然而人脑在算力方面🏆🗲却是非常的差，甚至比不上最普通的计算器。
若是人脑的算力全开，也不是不可以，只不过那可能会因🙲🎗为直接高温过热而发烧，要采取物理降温的模式了。
所以人脑也是一个生物计算机，特点是算力低但是运算逻辑和架构好☌。💥
而电子计算机的运算方面，虽然非常的强大了，然而在学习逻辑和运算逻辑方面，依旧是要人类来编写和升级🁡😨改造，所以高算力，但是却没什么智商，要靠着后期的学习才行。
所以市面上的人工智能，即便是学习能力再厉害，也总有将知识学习完毕的👰🌡🀥那一天，它们的🜇⛦所有能力，都是在现有的数据库的支撑下，所完成的。
他们并不会去试着🇼创造，即便是有了创造🗈的能力，那也只是局限于现有的科👰🌡🀥学体系和资料库，谈不上是创新。
而且它们更多的⚯像是一面镜子一样，别人🗈做什么，🚪🖈🐬他就模仿什么。
比如说一个人被打了一顿，他的第一🞍💷🞍💷反应是生气，然后再打回去。
然而如果👕🈯放在人工智能里面的话，它们被打之后，若是在大数据和资料库中，没有“生气”这个步骤的话，它们就📪不会生气，而是直接打回去。
若是在⛄🗶☢大数据中也没🏆🗲有“打回去”这个步骤的🜭🅛话，那么同样的他们也不会打回去。
所以为什么要高算力🏆🗲，因为高算力可以最大可能的减少学习成本，同时针对情况作出相应的调整和改变。
这也是它👕🈯们为什么即便是有了高算力，👣💴但是却依旧没有“智能”这一个特点的原因。
因为它们就像是一面镜子，别人做什么👣💴，它就🜭🅛会学什么，别人若是不做，它就完全不会。
无论是什么等级的人工智能，都逃脱不了这个最基本的逻辑，毕竟靠着💥电子的0和1进制，是没法诞生真正的感情的。
当然了⛄🗶☢，也可以针对特定的🛸♠情况，添加特定的指令让人工智能做出特定的反应，然而这个样子的话工作量就会大大增加。
你总不可👕🈯能为了让人工智能“智能”起来，就针对各个情况做出调整☌和添加吧？
这是不现实的事情。
而他金斯利博士的人工智能可不🃡🙙一样了，他的方案是先有“人工”，☌才有“智🏡🛧能”。
现在他的实验也已🇼经成功了，虽然并不是那么完🅐美，但是不管怎么说，他也是成功研究出来了人工智能。
低算力+高效的运算逻辑的人工智能。
现在很多人搞人工智🏆🗲能都陷🛸♠入了一个误区，那就是要高算力才🆂🌱🂴是真正的人工智能。
若是人脑的算力全开，也不是不可以，只不过那可能会因🙲🎗为直接高温过热而发烧，要采取物理降温的模式了。
所以人脑也是一个生物计算机，特点是算力低但是运算逻辑和架构好☌。💥
而电子计算机的运算方面，虽然非常的强大了，然而在学习逻辑和运算逻辑方面，依旧是要人类来编写和升级🁡😨改造，所以高算力，但是却没什么智商，要靠着后期的学习才行。
所以市面上的人工智能，即便是学习能力再厉害，也总有将知识学习完毕的👰🌡🀥那一天，它们的🜇⛦所有能力，都是在现有的数据库的支撑下，所完成的。
他们并不会去试着🇼创造，即便是有了创造🗈的能力，那也只是局限于现有的科👰🌡🀥学体系和资料库，谈不上是创新。
而且它们更多的⚯像是一面镜子一样，别人🗈做什么，🚪🖈🐬他就模仿什么。
比如说一个人被打了一顿，他的第一🞍💷🞍💷反应是生气，然后再打回去。
然而如果👕🈯放在人工智能里面的话，它们被打之后，若是在大数据和资料库中，没有“生气”这个步骤的话，它们就📪不会生气，而是直接打回去。
若是在⛄🗶☢大数据中也没🏆🗲有“打回去”这个步骤的🜭🅛话，那么同样的他们也不会打回去。
所以为什么要高算力🏆🗲，因为高算力可以最大可能的减少学习成本，同时针对情况作出相应的调整和改变。
这也是它👕🈯们为什么即便是有了高算力，👣💴但是却依旧没有“智能”这一个特点的原因。
因为它们就像是一面镜子，别人做什么👣💴，它就🜭🅛会学什么，别人若是不做，它就完全不会。
无论是什么等级的人工智能，都逃脱不了这个最基本的逻辑，毕竟靠着💥电子的0和1进制，是没法诞生真正的感情的。
当然了⛄🗶☢，也可以针对特定的🛸♠情况，添加特定的指令让人工智能做出特定的反应，然而这个样子的话工作量就会大大增加。
你总不可👕🈯能为了让人工智能“智能”起来，就针对各个情况做出调整☌和添加吧？
这是不现实的事情。
而他金斯利博士的人工智能可不🃡🙙一样了，他的方案是先有“人工”，☌才有“智🏡🛧能”。
现在他的实验也已🇼经成功了，虽然并不是那么完🅐美，但是不管怎么说，他也是成功研究出来了人工智能。
低算力+高效的运算逻辑的人工智能。
现在很多人搞人工智🏆🗲能都陷🛸♠入了一个误区，那就是要高算力才🆂🌱🂴是真正的人工智能。