大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于ai 创新思维的问题，于是小编就整理了2个相关介绍ai 创新思维的解答，让我们一起看看吧。
谈谈当前国内国际创新思维的现状？
谢谢邀请。
这个题目太大了，很难回答。我从最近所接触到的说点看法。
前几天一个从美国回来探亲的朋友给下乡农友做了一个健康与长寿讲座。他本人在美国从事医疗多年，提出一些健康建议，提出一些我们过去对健康长寿、疾病治疗的认识误区。总体感受是，西方现代医学注意中医哲学思想，不仅仅是头痛医头脚疼医脚的对症治疗，而且很深入研究病因治疗。用现代科学技术与经典哲学思想解决实际问题是创新思维趋势之一。人工智能在围棋对弈中的应用也是如此。
第二个例子是家用燃气灶具的最优化设计问题。现在灶具燃烧效率低、污染物排放高，产品一致性，可靠性都不好。问题出在哪儿？现在技术有可能解决吗？实际上现代计算技术，物理、化学基础完全可以用模拟计算方法寻找优化方案，而且已经取得满意效果。从这个例子看，由于计算能力的提高，发现问题，数学建模，模拟计算也是创新思维的趋势之一。
类似的例子可以举出很多。
神经网络是如何学习的？它们能否像人类一样进行创造性思维？
神经网络是一种模仿人类大脑的结构和功能的机器学习技术。它们通过调整神经元之间的连接权重和偏置，使得网络输出更加符合实际。神经网络的学习过程类似于下山，找到损失函数的最低点。
神经网络能否像人类一样进行创造性思维，这是一个很有趣但也很复杂的问题。目前还没有一个明确的答案，不同的人可能有不同的看法。有些人认为神经网络只能根据已有的数据进行推理和预测，而不能产生新颖和原创的想法；有些人认为神经网络可以通过生成对抗网络 (GAN) 等技术来实现创造性思维，例如生成新颖的图像或文本。
人工智能算法基本上就是通过反复尝试找出近似最优方案的过程。比如，您想破解一组密码，最基本的方法就是把所有组合都找出来，然后一个一个地试，也就是所谓暴力破解的方式。如果密码比较复杂，暴力破解所需的测试时间就非常可观了。为了缩短测试时间，就需要尽量避免无效的测试（跳过人们不会使用的组合），尽可能地用最接近实际情况的组合进行测试。如何判断当前测试是否有效就是人工智能需要解决的问题了。
神经网络就是模拟神经元细胞的工作方式，如果某个神经元（测试条件）被反复用到，我们就可以不断强化对该条件的测试，当成功率达到一定的阈值我们就可以认为它是一个必要的条件。这就是所谓的学习。蚂蚁算法什么的也都是类似的思路，只不过神经网络更加结构化一些而已。
可见目前的人工智能算法还只是一种高效的检索算法而已。那么用这样的检索算法是否会产生创新思维呢？答案是肯定的。这可能有点出乎意料，但确有不少通过人工智能找到的不为人知的规律的案例。比如，阿尔法狗就超越了棋谱。当然了，目前的人工智能水平也仅限于对已知条件进行检索的程度，远远达不到自主构建未知知识领域的程度。
神经网络通过学习从输入数据中提取有用的特征和模式来实现任务。其学习过程通常包括以下步骤：
- 前向传递：神经网络通过计算将输入数据传递到网络中的每个神经元，并生成一个输出。
- 计算误差：将网络的输出与真实的标签进行比较，并计算误差。
- 反向传播：通过计算误差沿着网络的反向传递来更新每个神经元的权重，以使误差最小化。
- 重复迭代：通过重复前向传递、误差计算和反向传播步骤，不断优化网络的权重和参数，以提高其性能。
虽然神经网络可以从数据中学习，但是它们不能像人类一样进行创造性思维。神经网络的学习是基于输入数据的模式识别和统计规律，而人类的创造性思维则依赖于大量的经验、直觉和推理能力。因此，神经网络可以用于自动化任务和模式识别，但是它们不能像人类一样进行创造性的思维。
到此，以上就是小编对于ai 创新思维的问题就介绍到这了，希望介绍关于ai 创新思维的2点解答对大家有用。
