导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能如何完成计算功能的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能算法解决新挑战，智能算法是什么？是如何运行的？
由于人工智能缺乏可解释性，人们越来越关注人工智能主体的接受和信任问题。多年来，对可解释性的重视在计算机视觉、自然语言处理和序列建模等领域取得了巨大的进展。随着时间的推移，这些类型的编码指令变得比任何人想象的都更加全面和复杂。人工智能算法已经进入了这一领域。人工智能算法是机器学习的一个子领域，它引导计算机学习如何独立工作。因此，为了优化程序并更快地完成工作，小工具将继续学习。
人工智能算法也广泛应用于能源部门。当地供应商可以改变邻近城镇和地区的供电方向，以确保那些最需要的人可以通过增加个人电脑的使用来获得电力，个人电脑是国家电网的一部分。人工智能算法的另一个迷人用途是在我们的交通网络中。如果你曾经考虑过红灯是如何根据交通流量调整的，或者一些大城市是如何根据紧急情况自动调整交通的，你就会明白这个程序是如何使用的。
科学家可以使用专门的仪器和数据收集技术来找出导致气候变化的原因以及我们可以做些什么。人工智能算法在这一领域正变得越来越普遍。从我们如何使用互联网到我们如何使用手机打电话，这一技术水平解决了许多困难，使这一时期成为历史上最简单的相互交流时期。
人工智能算法也每天都在使用。尽管关于美国联邦政府如何保护个人数据信息的问题尚不清楚，但对特定方面和通信的计算机软件监控已经在防止国内外的重大恐怖行为。这只是人类使用人工智能不断发展和扩大的一种经验。人类对人工智能的使用拓宽了我们的视野，使事情变得更简单、更安全，并使子孙后代更幸福。
人工智能的原理是什么
人工智能的原理，简单的形容就是：
人工智能=数学计算。
机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”
这种模式。
想象家里的双控开关。
为了实现更复杂的计算，最终变成了，“大规模集成电路”——芯片。
电路逻辑层层嵌套，层层封装之后，我们改变电流状态的方法，就变成了“编写程序语言”。程序员就是干这个的。
程序员让电脑怎么执行，它就怎么执行，整个流程都是被程序固定死的。
所以，要让电脑执行某项任务，程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。
就拿联控电梯举例：
别小看这电梯，也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断：上下方向、是否满员、高峰时段、停止时间是否足够、单双楼层等等，需要提前想好所有的可能性，否则就要出bug。
某种程度上说，是程序员控制了这个世界。可总是这样事必躬亲，程序员太累了，你看他们加班都熬红了眼睛。
于是就想：能不能让电脑自己学习，遇到问题自己解决呢？而我们只需要告诉它一套学习方法。
大家还记得1997年的时候，IBM用专门设计的计算机，下赢了国际象棋冠军。其实，它的办法很笨——暴力计算，术语叫“穷举”（实际上，为了节省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算，比如那些明显的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚，然后对比人类的比赛棋谱，找出最优解。
一句话：大力出奇迹！
但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。
所以，程序员给阿尔法狗多加了一层算法：
A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。
B、然后，有针对性地计算。
——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！
在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？
这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。
仔细想一下，人类是怎样学习的？
人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并根据总结的规律，预测未来。
当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。
不过，机器的学习方式，和人类有着质的不同：
人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。
机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。
这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。
它就是仗着算力蛮干而已！力气活。
具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。
（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）
它需要两个前提条件：
1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；
2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。
所以，神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫做“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。
神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！
现在，这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。
目前AI常见的应用领域：
图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。
自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。
神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。
当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。那么，
这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——事实上，计算机连真正的随机数都产生不了。
——机器仍然是笨笨的。
更多神佑深度的人工智能知识，想要了解，可以私信询问。
AI人工智能正在改变计算的整个本质
机器学习，特别是深度学习，迫使重新评估芯片和系统的设计方式，这将改变未来几十年的行业方向。
从芯片到软件再到系统，计算领域将在未来几年内因机器学习的普及而发生巨大变化。我们可能仍然将这些计算机称为“通用图灵机”，正如我们已有八十年或更长时间。但在实践中，它们将与迄今为止构建和使用的方式不同。
任何关心计算机工作的人以及对所有形式的机器学习感兴趣的人都会感兴趣。
今年2月，Facebook负责人工智能研究的负责人Yann LeCun在旧金山举行的国际固态电路会议上发表了演讲，该会议是世界上运行时间最长的计算机芯片会议之一。在ISSCC，LeCun明确了计算机技术对人工智能研究的重要性。 LeCun说：“硬件功能和软件工具既激励又限制了AI研究人员想象并将允许自己追求的想法类型，我们所掌握的工具比我们承认的更能影响我们的想法”。
不难看出情况是怎样的。从2006年开始，深度学习的兴起不仅是因为大量数据和机器学习中的新技术，例如“辍学”，而且还因为计算能力越来越强。特别是，越来越多地使用来自Nvidia的图形处理单元或“GPU”，导致计算的更大并行化。这使得对比以往更大的网络的培训成为可能。20世纪80年代提出的“并行分布式处理”的前提，即人工网络的节点同时被训练，最终成为现实。
一些人认为，机器学习现在有望接管世界上大部分的计算活动。在2月份的ISSCC期间，LeCun 向ZDNet讲述了计算方向的变化。LeCun说：“如果你走了五年，未来十年，你会看到计算机花费时间做些什么，大多数情况下，我认为他们会做一些像深度学习这样的事情 - 就计算量而言”。他还指出，深度学习可能无法通过收入占据计算机销售的大部分，但是，“就我们如何每秒花费我们的毫瓦或我们的运营而言，他们将花在神经网络上。
深度学习成倍增长
随着深度学习成为计算的焦点，它正在推动当今计算机能够做到的界限，在某种程度上推动神经网络进行预测的“推理任务”，但对于训练神经网络更是如此，计算密集型功能。
注：据OpenAI称，自2012年以来，深度学习网络对计算的需求每3.5个月翻一番。
诸如OpenAI的GPT-2之类的现代神经网络需要并行训练超过十亿个参数或网络权重。作为Facebook的热门机器学习培训库PyTorch的产品经理，5月份告诉ZDNet，“模型越来越大，它们真的非常大，而且培训成本非常高。” 如今最大的模型通常不能完全存储在GPU附带的存储器电路中。
此外：谷歌表示人工智能的“指数”增长正在改变计算的本质
计算周期的需求速度越来越快。根据OpenAI提供的数据，早在2012年创建的令人尊敬的AlexNet图像识别系统在总培训时间内耗费了相当于每秒1000万次浮点运算的“千万亿次浮点运算”，总时间达到一天。但AlphaZero是由谷歌的DeepMind在2016年建立的神经网络，它击败了世界上的国际象棋冠军，并且每秒消耗超过一千天的千万亿次飞越。AlexNet和AlphaZero之间计算周期的增加使得每3.5个月的计算消耗量翻了一番。这是2016年收集的数据。到目前为止，步伐无疑会增加。
计算机芯片危机
世界甚至没有佩戴千万亿次筹码，用于深度学习培训的顶级芯片，如Nvidia的Tesla V100，每秒运行112万亿次。因此，你必须运行其中的八天1000天，否则将许多人聚集成一个耗费越来越多能量的系统。
更糟糕的是，近年来芯片改进的步伐已经触底。正如加州大学伯克利分校教授大卫帕特森和英国航空公司董事长约翰轩尼诗在今年早些时候的一篇文章中所指出的那样，摩尔定律即每十二至十八个月芯片功率增加一倍的经验法则，已经耗尽了气体。英特尔长期以来一直否认这一点，但数据是帕特森和轩尼诗的一面。正如他们在报告中提到的那样，芯片性能现在每年仅增长3％。
这两位作者都认为，这意味着芯片的设计，众所周知，它们的架构必须彻底改变，以便从不会产生性能优势的晶体管中获得更高的性能。（帕特森帮助谷歌创建了“Tensor Processing Unit”芯片，因此他对硬件如何影响机器学习非常了解，反之亦然。）
由于处理器的改进停滞不前，但机器学习需求每隔几个月翻一番，就必须付出代价。令人高兴的是，如果以正确的方式看待，机器学习本身可以成为芯片设计的福音。因为机器学习需要很少的遗留代码支持 - 它不必运行Excel或Word或Oracle DB - 并且正如他们所说的，对于芯片设计师，由于其最基本计算的高度重复性，机器学习是一种绿地机会。
建造一台新机器
卷积神经网络和长期短期记忆网络的核心，深度学习的两个主要支柱，甚至在像谷歌的变形金刚这样的更现代的网络中，大多数计算都是线性代数计算，称为张量数学。最常见的是，将一些输入数据转换为矢量，然后将该矢量乘以神经网络权重矩阵的列，并将所有这些乘法的乘积相加。称为乘法相加，这些计算使用所谓的“乘法 - 累加”电路或“MAC”在计算机中呈现。因此，只需改进MAC并在芯片上创建更多的MAC来增加并行化，就可以立即改善机器学习。
主导AI培训的Nvidia和其CPU主导机器学习推理的英特尔都试图调整他们的产品以利用那些原子线性代数函数。Nvidia为其Tesla GPU添加了“张量核心”，以优化矩阵乘法。英特尔已花费300亿美元收购那些从事机器学习的公司，包括Mobileye，Movidius和Nervana Systems，其中最后一个应该在某个时候导致“Nervana神经网络处理器”，尽管有延迟。
到目前为止，这些举措并不能满足机器学习的需求，例如Facebook的LeCun。在2月与ZDNet聊天期间，LeCun认为，“我们需要的是竞争对手，现在，你知道，主导供应商Nvidia”。 他还指出，这不是因为Nvidia没有做出好的筹码。这是“因为他们做出了假设，并且拥有一套不同的硬件可以用来做当前GPUS擅长的补充事物，这样做会很不错。
另外：为什么人工智能报告如此糟糕？
他说，其中一个有缺陷的假设是假设训练神经网络将是一个可以操作的“整齐阵列”的问题。相反，未来的网络可能会使用大量的网络图，其中神经网络的计算图的元素作为指针流式传输到处理器。LeCun表示，芯片必须进行大量的乘法增加，但对于如何将这些乘法增加呈现给处理器的期望不同。
作为TPU芯片贡献者之一的谷歌软件工程师Cliff Young，去年10月在硅谷举行的芯片活动上发表了主题演讲时更直言不讳。Young说：“很长一段时间，我们都拒绝了，并说英特尔和Nvidia非常擅长构建高性能系统，”“五年前我们超越了这个门槛”。
创业公司的崛起
在这个漏洞中，新的芯片来自谷歌等人工智能巨头，还有一大批风险投资支持的创业公司。
除了谷歌的TPU，现在已经进行了第三次迭代，微软还有一个可编程处理器，一个名为Project Brainwave的“FPGA”，客户可以通过其Azure云服务租用它。亚马逊表示，它将在今年晚些时候推出自己的定制芯片，名为“Inferentia”。当LeCun在2月份与ZDNet谈话时，他提到Facebook有自己的筹码。
他指出，像谷歌和Facebook这样拥有大量产品的公司，对你自己的引擎工作是有道理的，这方面有内部活动。
创业公司包括Graphcore，一家位于布里斯托尔的五年创业公司，一个位于伦敦西南一个半小时的港口城市; Cornami，Effinix和Flex Logix，所有这些都是由ZDNet描述的和硅谷的洛斯阿尔托斯的s系统公司仍然处于秘密模式。
许多这些初创公司都有一个共同点，那就是大大增加用于矩阵乘法的计算机芯片区域的数量，即MAC单元，以便在每个时钟周期内挤出最多的并行化。Graphcore是所有初创公司中最远的，是第一个真正向客户发送生产芯片的公司。关于它的第一个芯片最引人注目的事情之一是大量的内存。为了纪念世界上第一台数字计算机，Colossus 被称为芯片，面积巨大，面积为806平方毫米。首席技术官Simon Knowles称其为“迄今为止最复杂的处理器芯片”。
Colossus由1,024个被称为“智能处理单元”的独立核心组成，每个核心都可以独立处理矩阵数学。众所周知，每个IPU都有自己的专用内存，256千字节的快速SRAM内存。总共有304兆字节的内存是芯片中最常用的内存。
没有人知道芯片上存在如此多的内存会如何改变构建的神经网络的种类。可能是通过访问越来越多的内存，访问速度非常低，更多的神经网络将专注于以新的和有趣的方式重用存储在内存中的值。
软件难题
对于所有这些芯片的努力，问题当然是由于该公司的“CUDA”编程技术，他们没有为Nvidia建立多年的软件。Graphcore和其他人的答案将是双重的。一个是用于机器学习的各种编程框架，例如TensorFlow和Pytorch，提供了一种避免芯片本身细节并专注于程序结构的方法。所有进入市场的芯片都支持这些框架，他们的创造者认为这些框架与Nvidia的竞争环境。
第二点是Graphcore和其他人正在构建自己的编程技术。他们可以证明他们的专有软件既可以转换框架，也可以智能地将并行计算分配给芯片上的众多MAC单元和向量单元。这就是Graphcore为其“Poplar”软件所做的论证。Poplar将神经网络的计算图分解为“codelets”，并将每个codelet分配到Colossus的不同核心，以优化并行处理。
在过去的二十年中，大数据和快速并行计算成为常态，推动了机器学习，带来了深度学习。下一波计算机硬件和软件可能是关于大量的内存和神经网络，它们是动态构建的，以利用高度并行的芯片架构。未来看起来很有趣。
本文翻译自：AI is changing the entire nature of compute（Machine learning, especially deep learning, is forcing a re-evaluation of how chips and systems are designed that will change the direction of the industry for decades to come.）
人工智能的实现方法有哪些
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式：
一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。
另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。
遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
关于人工智能
人脑有意识，电脑有意识吗？在科学极其发展的今天，电脑是否会超越人脑，人是否会成为电脑的奴隶？哲学不能不对这一问题做出回答。
人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益。同时也引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。
人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。
人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型) ，以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”；1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络) 。
电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。这五个部件是：(1) 输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等) ，用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2) 存贮器，模拟人脑的记忆功能， 将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。(3) 运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。(4) 控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。 (5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。
以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。
人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然( 自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等) ，创造第二自然( 即人化自然，如人造房屋、车辆机器等) 的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。
从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。
从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以，控制论、信息论是"智能模拟"的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。
人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：
1 、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱于风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。
2 、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。
3 、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出末经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，作出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。
4 、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界所以丰富多采，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。
人工智能与人脑在功能上是局部超过，整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫，…… 保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。
人工智能充实和演化了辩证唯物主义的意识论。它进一步表明了意识是人脑的机能，物质的属性。电脑对人脑的功能的模拟，表明了意识并不是神秘的不可捉摸的东西，不是游离于肉体内外脱离人脑的灵魂，也不是人脑分泌出来的特殊物质形态，而是人脑的机能属性。这就进一步证明了意识本质的原理。
人工智能的出现深化了意识对物质的反作用的原理。人工智能是人类意识自我认识的产物。电脑的出现，意昧着人类意识已能部分地从人脑中分化出来，物化为物质的机械运动。这不仅延长了意识的器官，也说明意识能反过来创造"人脑"。这是意识对人脑的巨大的反作用。从意识与人脑的相互关系中进一步深化了意识对物质形态进步的反作用，意识作为最高的物质属性对于物质运动发展的反作用。
人工智能引起了意识结构的变化，扩大了意识论的研究领域。电脑作为一种新形态的机器而进入了意识器官的行列。它不仅能完成人脑的一部分意识活动，而且在某种功能上还优于人脑。如人脑处理信息和采取行动的速度不如电脑，记忆和动作的准确性不如电脑。因此，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。电脑不仅依赖于人，人也依赖于电脑。这就使得在意识论结构上增加了对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨。同时思维模拟，也把思维形式在思维中的作用问题突出出来，为意识论的研究提出了一个重要课题。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何完成计算功能的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～