能夠解決的問題。當(dāng)時(shí)的一位大牛認(rèn)為，讓機(jī)器看到和理解事物是一項(xiàng)非常簡單的任務(wù)，讓他的博士生在一個(gè)月內(nèi)解決機(jī)器視覺的問題。當(dāng)然，我們知道，這個(gè)問題到現(xiàn)在還沒有解決。

人工智能是一個(gè)極其重要的領(lǐng)域。正因?yàn)槿绱耍藗儗λ目捶偸桥腔苍趲讉€(gè)極端之間。上世紀(jì)60年代，人們對解決自然語言問題充滿了熱情，希望用幾年時(shí)間創(chuàng)造出一個(gè)通用的翻譯器，讓人們相互理解，讓巴別塔不再是廢墟。但在投入了大量人力物力后，研究人員卻一敗涂地。于是，人工智能的熱潮迅速退去。在接下來的十年里，整個(gè)領(lǐng)域變得悲觀起來，持續(xù)了十多年的“人工智能之冬”開始了。

然而，許多研究人員仍在研究它——畢竟，人工智能太有吸引力了。20世紀(jì)90年代以來，一些新的思想被應(yīng)用，人工智能領(lǐng)域逐漸活躍起來。但最大的變化應(yīng)該是2006年提出的“深度學(xué)習(xí)”方法。該方法以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，模擬人腦的學(xué)習(xí)方法，構(gòu)造多層機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

最重要的是，這種方法具有很強(qiáng)的通用性，使機(jī)器能夠“學(xué)習(xí)”如何理解現(xiàn)實(shí)世界中的對象。因此，人們在圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯、作文、寫作等領(lǐng)域進(jìn)行了深入的學(xué)習(xí)嘗試，其中自然語言處理有著良好的發(fā)展勢頭。

如果在人工智能的發(fā)展中有任何突破性的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)應(yīng)該是其中之一。然而，這一領(lǐng)域的普及不僅僅是由深度學(xué)習(xí)推動(dòng)的，計(jì)算機(jī)工具的普及、計(jì)算能力的提高和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展都是促成當(dāng)今人工智能發(fā)展的重要因素。

圍棋復(fù)雜還是中國象棋復(fù)雜？

圍棋既難又易。

但是它們之間有質(zhì)的區(qū)別。

圍棋是中國象棋的靈魂。

中國象棋的規(guī)則有許多缺點(diǎn)，無法與圍棋相比。

圍棋的最高境界是尋找潛力，具有軍事意義。

普通人可以下棋，但圍棋是不行的。

圍棋變幻莫測，黑白平分。沒有優(yōu)劣之分，體現(xiàn)了博弈的合理性。每一盤棋的成敗，關(guān)鍵在于大局的運(yùn)行。

圍棋應(yīng)該屬于國家象棋，體現(xiàn)在各個(gè)方面。最難下棋的是圍棋。象棋應(yīng)該說玩起來比較簡單，容易掌握，所以流行是很普遍的。

要玩圍棋，首先要有氣質(zhì)，這很費(fèi)時(shí)。一場圍棋比賽下來，要快一個(gè)小時(shí)，慢一點(diǎn)要兩個(gè)小時(shí)。這對人很有好處，可以培養(yǎng)人的安靜技能。

還有一盤棋，離結(jié)束還有兩個(gè)小時(shí)。