当人工智能进入终极时代，人类如何拓展自己的新能力？
如果是模仿人类智能，人工智能永远不会超过人类。而人工智能的另一个发展方向是，有自己的思考方式，很多事情人工智能可做，但人类做不了。
我们善意的认为，最后的终局是人机协同。但并不能保证大家都在相同的伦理框架下，最终可能是，人与机器人的结合，以及部分人类被取代。对人工智能发展，我持悲观态度，要注意人工智能威胁，需要谨慎对待。
美国的佩德罗·多明戈斯在《终极算法》中讲，机器学习和人工智能将重塑世界，也必将创业新的人类文明。所以说我们“不要和人工智能对抗，要让人工智能为你服务。”
当前，面临的最大问题，还是自学习问题，也正如爱因斯坦所言“所有科学中最大的目标就是，从最少数量的假设和公理出发，用逻辑演绎推理的方法解释最大量的经验事实。”
ai最终形态是什么？
人工智能的最终形态是一个广泛讨论的话题，它可能会有多种不同的形式。其中一种观点是，AI的最终形态可能是基于条件反射的神经网络（Reflex Based Neural Network, RBNN）。这种网络受条件反射这一极其常见的现象启发，通过一些简单到足以在细胞中实现的机制，将神经网络映射至可自我学习的图灵机，并对“概念”和“知识”提供了一般化的储存和查询方法。
另一种观点则认为，人形机器人可能是AI的终极形态。这是因为，具身智能（Embodied AI）指的是有身体并支持物理交互的智能体，如智能服务机器人、自动驾驶汽车等。这类机器人能够像人一样与环境交互感知、自助规划、决策、行动、执行任务，包含人工智能领域几乎所有的技术，包括机器视觉、自然语言理解、认知和推理、机器人学、博弈伦理、机器学习等，横跨多个学科方向。此外，也有观点预测智能机器人的终极形态可能是云端智能机器人。
总的来说，AI的最终形态可能会有很多种可能性，具体会以何种形式呈现，还需要进一步的科技发展和实践探索。
人工智能和超级强软区别？
我们来先说强软，它是运用强大的开局库来选择开局库中下过的棋局最优的一步，换句话说逃脱不了人类的思维，人工智能则具有学习进化的功能，开始强软有优势但是不能创新不能进化有局限，人工智能开始弱它会不断学习越来越强，最终人工智能将远远超越强软
举个例子，弱人工智能比如现在工厂里面的机器人，给个固定程序，给你一直执行下去；强人工智能比如说类人的高级产品，具有自我学习能力，能够思考和推理，那么强人工智能就可以在你旁边跟你学习了
棋类AI本身就是人工智能的范畴，深度学习只是人工智能的一种流派。但是现在深度学习方法过于深入人心，一提到人工智能，人们首先想到的就是深度学习方法，而传统方法就变成了”顶级强软“。
这两个流派其实界限并不清晰，二者相互借鉴，深度学习方法只是用于评估局面好坏，可以看做是局面评判器。
alpha-beta剪枝+一个比较弱的局面评判器=一个比较强的局面评判器。
alpha-beta剪枝可以看做是一种增强算子，它能够让局面评判器更准确。从字面含义来说，人工智能有褒扬赞叹之义，顶级强软则有点贬斥机械死板之义。
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