From人工智能Newell，Simon and NilsJ。成立之初的尼尔森，到中期的JeffHawkins和JoschaBach，再到近期的GeoffreyHinton。人工智能的核心目标是开发高级智能系统，真正的智能应该具有一定的心理活动。
但目前来看，二者之间的背离比联系更为突出，未必有利于各自和共同的发展。基于大数据，深度学习和增强学习技术正在引领当前人工智能热潮。受认知神经科学的启发，深度神经网络与人脑神经系统的多层结构非常相似，在图像、语音和自然语言处理方面大放异彩。强化学习与心理学中经典的行为主义范式一模一样。它通过与环境交互获得的奖惩来调整系统的权重结构，使主体在期望报酬最大化的指导下不断修正从状态到行动的映射策略，从而达到快速提升系统性能的目的。
5、 人工智能要基础吗?学习人工智能AI需求:1。数学基础:高等数学、线性代数、概率论、数理统计与随机过程、离散数学与数值分析；2.算法积累:神经网络、支持向量机、贝叶斯、决策树、logistic回归、线性模型、聚类算法、遗传算法、估计方法、特征工程等。3.编程语言:掌握至少一门编程语言，越精通越好。毕竟算法的实现还是需要编程的；4.技术基础:计算机原理、操作系统、编程语言、分布式系统、算法基础；
需要算法的积累:人工神经网络、支持向量机、遗传算法等；当然，各种领域都需要算法。比如为了让机器人在定位环境中导航和建立地图，就需要研究SLAM。总之很多算法是需要时间积累的。你至少需要掌握一门编程语言:毕竟算法的实现还是需要编程的；如果深入硬件，一些电学基础课程必不可少。人工智能门槛比较高，需要积累。如果你有这个天赋，可以试试。
6、...现在是个初级 程序员,到什么程度可以 学习 人工智能机器 学习这种?人工智能没那么深，就跟洗衣做饭带孩子一样，只不过你没碰过。是不是程序员无所谓，但还是要有一定的基础，至少要有高中基础，懂一些算法和能力学习。人工智能目前还在开发阶段。目前来看，干预会走很多弯路。如果你想节省时间学习，不妨等待人工智能，以便进一步开发。再过几年，这门课就会出现在小学课本和老年大学里。没那么高端的东西。
我大致说一下:书籍:prml和周志华的机器学习，这两本书都挺经典的。你可以读完这两本书中的任何一本。当然，也有一些相对简单或者稀有的书。我觉得都不合适。要看这些书，基本上你得有两本矩阵论和概率论的辅导书。编程语言:python，C 基本是必须的。达到以上大概需要46个月(数学差，时间延长)，然后你就该知道怎么走了。
无论7、有人说, 人工智能将来可替代 程序员写代码,你怎么看?
AI多么强大，它仍然是人类设计的算法，核心代码的编写和维护也是人类，算法的改进和创新还得由人类来完成。程序员我经常嘲笑自己用CTRL C和CTRL V写代码，在这方面，人工智能有先天优势，不用搜索引擎就能直接给出答案。但自嘲归自嘲。写代码主要是一个逻辑思维的过程。担心人工智能编写逻辑严密、功能完善的代码为时尚早。
原生技术和低代码都是开发者手中的工具。低代码的核心逻辑是利用代码库快速复制已有的开发样本，整个开发过程中的人力成本趋近于零。JNPF基于代码开发技术原理，区别于传统的交付周期长、二次开发难、技术门槛高等痛点。大多数应用程序都是通过拖放控件构建的，简单易用。通过为开发者提供可视化的应用开发环境，减少或去除应用开发中对原生代码编写的需求，从而实现一个方便构建应用的开发平台，快速帮助R
