各位网友好，小编关注的话题，就是关于人工智能完备的问题，为大家整理了4个问题人工智能完备的解答内容来自网络整理。

人工智能离替代人智还有多远

回答这个问题的前提，是要搞清楚人工智能能否替代人脑智慧。我认为：人工智能不能替代人脑，但是人工智能与人脑功能匹配，已经不远了。
第一，人工智能不久就会拥有人的情感与观念。
目前有一个研究热点就是“意识智能”。科学家正在从哲学、心理、情感等方面，深入研究大脑运作的原理、意识的内涵，相信这个难关将迟早被攻克。在软件系统设计中模拟大脑的各个功能组成部分。将来会给机器人融入情感、视觉、触觉等，但这一起，不是为了替代人类去工作生活、消费体验，而是为了更好地服务社会，服务人类。
第二，
人脑改变人工智能，也随着人工智能同步完备。在人类的作用下，人工智能朝着模仿人脑逐步迈进，在未来十年一定会有重大突破。 人工智能发展到极致，能否超过人脑？在运算等方面有可能。能否全面替代大脑？不太可能。一方面，人类在发展人工智能的时候，就已经想到了这点，留好了后手，在立法、技术等方面必须有所准备。另一方面，人脑也是在不断进步的，人脑潜力超乎我们想象。在《最强大脑》等节目中，我们已经看到了人脑在逻辑、感受、视觉等方面的无限可能，而我们仅仅动用了其中一小部分，更何况，人类也掌握了智能游戏规则。

说了很多，欢迎批评指正，互相点赞关注，共同进步。

人工智能的可挖掘性是无上限的。

但是基于道德和对人类自身的保证，它完全代替人智是不可能的。

人工智能可以为我们做一部分思考和重复性工作。

而且被代替的这部分工作，也是在人类可控的，人类执行过的事件上。

那么社会和科技的发展将会变得不可控。迟早会成为灾难。

但是完全代替人类智慧。

人工智能有可能实现自动编程吗

现在还有些问题，但不久将来会实现的。

让 AI 自动编程是人工智能领域长久以来的梦想之一。

彭博和英特尔实验室的两位研究人员，号称实现了首个能够自动生成完整软件程序的 AI 系统“AI Programmer”，这个“AI 程序员”利用遗传算法和图灵完备语言，开发的程序理论上能够完成任何类型的任务。

AI 自动编程的时代，大幕已开。

让 AI 自动编程一直是计算机科学家的梦想。目前这个方面的成果还非常有限，比如让 AI 自动补完编程语言，或者执行简单的加法程序。

谷歌和亚马逊在语音业务的布局上有什么不同之处

亚马逊和谷歌在语音业务的布局上的逻辑是不一样的，这里牵扯到他们各自掌握的数据侧重点。我们这里讲是讲他们各自更优势的部分。

Amazon作为美国最大购物平台，它掌握的数据主要是消费者全部的消费习惯，也就是消费数据，它的目的就是让消费者可以快速和商家联系。所以Echo是来做什么呢，不是让人和Alexa聊天然后学知识或者聊个开心愉快，Amazon是想让人买买买，疯狂买，这就是意义，是亚马逊期望有的意义。所以亚马逊的优势和侧重是消费习惯，亚马逊希望Alexa能够渗透到方方面面，不会只局限在现在的Echo系列，会去推更多硬件。

竞争大环境上，社交是Facebook的，搜索是google的，那么亚马逊也需要一个点去进入，所以现在做了Echo，但是注意Echo只是载体，重点是背后的Alexa，Alexa是生态系统。亚马逊需要有个像社交或者搜索这样大的入口来通过Alexa增加Amazon这个平台上的购物总量。

而Google Home侧重什么呢？Google掌握的是我们的邮件，行程安排，搜索偏好，它知道我们在做什么，想什么，所以Google Home适合做教育，什么意思呢，就是帮助我们提高自己的生产力。

像我经常在邮件里跟我教授聊什么，谷歌知道，你订了 Coursera 课，它也知道，我日程里比如说去斯坦福上课，它知道，你在谷歌搜索你不知道的东西，它也知道。所以人工智能完备后，各家拼的其实就是谁的数据在哪一块，而谷歌和亚马逊定位差异就基于此。

以上内容参考硅发布跨境直播《美科技巨头在语音交互方面布局和差异》。

哥德尔不完备定理是否意味着强人工智能无法实现

1899年，大卫·希尔伯特发展了几何领域的公理。希尔伯特还描绘了将其余数学领域统统公理化的蓝图，并规定任何这样的尝试都应满足如下要求：

• 完整性：必须保证值为真的所有数学命题都能在该公理系统中得到证实。

• 可判定性：必须有这么一种算法来判定任意数学命题是真还是假（这就是图灵论文中提到的“判定性问题”）。

罗素和怀特海试图通过引入他们所谓的逻辑类型论来解决弗雷格的困境。其思想是将公式语言划分为多个级别或类型。每一层级都可以指涉下层的水平，但不可干涉他们自身或更高的层级。这实际上是通过禁止自我指涉的方法，解决了自指悖论（这种解决办法虽不受逻辑学家欢迎，但切实影响了计算机科学——大多数现代计算机语言都有受类型论影响的影子。）

自指悖论最终表明，希尔伯特计划可能永远不会成功。1931年，年轻的哥德尔提出了现在闻名世界的不完全性定理，证明任何能包含初等算术陈述的公理系统中都必定存在值为真，但却不可凭借这组公理来判定的命题（哥德尔的不完全性定理是少数大众所熟知的逻辑学说，这还是多亏了像《哥德尔，埃舍尔，巴赫》和《皇帝新脑》这样的读物）。

图灵和丘奇各自独立证明了不存在可以证实任一数学命题是否为真的算法，这一证明给了希尔伯特计划最后一击。（丘奇是通过发明一套名为lambda演算的全新系统来证实的，这套算法正是后来诸如Lisp等计算机语言的灵感来源。）判定性问题的答案是否定的。

图灵的核心观点在他1936年的著名论文《论数字计算在判定性问题中的应用》的第一部分就已经提出。为了严谨地解决判定性问题，图灵首次创造了一个事实上的计算机模型，在今天，符合这一模型的机器就被称为“通用图灵机”。

对形式系统（数学系统和逻辑系统）的可判性问题和完备性问题的解答指出，在一个形式系统中，无法用规则解答的问题总是存在的。对于人工智能来说，这个问题不一定是“智能”是否能实现，也有可能是其他问题。但并不说明人工智能不能实现。

以上内容参考硅发布微信号文章《亚里士多德如何发明了计算机》

到此，大家对人工智能完备的解答时否满意，希望人工智能完备的4解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。