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使用者的角度，手机就够智能了，谈到制作者，那就要求多了，座面条的和做炒菜的可能都不一样

没那么夸张，需求本身就是膨胀的，机器人能干的再多，人的需求也变的更多样了。

穷举法不够用了，大家就想个办法，不要都穷举，限定个范围再穷举

恒生GTN

楼主应该说的是文本生成或者迁移，这个要训练模型，不是哪一个领导的讲话都是可以随机生成的，还是要看数据。

基础概念很多，还是回到最基础的问题，人工智能要干什么？就是模仿人类的预测、推理、认知等能力。用到的方法很多，一种用的最多的方法叫“机器学习”，近年来关于神经网络的深度学习方法是机器学习的一个子集。

教育是带入感很强的场景，纯技术问题不重要，人的因素常常不仅仅是知识的传播，更重要的仪式感，所以我认为还是先把教育的细分领域找好，而不要宽泛的以为教育就是流程化的就可以用人工智能，课堂的作用绝不仅仅是传授解惑。

产品经理先学会做人，尤其是社会中人，用入世的姿态积极的思考生活的问题，见墙拆墙，遇阻铺路。

黑客和hack是不一样的，还是先知道什么叫黑客，什么叫hacker，剩下的是方法问题。

养殖的工作可以分成自动化的流程，然后在每一个流程中间调用一些算法去完成异常检测和应急处理就可以了，不必唯人工智能论，自动化技术发展了这么多年的积累还是足够养个猪的，无非是再养的人性化一点需要用到点算法而已。

思维的方式用物理学，哲学，生物学，数学都无法解释的很透彻，这个上游问题不解决，还谈不上类人智能，现在的人工智能更多的仅仅是单一任务的大数据分析，和思维的本质没有多少联系。

rayindream 回答的很好

题目就充满了浓厚的忽悠，一个是生物，一个是机械电子，取代？

电的储存方式已经没有大的突破了，剩下可选的无非是自然的还是传统的电力来源而已

一定是计算方法的突破，算力不是核心瓶颈

聊天机器人要限定场景和边界，人类社会本身也不存在和任何人能聊任何问题的人，机器人同样也需要物理世界的常识和因果关系的背景，才可以继续细分哪一个领域，哪一类特征的对话机器人。