简介：许多朋友问有关人工智能如何迭代的问题。本文的首席执行官注释将为您提供详细的答案，以供您参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
到目前为止，人工智能（AI）的发展以逻辑和计算的连续迭代以及从逻辑智能到计算智能的连续迭代为特征。逻辑智能的核心是基于各种逻辑方法。专家系统和LISP机器是其开发的峰值。如果逻辑智能为AI 1.0，则计算智能为AI 2.0，它始于控制理论和认知计算。从1980年代中期开始，已经使用了多层神经元的大规模使用。这是人工智能的主要突破。人工智能3.0：人工机器和虚拟互动互动
我个人了解AI 3.0是一种与虚拟互动的人工智能，与虚拟互动 - “人机 - 机器 - 机器混合和真实互动的平行智能”，即边缘上的机械和生物智能，这将产生有限的数据。CloudComputing生成大数据。最后，云计算将大数据转化为精确的深度智能，然后返回到有机体的边缘，物理或机器人，是小型数据量数据智能数据。这是从出现的循环过程边缘到云的收敛。这种“出现融合”也是复杂科学的核心概念。AI 3.0的普及可以为社会服务，而不是像某些专家所说的那样失业。人们使用机械的有机使用”，从专业分工到人类的劳动分工，然后是虚拟和真正的劳动分工，从而创造了一个更加和谐的社会。例如，AI 3.0的表现在无人驾驶中是“平行驾驶” - 人的车辆，遥控车，网络车辆，无人驾驶汽车等。使用“公共汽车”。也就是说，当各种物理车辆在路上，在平行云世界中，同样的虚拟车辆也在驾驶，并且通过云计算来生成最佳驾驶策略以控制物理车辆的操作。尽管有些人在速度，效率，安全性和环境方面存在缺陷Ental污染，注定它最终将被无人驾驶汽车取代，但是我们不能急于获利，盲目普及无人车的成本并支付痛苦的价格。年， 并稳步过渡到无人车时代。这是普及无人车辆的唯一途径。未来，智力和真正的促销和应用的发展将解决两个问题。第一个问题是AI的可靠性，包括其解释性。在我看来，AI的解释性是在对人工智能可靠性的最终分析中。第二个问题是AI的合法性，尤其是在保护个人隐私方面，这引起了许多国家的反思和关注。当AI结合了区块链和其他技术时，这些问题可以是从技术层面上解决。但是，使用法律系统来规范AI系统的构建和应用是关键，这是至关重要的。
AI正在改变人类的未来。我们需要改变教育模式并培养未来的人工智能。就像“四本书和五本经典”的私立教育不能培养现代工业所需的新型才能，一样世界落后于智能技术的发展。对于未来的AI才能，我认为我们应该专注于培养3个思维：
第一个是复杂的思维，因为AI本身是复杂性科学的类别。从整体的角度看AI技术非常重要。以跨学科思维为基础，因为要普及AI，它肯定会涉及多学科，跨学科和跨学科的知识。从本质上讲，系统性思维。AI确实想普及应用程序，并获得可接受的可靠性和可接受的合法性。它必须具有系统性思维。就像我们拥有“系统工程”一样。我们还必须拥有“系统智能”
一个或四个级别
当了解人工智能的学术研究，工业发展和产品形式时，通常可以分为四个层次，从底部到底部，基本层，算法层，技术层和应用层。
其中，基本层为AI的开发提供了基础架构和资源支持，包括计算能力和大数据。在它们的情况下，计算能力主要基于硬件，包括GPU / FPGA和其他硬件，神经网络芯片，传感器和传感器和其他硬件性能加速的中间件；数据是驱动AI获得更好识别率和准确性的重要因素。培训Datascales和丰富度对于算法培训也尤其重要。
算法层是指通过系统方法解决问题的策略机制。人工智能算法主要是指当前相对成熟的深度学习，机器学习算法等。Excellent算法是实现人工智能的人工智能中最关键的部分，该算法在促进AI开发中起着最重要的作用。
技术层在人工智能产品的智能中起着直接的作用，包括通用技术，例如自然语言处理，语音处理和计算机视觉。技术层主要依赖于计算平台的基本层和数据资源来进行大众识别培训和机器学习建模。该模型是通过不同类型的算法建立的，以开发针对不同字段的应用技术。每个技术方向都有多个特定的子技术。
应用层主要使用技术层输出的通用技术来实现不同方案的应用，从而为用户提供智能服务和产品，以便AI与行业深入集成，为传统行业的发展带来新的动力。对象，AI应用程序通常可以分为两个部分：消费者级别的终端应用程序和行业场景应用程序。
两个或三个元素
此外，基本层和算法层的大数据，计算能力和算法通常被视为人工智能开发的三个要素。人工智能的开发和应用与这三个元素紧密相关，以及快速的迭代和积累近年来，在这一轮人工智能中，与近年来相关的三个元素相关技术也是人工智能兴起的重要原因。
自21世纪以来，由于互联网，社交媒体，移动设备和传感器的普及，互联网，尤其是移动互联网，社交媒体，移动设备和传感器，生成和存储的数据量急剧增加。随着GPU和异质/低功率芯片的兴起，运营能力得到了极大的提高，数据处理速度也大大提高。，从而迅速点燃人工智能的浪潮。
人工智能已经取得了迅速的进步，甚至超过了许多领域的人类智能，但是瓶颈仍然很明显。目前，人工智能的应用主要在有限范围的垂直领域中智力。向前看，人们对人工智能的定位不仅用于解决狭窄，特定领域的简单特定任务，而且确实像人类一样，可以同时解决不同的领域和不同类型的问题，法官和法官，判断和法官和做出判断和不同类型的判断。决定是我们之前介绍的普遍人工智能。
从虚弱的人工智能到强大的人工智能甚至超级人工智能，这将是一段漫长的旅程。在所有级别的人工智能中都需要克服许多问题。在它们之后，算法无疑是最关键的部分。在下一期中，让我们谈谈AI开发的核心：机器学习与深度学习，请继续关注
Ping Life人工智能研发团队
1）迭代对象包含迭代器。
2）如果对象具有__ITER__方法，则是迭代对象；如果对象具有下一个方法，则是迭代器。
3）定义迭代对象，必须实现__ITER__方法；必须定义迭代器，并且必须实现__ITER__和下一个方法。
从低到高的人工智能的智能水平如何发展ABCD，虚弱的人工智能
可以在某个领域而不是人力的工作中处理工作。当前，大多数全球人工智能水平都处于此阶段。就像超过人类GO水平的Alpha狗一样，尽管它已经超过了GO行业的最高水平，它离其他领域还很远，因此它只是薄弱的人工智能。
2.强大的人工智能
拥有与人类相同的智能水平，可以取代人生中的大多数人。这也是所有人工智能公司目前都想实现的目标。在此步骤之后，大量机器人取代了人类的工作，进入生活是现实。
3.超级人工智能
人工智能的发展速度是快速的。当人工智能发展到一个强大的人工智能阶段时，人工智能可以通过人类等各种收藏家和网络来学习。它每天都会迭代多次升级。在那个时候，人工智能的智能水平将会完全超越人类。
扩展信息：
模式识别
使用模式识别引擎，该分支机构具有2D标识引擎，3D标识引擎，居民波识别引擎和多维识别引擎。
2D标识引擎已推出指纹识别，肖像识别，文本识别，图像识别，车牌识别；居民波浪识别引擎已推出语音识别。
自动工程
自动驾驶（OSO系统）。
和尚印刷厂（装配线）。
猎鹰系统（YOD图）。
知识项目
专业系统。
智能搜索引擎。
计算机视觉和图像处理。
机器翻译和自然语言理解。
数据挖掘和知识发现。
参考信息资料来源：百度百科全书 - 人工智能
for循环是许多开发语言中最常用的循环。它可以大大提高代码的运行速度，简化逻辑代码，并且非常适用。
第一：因为有两种形式：一种是数字形式，另一种是一种常见形式。
数字形式的循环继续通过数学操作运行内部代码块。以下是其语法：
stat :: = for name'='exp'，'exp ['，'exp] bock结束
块将使用名称作为周期变量。从第一个exp开始，直到第二个exp的值，其步骤为第三个exp。更精确，a for loop看起来像这样
对于v = e1，e2，e3 do块末端
注意以下几点：
第二：所有三个控制表达式仅计算一次，表达式的计算是在循环开始之前。这些表达式的结果必须是数字。
VAR，限制和步骤是一些看不见的变量。此处给出的名称仅用于解释便利。
如果未给出第三个表达式（步骤），则该步骤设置为1。
您可以休息和goto退出for循环。
循环变量V是周期内的局部变量。如果您需要在周期结束后使用此值，它将在退出周期之前给出另一个变量。
工作的一般形式是称为迭代器的函数。每个迭代，迭代函数被调用以生成新值。当此值为零时，周期停止。
注意以下几点：
探索者只能计算一次。它返回三个值，一个迭代函数，一个状态和迭代器的初始值。
f，s和var不可见变量。此处给出的名称仅供理解。
您可以使用Bream跳出for循环。
环变量var_i是周期的局部变量。在for循环结束后，您无法继续使用它。如果您需要保留这些值，然后在循环跳出或结束之前为其他变量分配一个值。
VAR，限制和步骤是一些看不见的变量。此处给出的名称仅用于解释便利。
如果未给出第三个表达式（步骤），则该步骤设置为1。
您可以休息和goto退出for循环。
循环变量V是周期内的局部变量。如果您需要在周期结束后使用此值，它将在退出周期之前给出另一个变量。
工作的一般形式是称为迭代器的函数。每个迭代，迭代函数被调用以生成新值。当此值为零时，周期停止。
注意以下几点：
探索者只能计算一次。它返回三个值，一个迭代函数，一个状态和迭代器的初始值。
f，s和var不可见变量。此处给出的名称仅供理解。
您可以使用Bream跳出for循环。
环变量var_i是周期的局部变量。在for循环结束后，您无法继续使用它。如果您需要保留这些值，然后在循环跳出或结束之前为其他变量分配一个值。
结论：以上是首席CTO注释的所有内容，介绍了如何迭代人工智能。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住要收集对该网站的关注。