人工智能计算中心创始人是谁？
一、人工智能计算中心创始人是谁？
人工智能的鼻祖John mcarthy。
约翰·麦卡锡因在人工智能领域的贡献而在1971年获得图灵奖。实际上，正是他在1956年的达特矛斯会议上提出了“人工智能”这个概念，被称为“人工智能之父”。
2011年10月24日晚上，约翰·麦卡锡与世长辞，享年84岁。
二、什么是计算人工智能？
计算人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
三、什么是人工智能 网络计算云计算？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
网络计算一般指元计算，元计算技术是当前高性能计算研究的前沿课题，它将一组通过广域网连接起来的性质不同的计算资源集合起来，作为一个单独的计算环境向用户提供计算服务。
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
四、人工智能计算比计算机厉害吗？
人工智能将来一定会比计算机更加厉害的，虽然现在人工智能发展还不够好，计算机的话比较普遍，计算机像一些数据会比人总结起来更加全面和精确，但在未来人工智能的发展可能会取代计算机，它与计算机是相似的，都可以去更准确的分析数据。
五、量子计算加速人工智能好处？
人工智能(AI)已成为了一个热门词汇，它的技术可以应用在各种不同的领域中。同样的，量子计算也引起了大家的兴趣，它可以说是一种技术上的“游戏规则改变者”——它能够在多种用途中提高网络安全，甚至建立一个新的互联网。虽然在最近的发展中两者都有很大的进步，但都还没有达到我们所期望的那样完美。
对于AI来说尤其如此，它目前的形式主要局限于专门的机器学习算法，能够以自动化的方式执行特定的任务。根据新加坡国立大学量子技术中心的一组研究人员的说法，量子计算可以极大地改善这一过程。
在《物理评论快报》(Physical Review Letters)期刊上发表的一项新研究中，新加坡国立大学的研究人员提出了一种量子线性系统算法，该算法可通过量子计算机更快地分析更大的数据集。
“之前的量子算法只适用于一种非常特殊的问题，如果我们想要实现对其他数据的量子加速，就需要对其进行升级。”研究作者赵志宽(音译)在新闻稿中说。
简单地说，量子算法是一种被设计在现实的量子计算模型中运行的算法。与传统算法一样，量子算法是一步一步的过程，然而，它们使用了特定于量子计算的特性，如量子纠缠和叠加。
同时，一个线性系统算法使用一个大的数据矩阵进行计算，这是一个更倾向于使用量子计算机的任务。“分析矩阵有很多计算方法。当它超过10000个条目时，就很难用在经典计算机上了。”赵志宽在一份声明中解释说。
更好、更快、更强的人工智能
换句话说，一个量子线性系统算法提供了比经典计算机所能执行的更快更重负荷的计算。量子算法的第一个版本是在2009年设计的，开始研究人工智能和机器学习的量子形式。换句话说，随着计算能力的提高，人工智能的表现会更好更快。
研究人员在他们的研究中写道:“量子机器学习是一个新兴的研究领域，可利用量子信息处理的能力来获取经典机器学习任务的加速效果。”然而，这是否意味着会有更智能的AI，则完全是另一回事。
今天的人工智能系统和机器学习算法已经获得了大量的计算能力。这些算法通过相应数据集进行训练的过程肯定会得到量子计算的推动。
六、人工智能云计算属于什么？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
七、人工智能如何计算精确率？
5/2这就是五分之二的打法 在右边的数字键盘里
八、人工智能与云计算区别？
云计算最初的目标
我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。
云计算
灵活就是想啥时要都有，想要多少都行
管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。具体哪两个方面呢？
举个例子来理解：比如有个人需要一台很小的电脑，只有一个 CPU、1G 内存、10G 的硬盘、一兆的带宽，你能给他吗？
像这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要 100M。然而如果去一个云计算的平台上，他想要这个资源时，只要一点就有了。
这种情况下它就能达到两个方面的灵活性：
时间灵活性：想什么时候要就什么时候要，需要的时候一点就出来了。空间灵活性：想要多少就有多少。需要一个空间很小的电脑，可以满足；需要一个特别大的空间例如云盘，云盘给每个人分配的空间动不动就很大很大，随时上传随时有空间，永远用不完，也是可以满足的。
空间灵活性和时间灵活性，即我们常说的云计算的弹性。而解决这个弹性的问题，经历了漫长时间的发展。
大数据基于云计算
大数据
人工智能拥抱大数据
人工智能的经济学解释
这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出。
比如工资涨了、菜价涨了、股票跌了，我应该怎么办、怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济。整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。但专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。
于是专家说应该产多少钢铁、产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率、通胀率、GDP 等指标。这些指标往往代表着很多内在规律，虽然不能精确表达，但是相对靠谱。
然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙。比如经济学家看到这些统计数据，可以总结出长期来看房价是涨还是跌、股票长期来看是涨还是跌。
如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于自己在社会中的输入进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。
想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。
而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。
例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。
人工智能
基于三者关系的美好生活
一个大数据公司，积累了大量的数据，会使用一些人工智能的算法提供一些服务；一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。
所以，当云计算、大数据、人工智能这样整合起来，便完成了相遇、相识、相知的过程。
九、人工智能就是要让计算机像人一样怎样？
人工智能就是让计算机这台机器能够像人一样思考。
从20世纪80年代开始，人工智能前进的脚步更为迅速，已经能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。“专家系统”是人工智能最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错。
在人工智能被引入了市场领域后，更显示出了强大的实用价值。杜邦、通用汽车公司和波音公司都大量依赖人工智能系统。人们开始感受到电脑和人工智能技术的影响。
虽然目前人工智能的发展相对人们的期望与想象的还有差距，但是现代科学技术尤其是电脑的发展，都已经为人们展现了一个又一个奇迹。
因此，无论在未来人工智能是否会达到人类智慧水平甚至超越人脑，它带给人类乃至这个世界的都将是一场影响深远的革命。
十、人与人工智能区别？
人类和人工智能之间有以下几点区别：
1. 自我意识和情感不同：目前的人工智能只是一种基于算法和数据的程序，没有自我意识和情感。而人类具有自我意识和情感，并且可以通过经验和学习不断地进化。
2. 创造力和想象力不同：尽管一些人工智能算法可以通过生成新的图像、音乐等来模拟创造力，但是它们的创造范围极其有限，并不能与人类的想象能力相媲美。
3. 自适应性不同：人类可以根据环境中的变化来改变行为方式，适应复杂多变的环境。而大部分人工智能算法只能执行特定的任务，对于外界的变化则需要重新进行调整或者重新训练。
4. 意识形态和道德判断不同：由于缺乏自我意识和情感，目前的人工智能不能产生真正意义上的道德判断。而人类则可以根据道德准则来做出判断和行动。
5. 辨别真假信息能力不同：在面对虚假信息时，尽管一些高级的算法可以检测到虚假新闻或视频等，但是它们仍然无法像人类那样从丰富多彩世界中获取经验并作出深入分析。
总之，尽管人工智能技术已经取得了巨大进展，但目前仍无法完全模拟出人类丰富多彩、自适应、创造性、具有认知本质等方面的优势。