㈠ matlab是什么
MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
㈡ MathWorks有什么功能
The MathWorks 总部位于美国马萨诸塞州的Natick市，是世界领先的技术计算和基于模型的设计的软件开发商和供应商。The MathWorks 拥有3000多名员工，是一家私营公司，并且从1984年成立以来每年都在赢利。 The MathWorks 中国分公司位于北京，2007年成立，直接加入到MathWorks 全球范围内的销售，培训和支持服务中。
简介
Jack Little
从1984年成立，The MathWorks 已经逐步成为全球科学计算和基于模型设计的软件供应商的领导者。The MathWorks总部位于马萨诸塞州的Natick, 现在全球范围内拥有3000多名员工。
MathWorks 的客户是世界各大洲100多个国家的1,000,000多名顶级技术人员。这些技术人员工作在世界上最先进的技术公司，政府实验室，金融机构，以及3500多所大学。他们依赖于我们的产品和服务，因为MATLAB 和 Simulink 已经成为他们进行工程项目和科学研究的基本工具。
MATLAB 用户促进许多重要的领域的更好更快的发展；他们推进着我们对地球，环境和宇宙的认识的增长；他们使我们的汽车更加安全，燃料更加高效利用，并且不断提高着航空旅行的安全性；他们使我们的电话通话更加清晰，测量设备更加准确；他们改进医学研究和诊断技术；他们探索新的能源；并且培养下一代的科学家们。
创始人
Jack Little和Cleve Moler，MathWorks公司的创始人。他们意识到已有的编程语言比如Fortran和C语言已经不能满足需求，工程师和科学家们需要一种功能更强、效率更高的计算环境。为此，他们结合自己在数学、工程、计算机科学等领域的丰富经验而开发了MATLAB。MATLAB将大量的数学和图像处理函数与高级语言相结合，是一种高效的技术计算环境。
除了Matlab之外，MathWorks公司现在还开发了Simulink，用于仿真非线性动力学系统。同时，公司还开发了一系列的附加产品用于专门的应用领域，包括控制系统设计、信号处理与通信、图像处理、测试与测量、计算生物学以及金融建模与分析。
Jack Little, 总裁/创始人
Jack Little，MathWorks公司的总裁和共同创始人，是MathWorks公司的旗舰产品即信号处理工具箱和控制系统工具箱早期版本的共同开发者和首席架构师；Jack于1978年获取麻省理工学院(MIT)电机工程和计算科学专业学士学位，1980年获取斯坦福大学电子工程硕士学位；做为电气和电子工程师学会(IEEE)研究员以及麻省技术领导力理事会理事(Trustee of the Massachusetts Technology Leadership Council)，他的着作和演讲都致力于技术计算、基于模型设计、创业和软件工业等领域。
Cleve Moler,首席科学家/创始人
Cleve Moler是MathWorks公司的董事长和首席科学家。Moler先后在密歇根大学、斯坦福大学、新墨西哥大学担任数学和计算机科学教授达20余年。1989年全职加入MathWokrs公司之前，他先后在Intel Hypercube和Ardent Computer这计算机硬件生产公司工作了五年。做为MATLAB首个版本的开发者，他同时也是LINPACK和EISPACK科学子程序库的作者之一。他合作出版了三本关于数值方法的书。关于Cleve Moler的最新着作，可以参考Numerical Computing with MATLAB 和Experiments with MATLAB。
㈢ MATLAB在逐渐被Python淘汰吗
不会被取代，简单的说，Python是通用语言，什么都能做，而matlab擅长计算。
Python相比于Matlab的最大优势是：
Python是一门通用编程语言，实现科学计算功能的numpy、scipy、matplotlib只是Python的库和Package而已，除此之外Python还有用于各种用途的库和包，比如用于GUI的PyQt和wxPython，用于Web的Django和Flask
Matlab相比于Python最大的优势是：
它专门就是给数值计算开发的，在数值计算这个领域库最多、用的人最多、出的书最多
如果你做策略研究，做数据分析，两者功能上差不多，但是应该选择matlab ，因为：
如果你还要做网络爬虫，数据清洗等偏IT的工作，那么Python更优。
MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。使用 MATLAB，可以较使用传统的编程语言（如 C、C++ 和 Fortran）更快地解决技术计算问题。
随着MATLAB工具箱的不断添加和完善，M语言也逐渐成为工程界的准通用标准语言，官网称：MATLAB - The Language Of Technical Computing。
大学理工科专业一般都开设了或选修或必修的MATLAB相关课程。很多新出版的教材，计算机辅助教学的工具软件开始选用MATLAB。
MATLAB以其简洁易学的语法、友好的界面和完善的文档系统逐渐深入人心并将继续扩大它的控制领地。
然而，MATLAB也有着很大的局限性。首先，是价格。作为一款商业软件，获得正版授权，价格不菲。就说最便宜的学生版，核心组件单个授权要花99刀，想使用额外工具箱，则是每个工具箱29刀。 正如你能想到的，商业版本更贵。
其次，是版权。mathworks论坛活跃着很多用户，也有很多有价值的代码，但是，版权归mathworks公司，要想使用必须获得它的授权。
再次，是语言完善性。MATLAB进行数学计算的表现无可置疑，但是实际的科学计算还有文件操作、界面设计等。MATLAB在这些领域功能较弱或者很麻烦。应该可以说，MATLAB不是一种完善的语言。
还有：学术界大量使用matlab做仿真，做研究的话容易找到代码参考；
语法相对python更灵活一些，matlab写程序基本不用套路，所谓老夫撸matlab就一个字，干；
有simulink。有人说simulink没什么用，其实还是挺有用的，比如通信建模，另外simulink可以生产DSP或者FPGA代码，有的时候很有用。
首先， Python完全免费 ，绝大多数科学计算相关扩展库也都是免费的，大多也都是是开源的，所以金钱问题完全不用考虑。版权问题也基本不用考虑，众多的实例程序可以让你拿去就用。（有时候也需要考虑，因为有些授权，如GPL授权，具有“传染性”）。考虑控制版权更严格的诸如美国之类的国家，有着众多的研究人员和大学生使用Python，并有很多网络提供了交流平台，在这个平台可以获得更多的交流学习机会。
其次， Python是一门更易学更严谨的面向对象的程序设计语言 。作为通用程序设计语言的Python，有更为严格清晰的语法，可以轻易完成界面、文件、封装等高阶需求。最后，不得不提的就是性能。MATLAB作为科学计算工具，经过了近乎苛刻的优化，Python呢？
实话说，纯Python的速度确实不怎么地，但是使用Python的科学计算扩展库numpy、scipy等之后，速度和MATLAB不相上下。
再次大的优势： 开源 。你可以大量更改科学计算的算法细节。
可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，这方面需求应当不高。
第三方生态，Matlab不如Python。 比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。语言更加优美。另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。
python作为一种通用编程语言，可以做做Web，搞个爬虫，编个脚本，写个小工具用途很广泛。
大部分数据分析、图像处理、数字信号处理、数据可视化已经完全可以脱离matlab。特别是企业用户，已经不像以前高度依赖matlab。matlab内核效率不高、执行效率低仿真速度慢。python结合CUDA可以并行处理来加速仿真。更不要说最近正火的AI领域更没matlab什么事了
不要吹matlab了。Python是通用语言，matlab是个收费工具箱。我承认matlab simulink一类的工具箱很强大。但学matlab是没前途的，因为要收费，没什么公司会用
最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越Java之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！
可是难道现在Python语言真的有这么好的就业前景吗？首先我来给大家介绍一下Python学完以后能做什么。
一、人工智能
Python作为人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的，而且就业前景好，薪资普遍较高，拉勾网上，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K，当然，如果是初级工程师，起薪也已经超过了12500元/月。
二、大数据
我们目前正处于大数据时代，Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接，用Python做大数据的薪资也至少是20K以上了，大数据持续火爆，未来做大数据工程师，薪资还将逐渐上涨。
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大家在学python的时候肯定会遇到很多难题，以及对于新技术的追求，这里推荐一下我们的Python学习扣qun：784-758-214，这里是python学习者聚集地！！同时，自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！每日分享一些学习的方法和需要注意的小细节**
三、网络爬虫工程师
网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。
四、Python Web全栈工程师
全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)，英文Full Stack developer。全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，而Python Web全栈工程师工资基本上都高出20K，所以如果你能力足够，首选就是Python Web全栈工程师。
五、Python自动化运维
运维工作者对Python的需求很大，小伙伴们快快行动起来吧，学习Python自动化运维也能有个10k-15k的工资，很不错哦。
六、Python自动化测试
Python这门语言十分高效，只要是和自动化有关系的，它可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了，Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右，所以测试的小伙伴也需要学习Python哦！
七、3D 游戏 开发
Python有很好的3D渲染库和 游戏 开发框架，有很多实用Python开发的 游戏 ，如迪士尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、PyKyra等和一个PyWeek的比赛。对于想要进军 游戏 行业的同学们，Python也是一个不错的选择。
八、业务技术架构评估和优化
代码本身的优劣足以影响到访问效率的高低，而这种影响是很难通过后天的集群和服务器的优化而有所改善的。而具备开发能力，可以使评估技术架构是否合理，哪些地方可以做出调整，具备开发和架构设计及调优能力可是成为一个出色架构师的必须能力。
会，毫无疑问的告诉你，python+numpy+matplotlib就足以替代，更不说还有其他各种包
我觉得至少在国内，matlab逐渐被python替代是大势所趋。原因如下：
1）matlab是美国mathworks公司推出的商用工具，重点在“美国公司”。自从前中兴、华为先后被美国坑害之后，国内这些高 科技 公司谁还敢把命压在美国公司身上，天知道哪天就被无缘故的禁了。有python可用，当然是逐渐替代。
2）matlab是商用软件，lisense费用n贵，并且mathworks公司在软件中留了不少后门，上报使用者信息，正规公司用正版用的心痛，用盗版又用得心惊肉跳，那既然有免费的python，何乐而不为呢，哪怕功能弱一点，但是要相信社区的力量是无穷的，很快就能补上来。
Matlab和python完全不在一个水平线上的产品，matlab是一个面向算法本身，面向仿真本身的产品，如果非说运行效率，这个要看是谁写的程序了。matlab之所以收费在于它的运行库的更新。比如及时的5G Nr库的更新，这东西要是自己用python写不是不能写，只是时间，完整性，运行效率这些很难保证，毕竟matlab背后是一个强大的科学家团队的来负责算法，一个强大的工程师团队来完成实现，最后给到用手里的是一个简单易用的function.而用户做的是算法仿真，自己算法实现。大家都做了自己最擅长的事。
应该不会，许多专业的仿真是Python做不了的。
矩阵思维，矩阵可视化，语法的简洁性，这都是python欠缺的。
Matlab更专注于算法研究和仿真。Python是个大杂烩。个人感觉Matlab更适合算法细节调试。还有就是Simulink在不少领域暂时还不能被完全取代。
㈣ 现在matlab2022a现在稳定吗
稳定。matlab2022a进行了修正和补充，所以是非常稳定的。matlab2022a是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，该软件占用内存2g内存，容量非常小。
㈤ 智能人员指的是什么
问题一：人工智能的定义是什么？ 本人在下面列出了10种最热门的人工智能技术：
自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。代表性厂商包括：Attivio、Cambridge Semantics、Digital Reason、Lucidworks、Narrative Science和SAS。
语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。代表性厂商包括：NICE、Nuance munications、OpenText和Verint Systems。
虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。”从简单的聊天机器人，到可以与人类进行交际的高级系统，不一而足。目前应用于客户服务和支持以及充当智能家居管理器。代表性厂商包括：亚马逊、苹果、Artificial Solutions、 Assist AI、Creative Virtual、谷歌、IBM、IPsoft、微软和Satisfi。
机器学习平台：不仅提供了设计和训练模型，并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力，还提供了算法、应用编程接口（API）、开发工具包和训练工具包。目前应用于一系列广泛的企业应用领域，主要涉及预测或分类。代表性厂商包括：亚马逊、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微软、SAS和Skytree。
针对人工智能优化的硬件：这是专门设计的图形处理单元（GPU）和设备，其架构旨在高效地运行面向人工智能的计算任务。目前主要在深度学习应用领域发挥作用。代表性厂商包括：Alluviate、克雷、谷歌、IBM、英特尔和英伟达。
决策管理：引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统，并用于初始的设置/训练和日常的维护和调优。这是一项成熟的技术，应用于一系列广泛的企业应用领域，协助或执行自动决策。代表性厂商包括：Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。
深度学习平台：一种特殊类型的机器学习，包括拥有多个抽象层的人工神经网络。目前主要应用于由很庞大的数据集支持的模式识别和分类应用领域。代表性厂商包括：Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、 Saffron Technology和Sentient Technologies。
生物特征识别技术：能够支持人类与机器之间更自然的交互，包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。目前主要应用于市场研究。代表性厂商包括：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。
机器人流程自动化：使用脚本及其他方法，实现人类操作自动化，从而支持高效的业务流程。目前应用于人类执行任务或流程成本太高或效率太低的地方。代表性厂商包括：Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Pri *** 、UiPath和WorkFusion。
文本分析和NLP：自然语言处理（NLP）使用和支持文本分析，为此它借助统计方法和机器学习方法，为理解句子结构及意义、情感和意图提供方便。目前应用于欺诈检测和安全、一系列广泛的自动化助理以及挖掘非结构化数据等领域。代表性厂商包括：Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico......>>
问题二：什么是智能化员工？ 30分 信息时代知识型员工管理发展的新趋势
内容提要：信息时代知识型员工是企业的核心，知识型员工的管理由于信息经济的到来，使得管理的发展出现了新的趋势，主要体现在组织结构、知识资本、信息沟通、教育培训等方面。
关键词：信息时代 知识型员工 管理
当今世界，信息技术飞速发展，信息化速度迅猛，世界面临着信息化、全球化的两大趋势。在科技先进和信息化先行的发达资本主义国家，又涌现了知识经济的浪潮，这给经济管理实践和传统经济管理理论带来许多新情况和新课题。信息基础设施升级和信息技术的迅猛发展，使知识的生产存储、分享和使用在技术上更为可行、经济上更为合算，经济活动中各种要素的配置、组合方式了将更为合理、更有效，企业经济管理之间的竞争的重点在知识、资讯、科技综合体---知识型的人才，而经济管理中各种要素的管理归根到底是对高素质人员的管理D知识型员工的管理，知识型员工管理是企业成败的关键因素。
一 有关知识型员工的几个基本概念
1知识型员工
美国着名的管理学家彼得・德鲁克(PeterDrucker)提出了知识工作者(knowledgeworker)的概念：知识型员工是指,一方面能充分利用现代科学技术提高工作的效率,另一方面知识型员工本身具备较强的学习知识和创新知识的能力。知识创新力是知识型员工最主要的特点。此外,知识型员工的工作主要是一种思维性活动,知识的更新和发展往往随环境条件的变化而有所适应,具有很大的灵活性。所以,知识型员工兼具知识性、创造性、灵活性等方面的特征。加拿大着名的学者、加拿大优秀基金评选主审官弗朗西斯・赫瑞（Frances Horibe）认为：“简而言之，知识员工就是那些创造财富时用脑多于用手的人们。他们通过自己的创意、分析、判断、综合、设计给产品带来附加价值。当然创造过程中了用到手，但只是用手将数据输入计算机而不是用手扛一个50磅重的麻包。”本文认为知识型员工是指在一个企业组织之中用智慧所创造的价值高于其动手所创造的价值的员工。
2 知识管理、信息管理
信息经济时代企业的生产经营管理发展为知识型的管理简称为知识管理，它是运用集体的智慧提高应变创新的能力，为企业实现显性知识和隐性知识共享提供新的途径。纯粹的信息管理则是对企业信息进行分类等。知识不等信息，知识是信息与人类认知能力结合的产物。知识与信息的不同是知识管理、信息管理这两种管理最大的不同点。知识管理包括对人的管理和对信息的管理，它是体现“以人为本”的管理。知识管理有利于企业信息处理能力与员工的创新能力相结合，进而增加企业应变能力和预见能力。20世纪末发达国家不少企业在企业总经理与信息部经理之间设立一种知识主管（CKO）的新职位，并作了适当的分工，信息部经理重点负责企业技术与信息的开发应用，而知识主管主要从事企业创新和培养有创新能力的员工。
二 知识型员工管理发展新趋势
1 知识进一步资本化
在信息经济形态下,知识作为资本其价值的实现有多种途径。知识型员工知识价值的实现,是以知识参与经营管理的具体表现,同时对其具有巨大的激励作用。从初始的概念分析,知识也是一项资产,当知识作为资本投资于企业经营过程中时,就已经完成了知识资本化的转变。为了充分发挥知识型员工的积极性,在经营管理过程中应考虑其知识价值的实现途径和方式，可以通过在企业或组织建立知识资本化的激励制度：对拥有核心知识能力的员工,则可以以技术入股的方式给以技术价值的承认。对知识型管理方面的员工,则可用管理入股的形式鼓励其工作积极性。这就是采用股票期权来激励员工,股票期权是一种区别于年薪分配制度和员工持股计划的新的激励方式,它不......>>
问题三：人类智能是什么，有什么特点 人类之所以能成为万物之灵,是因为人类具有能够高度发展的智能.人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领.它包括“智”和“能”两种成分.“智”主要是指人对事物的认识能力；“能”主要是指人的行动能力,它包括各种拔能和正确的习惯等等.人类的“智”和“能”是结合在一起而不可分离的.人类的劳动、学习和语言交往等活动都是“智”和“能”的统一,是人类独有的智能活动.意向是人类智能的一个重要方面.人的活动是有目的的、自觉的活动,一刻也离不开自己意向的主导.注意、需要、意图、情绪、意志、理想等都是人的意向活动形式.保持积极的意向、恰当的情绪和顽强的斗志等等,对人类智能的发展和发挥是十分重要的.思维是人类智能的核心.人类智能的特点主要是思想,而思想的核心又地思维.“人是一种思维的动物”,没有思维就没有人类的智能.有了思维,人类才能形成各种较复杂的意向,从而主导着人的活动,表现出人类所特有的自觉能动性.有了思维,人类才能探索自然界的奥秘,发现自然现象背后的规律.有了思维,人类才能发明各种技术,突破自己认识器官和行动器官的限制,大大提高改造世界的能力.
问题四：智能投顾是什么意思？ “智能投顾”也可被称作为机器人投顾、智能理财、自动化理财等。利用大数据分析、量化金融模型以及智能化算法，根据投资者的风险承受水平、预期收益目标以及投资风格偏好等要求，运用一系列智能算法，投资组合优化等理论模型，为用户提供投资参考，并监测市场动态，对资产配置进行自动再平衡，提高资产回报率，从而让投资者实现“零基础、零成本、专家级”动态资产投资配置。叮咚钱包也将正式开始进军智能投顾市场，推出智能投顾产品，预期将在下半年正式上线。
问题五：智能机器人有什么功能 目前用的最多的就是扫地机器人，其他的机器人要么工业用，要么没什么实用价值，多是用于展示的设备。
问题六：人与人工智能区别 意识和人工智能的关系
1、人工智能的本质
人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。
2、人工智能与人类思维的本质区别
人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。
(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。
(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。
(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题，进行发明创造。
(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力，但它同人脑相比，局部超出，整体不及。智能机器是人类意识的物化，它的产生和发展，既依赖于人类科学技术的发展水平，又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此，从总体上说；人工智能不能超过人类智慧的界限。关于电脑能够思维，甚至会超过人的思维，电脑、机器人将来统治人类的观点是完全没有根据的。
3、人工智能产生和发展的哲学意义
(1)人工智能的产生和发展，有力地证明了意识是人脑的机能、物质的属性，证明马克思主义关于意识本质的观点的正确性。
(2)人工智能的产生和发展深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
(3)随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
以上是我摘的，我本人不同意以上观点，我认为人工智能它是可以超过人的智能，是由他的物理属性决定的。他的发展不可估量。殊不知人工智能，可以
自我学习， 也可以自我进化，也可以有社会属性。政治上这样说，只不过是
愚弄一些无知的人民。
问题七：什么是人工智能 什么是人工智能
近年来，随着计算机技术的迅猛发展和日益广泛的应用，自然地会提出人类智力活动能不能由计算机来实现的问题。几十年来，人们一向把计算机当作是只能以极快地、熟练地、准确地运算数字的机器。但是在当今世界要解决的问题并不完全是数值计算，像语言的理解和翻译、图形和声音的识别、决策管理等都不属于数值计算，特别像医疗诊断要有专门的特有的经验和知识的医师才能作出正确的诊断。这就要求计算机能从“数据处理”扩展到还能“知识处理”的范畴。计算机能力范畴的转化是导至“人工智能”快速发展的重要因素。
人工智能的定义：
着名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科DD怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
从实用观点来看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
计算机与智能
通常我们用计算机，不仅要告诉计算机，要做什么，还必须详细地、正确地告诉计算机怎么做。也就是说，人们要根据任务的要求，以适当的计算机语言，编制针对该任务的应用程序，才能应用计算机完成此项任务。这样实际上是在人完全控制计算机完成的，是谈不上计算机有“智能”。
大家都知道，世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫与美国IBM公司的RS／6000（深蓝）计算机系统于1997年5月11日进行了六局“人机大战”，结果“深蓝”以3.5比2.5的总比分获胜。比赛结束了给人们留下了深刻的思考；下棋要获胜要求选手要有很强的思维能力、记忆能力、丰富的下棋经验，还得及时作出反映，迅速进行有效的处理，否则一着出错满皆输，这显然是个“智能”问题。尽管开发“深蓝”计算机的IBM专家也认为......>>
问题八：习题一 1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点 定义：人类所具有的智力和行为能力。
特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、 归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。
问题九：应和是什么意思 现代汉语词典解释：（声音、语言、行动等）相呼应：同声~
【词语】应和
【读音】yìng hè
【解释①】反应和谐。
〖出处〗《左传・昭公二十八年》：“心能制义曰度，德正应和曰莫，照临四方曰明，勤施无私曰类。”
【解释②】答和；应声唱和。
〖出处〗①《史记・曹相国世家》：“相舍后园近吏舍，吏舍日饮歌呼……乃反取酒张坐饮，亦歌呼与相应和。”
②宋・叶适《醉乐亭记》：“舟艇各出茭莲中，歌相应和，已而皆会于思远楼下。”
③《四库全书总目・别集二五・沧溟集》：“后七子以李攀龙为冠， 王世贞应和之。”
④管桦《葛梅》：“应和着这女子的笑声，从附近的白杨林里，传来了布谷鸟和黄莺悠扬的鸣啭。”
【解释③】呼应；响应。
〖出处〗①《汉书・陈汤传》：“时康居兵万馀骑，分为十馀处，四面环城，亦与相应和。”
②《宋书・沉攸之传》：“ 敬儿、文和斩其使，驰表以闻；柏年、道和、佩玉怀两端，密相应和。”
③宋・苏轼 《乞将合转一官与李直方酬奖状》：“近日寿州界内强贼甚多……白昼骑马于镇市中劫人。其尹遇等闻之，即欲商量应和，居民忧惧。”
【解释④】应答；应对。
〖出处〗①汉・桓谭 《新论》：“ 哀帝时，有老人范兰，言年三百岁，初与人相见，则喜而相应和，再三，则骂而逐人。”
②《百喻经・米决口喻》：“昔有一人，至妇家舍，见其F米，便往其所，偷米之。妇来见夫，欲共其语。满口中米，都不应和。”
③菡子《致江幼农》：“我们还谈了许多细节，你那么欣慰地应和着，就像谈着你自己的事情似的。”
㈥ 一道数学题，让芯片巨头亏了5亿美金
1993年，CPU 巨头Intel推出了Pentium处理器。
新的品牌顺利地摆脱了AMD等公司对286，386，486等数字系列的品牌“抄袭”，树立了全新的领先者的形象。
再加上90年代初斥巨资成功推进的Intel Inside计划， Intel 成功地从一家主要向电脑制造商供货的公司，转变成一家直接面向消费者的品牌。
不知道哪位天才把Pentium翻译成霸气的“奔腾”，真是惊艳全场的神来之笔。
新产品，新品牌，Intel 可谓意气风发，准备一统天下。
但谁也没想到的是，这个被寄予厚望的CPU内部居然隐藏着一个Bug！
Bug被发现的过程也颇为传奇，我们得从数学上的一个概念说起。
早在希腊时代，欧几里得就已经证明质数有无穷多个，并且数字越大，质数分布得越稀疏。
神奇的是，尽管分布得很稀疏，但只要出现一个质数，就可以在附近找到另外一个， 例如41 和 43、101 和 103、10007 和 10009，他们之间相差都是2。
数学家给这些相差为2的连续质数起了一个名称： 孪生质数。
1919年，挪威数学家 Viggo Brun证明了一件有趣的事情，就算有无穷多的孪生质数，它们倒数的和会收敛于一个常数，这个常数被称为“ 布朗常数 ”。
但是让数学家头疼的是：他们不知道这个布朗常数是不是无理数。
随着计算机的出现，有些人就想到一个招数：用计算机强大的算力，暴力求解。
美国 Lynchburg College 的数学教授Thomas Nicely就是其中的一员，他的实验室恰巧装备了新的奔腾计算机。
严谨的Nicely为了防止算错，用了两种算法做双保险，如果答案不同，肯定是某个地方出了问题。
Nicely满怀希望地开始了计算，可是结果让他失望：两种算法的结果真的不一样！
深入研究以后，Nicely发现：824 633 702 441和824 633 702 443这两个孪生质数，它们的倒数的小数点后的第10位被算错了！
Nicely换了一台老旧的486电脑来计算，答案算对了。
他再用奔腾电脑来重新计算，错误重现。
到底是自己的程序写错了？还是电脑的问题？
Nicely开始做排除法， 排除自己代码的错误，Borland编译器的错误，芯片组的错误，花了整整4个月的时间 ，终于找到了Bug的起源地： 奔腾CPU 。
1994年10月24号，Nicely打电话给Intel的技术支持部门，告知他们这个问题，Intel说几天内就会有回复，但是从此杳无音信。
原因很简单，Intel早在1994年6月就知道了这个问题：浮点除法运算（FDIV）出错。
奔腾CPU的FDIV引入了一种全新的、快速的实现方法，使用了一个2048项的硬件查找表，但是由于意外，有5个值没有被正确地设置，他们本应该是2，但是却设置成了0。
这个Bug只有在高精度计算的时候才会被触发，普通用户很难碰到，Byte杂志估计，出错的概率是90亿分之一。
既然影响不大，Intel的选择是：隐瞒，悄悄修复，不公布任何细节。
毕竟已经售出几百万片CPU了，大规模召回损失太大。
又不是不能用！
收不到回音的Nicely很不爽，10月30号，他开始给一些IT着名人士和杂志发邮件，包括Byte杂志，PC Week，InfoWorld，PC Magazine。
这件事情很快在网络上发酵，一大批牛人开始了问题定位的接力赛：
第一棒选手是上面提到的Nicely。
第二棒则是挪威的Terje Mathis，他很快确认了Nicely的问题，并且写了一个简单的汇编测试程序，发到了comp.sys.intel新闻组中（没错，那时候别说社交网络了，就连BBS还不流行）
第三棒是德国的Andreas Kaiser ，他找到了24个数字，它们的倒数在奔腾CPU只能得到单精度的结果。
第四棒是一位设计FPU(floating-point-unit)的专业人士，加州Vitesse半导体设计师Tim Coe。
他根据24个数字的线索，推测出奔腾CPU采用了基数为 4 的 SRT 算法，每个时钟周期可以生成两位的商，使得速度比原来快两倍。
事实也确实如此，内部专业人士的确厉害。
到了第五棒，一个超级大牛出现了，MATLAB之父：Cleve Moler
Moler总结了之前的数据，找到了Bug的规律。
可见犯了错误以后，想捂是捂不住的，你越想捂，这世界上越有人要把你扒个底朝天。
但是到目前为止，Intel奔腾这个硬件Bug还主要在 科技 圈中转悠，破圈还需要等待一个重要时刻。
1994年11月24号，JPL（喷气推进实验室，钱学森是重要创始人）有两名工程师得知了这个Bug，建议实验室停购奔腾电脑。
奔腾CPU这个本来很难出现的Bug一下子成为街头巷尾的热议话题。
在媒体的重压之下，Intel终于承认了浮点计算的漏洞，但依然嘴硬，它声称并不严重， 并且只给那些能证明自己受到影响的用户更换CPU 。
这种想蒙混过关的处理态度引发众怒，动摇了消费者对Intel CPU的信心。
其他厂商也顺时而动，IBM暂停销售装有Intel CPU的个人电脑，导致Intel股票大幅下跌。
1994年12月，撑不住的Intel终于宣布：召回所有有缺陷的处理器。
这也是 历史 上第一次全面召回计算机芯片。
Intel为此付出的代价是：4.75亿美元，名誉的损失更是难以估量。
故事到此并没有结束。
照理说硬件出了问题，无法修改，只能替换。
但是不要忘了我们刚提到的那一群天才，MATLAB之父Cleve Moler ，Tim Coe，阿贡国家实验室的 Peter Tang 以及来英特尔的几位工程师，他们通力合作，在12月5号居然开发出了一个非常巧妙的软件修复办法。
细节这里就不赘述了，大概是：在特定情况下，将被除数和除数都乘以15/16，就可以进入安全状态。
这个修复办法被发到新闻组中，让所有人免费使用。
精明的Cleve Moler让公司发布了一个可以检测和纠正除法错误的MATLAB版本，并且立刻发了一个新闻稿《MathWorks修复了Intel奔腾浮点数Bug》。
就在奔腾的Bug闹得沸沸扬扬，全国知的时候，新闻稿出现在了美国各大媒体的传真机上。
Cleve Moler成功地实施了一次完美营销，这一年，他的公司MathWorks只是一家不到250人的小公司，随后便走上了快车道，成为这一领域的巨头。
㈦ MathWorks 公司怎么样
公司行业不清楚，但貌似待遇并不是很好啊~算一般的吧~