首先，人工智能是個寬泛的概念，指的是實現(xiàn)機器可以像人一樣判斷分析與綜合使用。這個不是說我們通過門電路的邏輯連接就可以實現(xiàn)的。需要跳過數(shù)據(jù)表面遮蓋，可以看到本質(zhì)，分析本質(zhì)，通過推理論證，實現(xiàn)高度精確的判斷。
其次，機器學習。雖然死板的計算和輸入程序可以運行也算機器學習，可是這只是簡單的模仿與照做，沒有思考，沒有分析，做完就不管了，只會做這一件事，其它同類的事情就不能做了，需要修改程序。不同于人類小孩，他有判斷，同類的事情自然就會做了。機器需要的就是這個，而且需要更快更好。
再次，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這是機器的算法研究，比起仿生更加高級。所以模塊都連接起來，確實會加深連接，可是呢，一方面耗時耗力，另一方面對集成度要求很高。需要不斷地改進，不是數(shù)量上的優(yōu)化，而是如同大腦一般，分類分事，建立專門的區(qū)域處理，同時潛意識跟進，只記錄而不參與處理，相當于存檔。然后再能量消耗少的時候，可以不斷調(diào)用讀取，加以分析。通過潛移默化與正常思考，綜合作用，不斷提高思維能力。但是呢，比起人腦，電腦的能源幾乎是無窮無盡的，可以同時開啟幾乎所有的連接，加以分析。但是呢，比如人腦，卻又少了微量元素的影子。存在即合理，微量元素的作用到底是什么？我們應(yīng)當加以運用，綜合到硬件設(shè)備中，細化軟件過程。
最后，就是深度學習。正如人一般，學習講究方法，講究天賦的應(yīng)用與開發(fā)。書山有路勤為徑，學海無涯苦作舟。是的，勤奮可以補拙，可是容易產(chǎn)生心理問題，影響身體。但是計算機沒有心理問題，會影響他的硬件壽命嗎？可以發(fā)現(xiàn)它的軟件漏洞，然后自我更正嗎？人可以通過見賢思齊，不斷優(yōu)化自己，督促改正自己的壞習慣。可是呢，怎樣深度學習，同樣的時間，大師成為了大師，大多數(shù)人都成了普通人，為什么？是效率嗎？不全是，也有心志的作用。怎樣充分調(diào)動計算機的主動性，讓它愛上學習呢？這也許正是造物主的困惑吧？
