㈠ matlab是什麼
MATLAB 是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。
MATLAB是由美國mathworks公司發布的主要面對科學計算、可視化以及互動式程序設計的高科技計算環境。它將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和模擬等諸多強大功能集成在一個易於使用的視窗環境中，為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案，並在很大程度上擺脫了傳統非互動式程序設計語言（如C、Fortran）的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟體的先進水平。
MATLAB和Mathematica、Maple並稱為三大數學軟體。它在數學類科技應用軟體中在數值計算方面首屈一指。MATLAB可以進行矩陣運算、繪制函數和數據、實現演算法、創建用戶界面、連接其他編程語言的程序等，主要應用於工程計算、控制設計、信號處理與通訊、圖像處理、信號檢測、金融建模設計與分析等領域。
MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解算問題要比用C，FORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多，並且MATLAB也吸收了像Maple等軟體的優點，使MATLAB成為一個強大的數學軟體。在新的版本中也加入了對C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
㈡ MathWorks有什麼功能
The MathWorks 總部位於美國馬薩諸塞州的Natick市，是世界領先的技術計算和基於模型的設計的軟體開發商和供應商。The MathWorks 擁有3000多名員工，是一家私營公司，並且從1984年成立以來每年都在贏利。 The MathWorks 中國分公司位於北京，2007年成立，直接加入到MathWorks 全球范圍內的銷售，培訓和支持服務中。
簡介
Jack Little
從1984年成立，The MathWorks 已經逐步成為全球科學計算和基於模型設計的軟體供應商的領導者。The MathWorks總部位於馬薩諸塞州的Natick, 現在全球范圍內擁有3000多名員工。
MathWorks 的客戶是世界各大洲100多個國家的1,000,000多名頂級技術人員。這些技術人員工作在世界上最先進的技術公司，政府實驗室，金融機構，以及3500多所大學。他們依賴於我們的產品和服務，因為MATLAB 和 Simulink 已經成為他們進行工程項目和科學研究的基本工具。
MATLAB 用戶促進許多重要的領域的更好更快的發展；他們推進著我們對地球，環境和宇宙的認識的增長；他們使我們的汽車更加安全，燃料更加高效利用，並且不斷提高著航空旅行的安全性；他們使我們的電話通話更加清晰，測量設備更加准確；他們改進醫學研究和診斷技術；他們探索新的能源；並且培養下一代的科學家們。
創始人
Jack Little和Cleve Moler，MathWorks公司的創始人。他們意識到已有的編程語言比如Fortran和C語言已經不能滿足需求，工程師和科學家們需要一種功能更強、效率更高的計算環境。為此，他們結合自己在數學、工程、計算機科學等領域的豐富經驗而開發了MATLAB。MATLAB將大量的數學和圖像處理函數與高級語言相結合，是一種高效的技術計算環境。
除了Matlab之外，MathWorks公司現在還開發了Simulink，用於模擬非線性動力學系統。同時，公司還開發了一系列的附加產品用於專門的應用領域，包括控制系統設計、信號處理與通信、圖像處理、測試與測量、計算生物學以及金融建模與分析。
Jack Little, 總裁/創始人
Jack Little，MathWorks公司的總裁和共同創始人，是MathWorks公司的旗艦產品即信號處理工具箱和控制系統工具箱早期版本的共同開發者和首席架構師；Jack於1978年獲取麻省理工學院(MIT)電機工程和計算科學專業學士學位，1980年獲取斯坦福大學電子工程碩士學位；做為電氣和電子工程師學會(IEEE)研究員以及麻省技術領導力理事會理事(Trustee of the Massachusetts Technology Leadership Council)，他的著作和演講都致力於技術計算、基於模型設計、創業和軟體工業等領域。
Cleve Moler,首席科學家/創始人
Cleve Moler是MathWorks公司的董事長和首席科學家。Moler先後在密歇根大學、斯坦福大學、新墨西哥大學擔任數學和計算機科學教授達20餘年。1989年全職加入MathWokrs公司之前，他先後在Intel Hypercube和Ardent Computer這計算機硬體生產公司工作了五年。做為MATLAB首個版本的開發者，他同時也是LINPACK和EISPACK科學子程序庫的作者之一。他合作出版了三本關於數值方法的書。關於Cleve Moler的最新著作，可以參考Numerical Computing with MATLAB 和Experiments with MATLAB。
㈢ MATLAB在逐漸被Python淘汰嗎
不會被取代，簡單的說，Python是通用語言，什麼都能做，而matlab擅長計算。
Python相比於Matlab的最大優勢是：
Python是一門通用編程語言，實現科學計算功能的numpy、scipy、matplotlib只是Python的庫和Package而已，除此之外Python還有用於各種用途的庫和包，比如用於GUI的PyQt和wxPython，用於Web的Django和Flask
Matlab相比於Python最大的優勢是：
它專門就是給數值計算開發的，在數值計算這個領域庫最多、用的人最多、出的書最多
如果你做策略研究，做數據分析，兩者功能上差不多，但是應該選擇matlab ，因為：
如果你還要做網路爬蟲，數據清洗等偏IT的工作，那麼Python更優。
MATLAB 是一種用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境。使用 MATLAB，可以較使用傳統的編程語言（如 C、C++ 和 Fortran）更快地解決技術計算問題。
隨著MATLAB工具箱的不斷添加和完善，M語言也逐漸成為工程界的准通用標准語言，官網稱：MATLAB - The Language Of Technical Computing。
大學理工科專業一般都開設了或選修或必修的MATLAB相關課程。很多新出版的教材，計算機輔助教學的工具軟體開始選用MATLAB。
MATLAB以其簡潔易學的語法、友好的界面和完善的文檔系統逐漸深入人心並將繼續擴大它的控制領地。
然而，MATLAB也有著很大的局限性。首先，是價格。作為一款商業軟體，獲得正版授權，價格不菲。就說最便宜的學生版，核心組件單個授權要花99刀，想使用額外工具箱，則是每個工具箱29刀。 正如你能想到的，商業版本更貴。
其次，是版權。mathworks論壇活躍著很多用戶，也有很多有價值的代碼，但是，版權歸mathworks公司，要想使用必須獲得它的授權。
再次，是語言完善性。MATLAB進行數學計算的表現無可置疑，但是實際的科學計算還有文件操作、界面設計等。MATLAB在這些領域功能較弱或者很麻煩。應該可以說，MATLAB不是一種完善的語言。
還有：學術界大量使用matlab做模擬，做研究的話容易找到代碼參考；
語法相對python更靈活一些，matlab寫程序基本不用套路，所謂老夫擼matlab就一個字，干；
有simulink。有人說simulink沒什麼用，其實還是挺有用的，比如通信建模，另外simulink可以生產DSP或者FPGA代碼，有的時候很有用。
首先， Python完全免費 ，絕大多數科學計算相關擴展庫也都是免費的，大多也都是是開源的，所以金錢問題完全不用考慮。版權問題也基本不用考慮，眾多的實常式序可以讓你拿去就用。（有時候也需要考慮，因為有些授權，如GPL授權，具有「傳染性」）。考慮控製版權更嚴格的諸如美國之類的國家，有著眾多的研究人員和大學生使用Python，並有很多網路提供了交流平台，在這個平台可以獲得更多的交流學習機會。
其次， Python是一門更易學更嚴謹的面向對象的程序設計語言 。作為通用程序設計語言的Python，有更為嚴格清晰的語法，可以輕易完成界面、文件、封裝等高階需求。最後，不得不提的就是性能。MATLAB作為科學計算工具，經過了近乎苛刻的優化，Python呢？
實話說，純Python的速度確實不怎麼地，但是使用Python的科學計算擴展庫numpy、scipy等之後，速度和MATLAB不相上下。
再次大的優勢： 開源 。你可以大量更改科學計算的演算法細節。
可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，這方面需求應當不高。
第三方生態，Matlab不如Python。 比如3D的繪圖工具包，比如GUI，比如更方便的並行，使用GPU，Functional等等。長期來看，Python的科學計算生態會比Matlab好。語言更加優美。另外如果有一定的OOP需求，構建較大一點的科學計算系統，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要簡潔不少。
python作為一種通用編程語言，可以做做Web，搞個爬蟲，編個腳本，寫個小工具用途很廣泛。
大部分數據分析、圖像處理、數字信號處理、數據可視化已經完全可以脫離matlab。特別是企業用戶，已經不像以前高度依賴matlab。matlab內核效率不高、執行效率低模擬速度慢。python結合CUDA可以並行處理來加速模擬。更不要說最近正火的AI領域更沒matlab什麼事了
不要吹matlab了。Python是通用語言，matlab是個收費工具箱。我承認matlab simulink一類的工具箱很強大。但學matlab是沒前途的，因為要收費，沒什麼公司會用
最近幾年Python編程語言在國內引起不小的轟動，有超越Java之勢，本來在美國這個編程語言就是最火的，應用的非常非常的廣泛，而Python的整體語言難度來講又比Java簡單的很多。尤其是在運維的應用中非常的廣泛，所以之前出了一句話，在如今的時代，運維不學Python，遲早會被淘汰！
可是難道現在Python語言真的有這么好的就業前景嗎？首先我來給大家介紹一下Python學完以後能做什麼。
一、人工智慧
Python作為人工智慧的黃金語言，選擇人工智慧作為就業方向是理所當然的，而且就業前景好，薪資普遍較高，拉勾網上，人工智慧工程師的招聘起薪普遍在20K-35K，當然，如果是初級工程師，起薪也已經超過了12500元/月。
二、大數據
我們目前正處於大數據時代，Python這門語言在大數據上比Java更加有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好地和大數據對接，用Python做大數據的薪資也至少是20K以上了，大數據持續火爆，未來做大數據工程師，薪資還將逐漸上漲。
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大家在學python的時候肯定會遇到很多難題，以及對於新技術的追求，這里推薦一下我們的Python學習扣qun：784-758-214，這里是python學習者聚集地！！同時，自己是一名高級python開發工程師，從基礎的python腳本到web開發、爬蟲、django、數據挖掘等，零基礎到項目實戰的資料都有整理。送給每一位python的小夥伴！每日分享一些學習的方法和需要注意的小細節**
三、網路爬蟲工程師
網路爬蟲作為數據採集的利器，在大數據時代作為數據的源頭，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
四、Python Web全棧工程師
全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)，英文Full Stack developer。全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才，而Python Web全棧工程師工資基本上都高出20K，所以如果你能力足夠，首選就是Python Web全棧工程師。
五、Python自動化運維
運維工作者對Python的需求很大，小夥伴們快快行動起來吧，學習Python自動化運維也能有個10k-15k的工資，很不錯哦。
六、Python自動化測試
Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關系的，它可以發揮出巨大的優勢，目前做自動化測試的大部分的工作者都需要學習Python幫助提高測試效率。用Python測試也可以說是測試人員必備的工具了，Python自動化測試的起薪一般也都是15K左右，所以測試的小夥伴也需要學習Python哦！
七、3D 游戲 開發
Python有很好的3D渲染庫和 游戲 開發框架，有很多實用Python開發的 游戲 ，如迪士尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、PyKyra等和一個PyWeek的比賽。對於想要進軍 游戲 行業的同學們，Python也是一個不錯的選擇。
八、業務技術架構評估和優化
代碼本身的優劣足以影響到訪問效率的高低，而這種影響是很難通過後天的集群和伺服器的優化而有所改善的。而具備開發能力，可以使評估技術架構是否合理，哪些地方可以做出調整，具備開發和架構設計及調優能力可是成為一個出色架構師的必須能力。
會，毫無疑問的告訴你，python+numpy+matplotlib就足以替代，更不說還有其他各種包
我覺得至少在國內，matlab逐漸被python替代是大勢所趨。原因如下：
1）matlab是美國mathworks公司推出的商用工具，重點在「美國公司」。自從前中興、華為先後被美國坑害之後，國內這些高 科技 公司誰還敢把命壓在美國公司身上，天知道哪天就被無緣故的禁了。有python可用，當然是逐漸替代。
2）matlab是商用軟體，lisense費用n貴，並且mathworks公司在軟體中留了不少後門，上報使用者信息，正規公司用正版用的心痛，用盜版又用得心驚肉跳，那既然有免費的python，何樂而不為呢，哪怕功能弱一點，但是要相信社區的力量是無窮的，很快就能補上來。
Matlab和python完全不在一個水平線上的產品，matlab是一個面向演算法本身，面向模擬本身的產品，如果非說運行效率，這個要看是誰寫的程序了。matlab之所以收費在於它的運行庫的更新。比如及時的5G Nr庫的更新，這東西要是自己用python寫不是不能寫，只是時間，完整性，運行效率這些很難保證，畢竟matlab背後是一個強大的科學家團隊的來負責演算法，一個強大的工程師團隊來完成實現，最後給到用手裡的是一個簡單易用的function.而用戶做的是演算法模擬，自己演算法實現。大家都做了自己最擅長的事。
應該不會，許多專業的模擬是Python做不了的。
矩陣思維，矩陣可視化，語法的簡潔性，這都是python欠缺的。
Matlab更專注於演算法研究和模擬。Python是個大雜燴。個人感覺Matlab更適合演算法細節調試。還有就是Simulink在不少領域暫時還不能被完全取代。
㈣ 現在matlab2022a現在穩定嗎
穩定。matlab2022a進行了修正和補充，所以是非常穩定的。matlab2022a是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，該軟體佔用內存2g內存，容量非常小。
㈤ 智能人員指的是什麼
問題一：人工智慧的定義是什麼？ 本人在下面列出了10種最熱門的人工智慧技術：
自然語言生成：利用計算機數據生成文本。目前應用於客戶服務、報告生成以及總結商業智能洞察力。代表性廠商包括：Attivio、Cambridge Semantics、Digital Reason、Lucidworks、Narrative Science和SAS。
語音識別：將人類語音轉錄和轉換成對計算機應用軟體來說有用的格式。目前應用於互動式語音應答系統和移動應用領域。代表性廠商包括：NICE、Nuance munications、OpenText和Verint Systems。
虛擬代理：弗雷斯特公司聲稱，「虛擬代理可謂是媒體界目前競相報道的對象。」從簡單的聊天機器人，到可以與人類進行交際的高級系統，不一而足。目前應用於客戶服務和支持以及充當智能家居管理器。代表性廠商包括：亞馬遜、蘋果、Artificial Solutions、 Assist AI、Creative Virtual、谷歌、IBM、IPsoft、微軟和Satisfi。
機器學習平台：不僅提供了設計和訓練模型，並將模型部署到應用軟體、流程及其他機器的計算能力，還提供了演算法、應用編程介面（API）、開發工具包和訓練工具包。目前應用於一系列廣泛的企業應用領域，主要涉及預測或分類。代表性廠商包括：亞馬遜、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微軟、SAS和Skytree。
針對人工智慧優化的硬體：這是專門設計的圖形處理單元（GPU）和設備，其架構旨在高效地運行面向人工智慧的計算任務。目前主要在深度學習應用領域發揮作用。代表性廠商包括：Alluviate、克雷、谷歌、IBM、英特爾和英偉達。
決策管理：引擎將規則和邏輯嵌入到人工智慧系統，並用於初始的設置/訓練和日常的維護和調優。這是一項成熟的技術，應用於一系列廣泛的企業應用領域，協助或執行自動決策。代表性廠商包括：Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。
深度學習平台：一種特殊類型的機器學習，包括擁有多個抽象層的人工神經網路。目前主要應用於由很龐大的數據集支持的模式識別和分類應用領域。代表性廠商包括：Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、 Saffron Technology和Sentient Technologies。
生物特徵識別技術：能夠支持人類與機器之間更自然的交互，包括但不限於圖像和觸摸識別、語音和身體語言。目前主要應用於市場研究。代表性廠商包括：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。
機器人流程自動化：使用腳本及其他方法，實現人類操作自動化，從而支持高效的業務流程。目前應用於人類執行任務或流程成本太高或效率太低的地方。代表性廠商包括：Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Pri *** 、UiPath和WorkFusion。
文本分析和NLP：自然語言處理（NLP）使用和支持文本分析，為此它藉助統計方法和機器學習方法，為理解句子結構及意義、情感和意圖提供方便。目前應用於欺詐檢測和安全、一系列廣泛的自動化助理以及挖掘非結構化數據等領域。代表性廠商包括：Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico......>>
問題二：什麼是智能化員工？ 30分 信息時代知識型員工管理發展的新趨勢
內容提要：信息時代知識型員工是企業的核心，知識型員工的管理由於信息經濟的到來，使得管理的發展出現了新的趨勢，主要體現在組織結構、知識資本、信息溝通、教育培訓等方面。
關鍵詞：信息時代 知識型員工 管理
當今世界，信息技術飛速發展，信息化速度迅猛，世界面臨著信息化、全球化的兩大趨勢。在科技先進和信息化先行的發達資本主義國家，又涌現了知識經濟的浪潮，這給經濟管理實踐和傳統經濟管理理論帶來許多新情況和新課題。信息基礎設施升級和信息技術的迅猛發展，使知識的生產存儲、分享和使用在技術上更為可行、經濟上更為合算，經濟活動中各種要素的配置、組合方式了將更為合理、更有效，企業經濟管理之間的競爭的重點在知識、資訊、科技綜合體---知識型的人才，而經濟管理中各種要素的管理歸根到底是對高素質人員的管理D知識型員工的管理，知識型員工管理是企業成敗的關鍵因素。
一 有關知識型員工的幾個基本概念
1知識型員工
美國著名的管理學家彼得・德魯克(PeterDrucker)提出了知識工作者(knowledgeworker)的概念：知識型員工是指,一方面能充分利用現代科學技術提高工作的效率,另一方面知識型員工本身具備較強的學習知識和創新知識的能力。知識創新力是知識型員工最主要的特點。此外,知識型員工的工作主要是一種思維性活動,知識的更新和發展往往隨環境條件的變化而有所適應,具有很大的靈活性。所以,知識型員工兼具知識性、創造性、靈活性等方面的特徵。加拿大著名的學者、加拿大優秀基金評選主審官弗朗西斯・赫瑞（Frances Horibe）認為：「簡而言之，知識員工就是那些創造財富時用腦多於用手的人們。他們通過自己的創意、分析、判斷、綜合、設計給產品帶來附加價值。當然創造過程中了用到手，但只是用手將數據輸入計算機而不是用手扛一個50磅重的麻包。」本文認為知識型員工是指在一個企業組織之中用智慧所創造的價值高於其動手所創造的價值的員工。
2 知識管理、信息管理
信息經濟時代企業的生產經營管理發展為知識型的管理簡稱為知識管理，它是運用集體的智慧提高應變創新的能力，為企業實現顯性知識和隱性知識共享提供新的途徑。純粹的信息管理則是對企業信息進行分類等。知識不等信息，知識是信息與人類認知能力結合的產物。知識與信息的不同是知識管理、信息管理這兩種管理最大的不同點。知識管理包括對人的管理和對信息的管理，它是體現「以人為本」的管理。知識管理有利於企業信息處理能力與員工的創新能力相結合，進而增加企業應變能力和預見能力。20世紀末發達國家不少企業在企業總經理與信息部經理之間設立一種知識主管（CKO）的新職位，並作了適當的分工，信息部經理重點負責企業技術與信息的開發應用，而知識主管主要從事企業創新和培養有創新能力的員工。
二 知識型員工管理發展新趨勢
1 知識進一步資本化
在信息經濟形態下,知識作為資本其價值的實現有多種途徑。知識型員工知識價值的實現,是以知識參與經營管理的具體表現,同時對其具有巨大的激勵作用。從初始的概念分析,知識也是一項資產,當知識作為資本投資於企業經營過程中時,就已經完成了知識資本化的轉變。為了充分發揮知識型員工的積極性,在經營管理過程中應考慮其知識價值的實現途徑和方式，可以通過在企業或組織建立知識資本化的激勵制度：對擁有核心知識能力的員工,則可以以技術入股的方式給以技術價值的承認。對知識型管理方面的員工,則可用管理入股的形式鼓勵其工作積極性。這就是採用股票期權來激勵員工,股票期權是一種區別於年薪分配製度和員工持股計劃的新的激勵方式,它不......>>
問題三：人類智能是什麼，有什麼特點 人類之所以能成為萬物之靈,是因為人類具有能夠高度發展的智能.人類智能就是人類認識世界和改造世界的才智和本領.它包括「智」和「能」兩種成分.「智」主要是指人對事物的認識能力；「能」主要是指人的行動能力,它包括各種拔能和正確的習慣等等.人類的「智」和「能」是結合在一起而不可分離的.人類的勞動、學習和語言交往等活動都是「智」和「能」的統一,是人類獨有的智能活動.意向是人類智能的一個重要方面.人的活動是有目的的、自覺的活動,一刻也離不開自己意向的主導.注意、需要、意圖、情緒、意志、理想等都是人的意向活動形式.保持積極的意向、恰當的情緒和頑強的鬥志等等,對人類智能的發展和發揮是十分重要的.思維是人類智能的核心.人類智能的特點主要是思想,而思想的核心又地思維.「人是一種思維的動物」,沒有思維就沒有人類的智能.有了思維,人類才能形成各種較復雜的意向,從而主導著人的活動,表現出人類所特有的自覺能動性.有了思維,人類才能探索自然界的奧秘,發現自然現象背後的規律.有了思維,人類才能發明各種技術,突破自己認識器官和行動器官的限制,大大提高改造世界的能力.
問題四：智能投顧是什麼意思？ 「智能投顧」也可被稱作為機器人投顧、智能理財、自動化理財等。利用大數據分析、量化金融模型以及智能化演算法，根據投資者的風險承受水平、預期收益目標以及投資風格偏好等要求，運用一系列智能演算法，投資組合優化等理論模型，為用戶提供投資參考，並監測市場動態，對資產配置進行自動再平衡，提高資產回報率，從而讓投資者實現「零基礎、零成本、專家級」動態資產投資配置。叮咚錢包也將正式開始進軍智能投顧市場，推出智能投顧產品，預期將在下半年正式上線。
問題五：智能機器人有什麼功能 目前用的最多的就是掃地機器人，其他的機器人要麼工業用，要麼沒什麼實用價值，多是用於展示的設備。
問題六：人與人工智慧區別 意識和人工智慧的關系
1、人工智慧的本質
人工智慧是相對於人的智能而言的。正是由於意識是一種特殊的物質運動形式，所以根據控制論理論，運用功能模擬的方法，製造電腦模擬人腦的部分功能，把人的部分智能活動機械化，叫人工智慧。人工智慧的本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。盡管人工智慧可以模擬人腦的某些活動，甚至在某些方面超過人腦的功能，但人工智慧不會成為人類智能而取代人的意識。
2、人工智慧與人類思維的本質區別
人工智慧是思維模擬，並非人的思維本身，決不能把「機器思維」和人腦思維等同起來，認為它可以超過人腦思維是沒有根據的。
(1)人工智慧是無意識的機械的、物理的過程。人的智能主要是生理的和心理的過程。
(2)人工智慧沒有社會性。人類智慧具有社會性。
(3)人工智慧沒有人類意識特有的能動性和創造能力。人類思維則主動提出新的問題，進行發明創造。
(4)電腦可以代替甚至超過人類的部分思維能力，但它同人腦相比，局部超出，整體不及。智能機器是人類意識的物化，它的產生和發展，既依賴於人類科學技術的發展水平，又必須以人類意識對於自身的認識為前提。因此，從總體上說；人工智慧不能超過人類智慧的界限。關於電腦能夠思維，甚至會超過人的思維，電腦、機器人將來統治人類的觀點是完全沒有根據的。
3、人工智慧產生和發展的哲學意義
(1)人工智慧的產生和發展，有力地證明了意識是人腦的機能、物質的屬性，證明馬克思主義關於意識本質的觀點的正確性。
(2)人工智慧的產生和發展深化了我們對意識相對獨立性和能動性的認識。機器思維即人工智慧表明，思維形式在思維活動中對於思維內容具有相對獨立性，它可從人腦中分化出來，物化為機械的、物理的運動形式，部分地代替人的思維活動。
(3)隨著科學技術的發展，人工智慧將向更高水平發展，反過來推動科學技術、生產力和人類智慧向更高水平發展，對人類社會進步將起著巨大的推動作用。
以上是我摘的，我本人不同意以上觀點，我認為人工智慧它是可以超過人的智能，是由他的物理屬性決定的。他的發展不可估量。殊不知人工智慧，可以
自我學習， 也可以自我進化，也可以有社會屬性。政治上這樣說，只不過是
愚弄一些無知的人民。
問題七：什麼是人工智慧 什麼是人工智慧
近年來，隨著計算機技術的迅猛發展和日益廣泛的應用，自然地會提出人類智力活動能不能由計算機來實現的問題。幾十年來，人們一向把計算機當作是只能以極快地、熟練地、准確地運算數字的機器。但是在當今世界要解決的問題並不完全是數值計算，像語言的理解和翻譯、圖形和聲音的識別、決策管理等都不屬於數值計算，特別像醫療診斷要有專門的特有的經驗和知識的醫師才能作出正確的診斷。這就要求計算機能從「數據處理」擴展到還能「知識處理」的范疇。計算機能力范疇的轉化是導至「人工智慧」快速發展的重要因素。
人工智慧的定義：
著名的美國斯坦福大學人工智慧研究中心尼爾遜教授對人工智慧下了這樣一個定義：「人工智慧是關於知識的學科DD怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。」而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：「人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。」這些說法反映了人工智慧學科的基本思想和基本內容。即人工智慧是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。
人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智慧）三大尖端技術之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智慧學科也必須借用數學工具，數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智慧學科，它們將互相促進而更快地發展。
從實用觀點來看，人工智慧是一門知識工程學：以知識為對象，研究知識的獲取、知識的表示方法和知識的使用。
計算機與智能
通常我們用計算機，不僅要告訴計算機，要做什麼，還必須詳細地、正確地告訴計算機怎麼做。也就是說，人們要根據任務的要求，以適當的計算機語言，編制針對該任務的應用程序，才能應用計算機完成此項任務。這樣實際上是在人完全控制計算機完成的，是談不上計算機有「智能」。
大家都知道，世界國際象棋棋王卡斯帕羅夫與美國IBM公司的RS／6000（深藍）計算機系統於1997年5月11日進行了六局「人機大戰」，結果「深藍」以3.5比2.5的總比分獲勝。比賽結束了給人們留下了深刻的思考；下棋要獲勝要求選手要有很強的思維能力、記憶能力、豐富的下棋經驗，還得及時作出反映，迅速進行有效的處理，否則一著出錯滿皆輸，這顯然是個「智能」問題。盡管開發「深藍」計算機的IBM專家也認為......>>
問題八：習題一 1.什麼是人類智能？它有哪些特徵或特點 定義：人類所具有的智力和行為能力。
特點：主要體現為感知能力、記憶與思維能力、 歸納與演繹能力、學習能力以及行為能力。
問題九：應和是什麼意思 現代漢語詞典解釋：（聲音、語言、行動等）相呼應：同聲~
【詞語】應和
【讀音】yìng hè
【解釋①】反應和諧。
〖出處〗《左傳・昭公二十八年》：「心能制義曰度，德正應和曰莫，照臨四方曰明，勤施無私曰類。」
【解釋②】答和；應聲唱和。
〖出處〗①《史記・曹相國世家》：「相舍後園近吏舍，吏舍日飲歌呼……乃反取酒張坐飲，亦歌呼與相應和。」
②宋・葉適《醉樂亭記》：「舟艇各出茭蓮中，歌相應和，已而皆會於思遠樓下。」
③《四庫全書總目・別集二五・滄溟集》：「後七子以李攀龍為冠， 王世貞應和之。」
④管樺《葛梅》：「應和著這女子的笑聲，從附近的白楊林里，傳來了布穀鳥和黃鶯悠揚的鳴囀。」
【解釋③】呼應；響應。
〖出處〗①《漢書・陳湯傳》：「時康居兵萬餘騎，分為十餘處，四面環城，亦與相應和。」
②《宋書・沉攸之傳》：「 敬兒、文和斬其使，馳表以聞；柏年、道和、佩玉懷兩端，密相應和。」
③宋・蘇軾 《乞將合轉一官與李直方酬獎狀》：「近日壽州界內強賊甚多……白晝騎馬於鎮市中劫人。其尹遇等聞之，即欲商量應和，居民憂懼。」
【解釋④】應答；應對。
〖出處〗①漢・桓譚 《新論》：「 哀帝時，有老人范蘭，言年三百歲，初與人相見，則喜而相應和，再三，則罵而逐人。」
②《百喻經・米決口喻》：「昔有一人，至婦家舍，見其F米，便往其所，偷米之。婦來見夫，欲共其語。滿口中米，都不應和。」
③菡子《致江幼農》：「我們還談了許多細節，你那麼欣慰地應和著，就像談著你自己的事情似的。」
㈥ 一道數學題，讓晶元巨頭虧了5億美金
1993年，CPU 巨頭Intel推出了Pentium處理器。
新的品牌順利地擺脫了AMD等公司對286，386，486等數字系列的品牌「抄襲」，樹立了全新的領先者的形象。
再加上90年代初斥巨資成功推進的Intel Inside計劃， Intel 成功地從一家主要向電腦製造商供貨的公司，轉變成一家直接面向消費者的品牌。
不知道哪位天才把Pentium翻譯成霸氣的「奔騰」，真是驚艷全場的神來之筆。
新產品，新品牌，Intel 可謂意氣風發，准備一統天下。
但誰也沒想到的是，這個被寄予厚望的CPU內部居然隱藏著一個Bug！
Bug被發現的過程也頗為傳奇，我們得從數學上的一個概念說起。
早在希臘時代，歐幾里得就已經證明質數有無窮多個，並且數字越大，質數分布得越稀疏。
神奇的是，盡管分布得很稀疏，但只要出現一個質數，就可以在附近找到另外一個， 例如41 和 43、101 和 103、10007 和 10009，他們之間相差都是2。
數學家給這些相差為2的連續質數起了一個名稱： 孿生質數。
1919年，挪威數學家 Viggo Brun證明了一件有趣的事情，就算有無窮多的孿生質數，它們倒數的和會收斂於一個常數，這個常數被稱為「 布朗常數 」。
但是讓數學家頭疼的是：他們不知道這個布朗常數是不是無理數。
隨著計算機的出現，有些人就想到一個招數：用計算機強大的算力，暴力求解。
美國 Lynchburg College 的數學教授Thomas Nicely就是其中的一員，他的實驗室恰巧裝備了新的奔騰計算機。
嚴謹的Nicely為了防止算錯，用了兩種演算法做雙保險，如果答案不同，肯定是某個地方出了問題。
Nicely滿懷希望地開始了計算，可是結果讓他失望：兩種演算法的結果真的不一樣！
深入研究以後，Nicely發現：824 633 702 441和824 633 702 443這兩個孿生質數，它們的倒數的小數點後的第10位被算錯了！
Nicely換了一台老舊的486電腦來計算，答案算對了。
他再用奔騰電腦來重新計算，錯誤重現。
到底是自己的程序寫錯了？還是電腦的問題？
Nicely開始做排除法， 排除自己代碼的錯誤，Borland編譯器的錯誤，晶元組的錯誤，花了整整4個月的時間 ，終於找到了Bug的起源地： 奔騰CPU 。
1994年10月24號，Nicely打電話給Intel的技術支持部門，告知他們這個問題，Intel說幾天內就會有回復，但是從此杳無音信。
原因很簡單，Intel早在1994年6月就知道了這個問題：浮點除法運算（FDIV）出錯。
奔騰CPU的FDIV引入了一種全新的、快速的實現方法，使用了一個2048項的硬體查找表，但是由於意外，有5個值沒有被正確地設置，他們本應該是2，但是卻設置成了0。
這個Bug只有在高精度計算的時候才會被觸發，普通用戶很難碰到，Byte雜志估計，出錯的概率是90億分之一。
既然影響不大，Intel的選擇是：隱瞞，悄悄修復，不公布任何細節。
畢竟已經售出幾百萬片CPU了，大規模召回損失太大。
又不是不能用！
收不到迴音的Nicely很不爽，10月30號，他開始給一些IT著名人士和雜志發郵件，包括Byte雜志，PC Week，InfoWorld，PC Magazine。
這件事情很快在網路上發酵，一大批牛人開始了問題定位的接力賽：
第一棒選手是上面提到的Nicely。
第二棒則是挪威的Terje Mathis，他很快確認了Nicely的問題，並且寫了一個簡單的匯編測試程序，發到了comp.sys.intel新聞組中（沒錯，那時候別說社交網路了，就連BBS還不流行）
第三棒是德國的Andreas Kaiser ，他找到了24個數字，它們的倒數在奔騰CPU只能得到單精度的結果。
第四棒是一位設計FPU(floating-point-unit)的專業人士，加州Vitesse半導體設計師Tim Coe。
他根據24個數字的線索，推測出奔騰CPU採用了基數為 4 的 SRT 演算法，每個時鍾周期可以生成兩位的商，使得速度比原來快兩倍。
事實也確實如此，內部專業人士的確厲害。
到了第五棒，一個超級大牛出現了，MATLAB之父：Cleve Moler
Moler總結了之前的數據，找到了Bug的規律。
可見犯了錯誤以後，想捂是捂不住的，你越想捂，這世界上越有人要把你扒個底朝天。
但是到目前為止，Intel奔騰這個硬體Bug還主要在 科技 圈中轉悠，破圈還需要等待一個重要時刻。
1994年11月24號，JPL（噴氣推進實驗室，錢學森是重要創始人）有兩名工程師得知了這個Bug，建議實驗室停購奔騰電腦。
奔騰CPU這個本來很難出現的Bug一下子成為街頭巷尾的熱議話題。
在媒體的重壓之下，Intel終於承認了浮點計算的漏洞，但依然嘴硬，它聲稱並不嚴重， 並且只給那些能證明自己受到影響的用戶更換CPU 。
這種想矇混過關的處理態度引發眾怒，動搖了消費者對Intel CPU的信心。
其他廠商也順時而動，IBM暫停銷售裝有Intel CPU的個人電腦，導致Intel股票大幅下跌。
1994年12月，撐不住的Intel終於宣布：召回所有有缺陷的處理器。
這也是 歷史 上第一次全面召回計算機晶元。
Intel為此付出的代價是：4.75億美元，名譽的損失更是難以估量。
故事到此並沒有結束。
照理說硬體出了問題，無法修改，只能替換。
但是不要忘了我們剛提到的那一群天才，MATLAB之父Cleve Moler ，Tim Coe，阿貢國家實驗室的 Peter Tang 以及來英特爾的幾位工程師，他們通力合作，在12月5號居然開發出了一個非常巧妙的軟體修復辦法。
細節這里就不贅述了，大概是：在特定情況下，將被除數和除數都乘以15/16，就可以進入安全狀態。
這個修復辦法被發到新聞組中，讓所有人免費使用。
精明的Cleve Moler讓公司發布了一個可以檢測和糾正除法錯誤的MATLAB版本，並且立刻發了一個新聞稿《MathWorks修復了Intel奔騰浮點數Bug》。
就在奔騰的Bug鬧得沸沸揚揚，全國知的時候，新聞稿出現在了美國各大媒體的傳真機上。
Cleve Moler成功地實施了一次完美營銷，這一年，他的公司MathWorks只是一家不到250人的小公司，隨後便走上了快車道，成為這一領域的巨頭。
㈦ MathWorks 公司怎麼樣
公司行業不清楚，但貌似待遇並不是很好啊~算一般的吧~