安德里亚斯数学家

今天运困体育就给我们广大朋友来聊聊安德里亚斯,希望能帮助到您找到想要的答案。

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• 1、未来可能颠覆世界的十大科技，你知道吗？
• 2、让生物进化的形态各异的DNA，变化是随机形成的吗？
• 3、未来的世界ai会取代人类吗？

未来可能颠覆世界的十大科技，你知道吗？

优质回答未来可能颠覆世界的十大 科技

1.4D打印

相信大家都看过电影里的变形金刚在短时间内变形，在不久的将来，4D打印技术将能使你需要的模型在短时间内成型。4D打印是指利用“可编程物质”和3D打印技术，制造出在预定的刺激下（如放入水中，或者加热、加压、通电、光照等）可自我变换物理属性（包括形态、密度、颜色、弹性、导电性、光学特性、电磁特性等）的三维物体。其中，“可编程物质”是指能够以编程方式改变外形、密度、导电性、颜色、光学特性、电磁特性等属性的物质。4D打印的第四维是指物体在制造出来以后，其形状或性能可以自我变换。

4D打印制造的物体至少有两种形式：一种是物体的各部分连接在一起，可自我变换成另一种形态或性能；另一种是该物体由可分离的三维像素（一种基于体积的像素，与平面像素类似，三维像素是“可编程物质”的基本单元，不同的“可编程物质”具有不同的三维像素）组成，三维像素可聚集形成更大的可编程部件，该部件也可分解成三维像素。

4D打印比3D打印多了一个时间维度，3D打印是预先建模再打印出成品，而4D打印则是把产品通过打印机嵌入可以变形的智能材料中，在特定的时间或激活条件下按事先的设计进行自我组装。打印过程并不新鲜，关键是打印出来后发生的变化，对于这项技术的运用，可以让物体在地下管道等难以接触到的地方进行自我组装，也可以应用到家具、自行车、 汽车 、建筑物等的制造上。4D打印概念的灵感来自于生物的自我复制能力。一些专家认为，这一技术的问世可能预示着自我组装家具时代的来临。

2.精密基因工程

传统基因工程一直饱受争议。然而，新技术正在兴起，使我们可以直接“编辑”植物的遗传密码，以提高植物营养成分、更好地适应气候变化等。这些技术包括锌指核酸酶(ZFNs)、转录激活因子样效应物核酸酶(TALENS)和近期推出的可在细菌中演化为病毒防御机理的CRISPR-Cas9系统。这种系统使用核糖核酸分子来锁定目标DNA，并在目标基因组中按照一组已知的、用户选定的序列进行剪切。这样，便能抑制不需要的基因，或者将该基因进行改良，使其发挥出与自然变异别无二致的功用。通过采用“同源重组”的办法，CRISPR也可用于精确地向基因组中植入新的DNA序列乃至完整的基因。

基因工程另一个有望取得重要进展的领域是将核糖核酸干扰技术(RNAi)用到农作物身上。核糖核酸干扰可有效预防病毒和真菌病原体，保护植物免受病虫害，减少对化学杀虫剂的需求。病毒基因已广泛用于保护木瓜树免遭环斑病毒侵害。以夏威夷为例，采用此法十多年来，并没有出现病毒抗药性增强的迹象。此外，核糖核酸干扰也能惠及主要粮食作物，预防小麦秆锈病、稻瘟病、马铃薯晚疫病、香蕉枯萎病等。

现在有很多生物科学家致力于研究癌症的突破，这当中基因工程必不可少，也许在不久远的未来人类可以实现癌症的强效治愈，从而使人类的生命更加长寿持续。

3.无线电力传输

如 今，越 来越 多的电子产 品为人们 的工作生活带 来了极大 的便捷 ，但传 统 的电力传输 方式大多是通过导 线或插座 将电力传输到终端产 品。随着移动设备、 无线数据 传输 、无线网络技 术的 曰益 普 及 ，人们 希望能摆脱 传统 电力传输方 式 的束缚 ，解 除纷乱 电源线带 来的困扰 。 由此 ，无 线 电力 传输 技 术成 为 21世 纪 最 值得期 待的技术 ，无线 充电产品成 为 人们关注的新焦 点。目前，全球许多国家 都 在研究 开发 无线 电力传输技术 ，探 索 无线电力传输系统在不 同领域的应用 ， 致 力于将其实用化。

无线 电力传输 (W irelessPowerTransmission，WPT)也 称 无 线 能 量传 输或无线 功率传 输，它通过 电磁 感应和能量 转换来实现 。无线 电力传输主要通过 电磁 感应、电磁其 振、射频、微波、激光等 方式实现非接触式的电力传输。根据 在空间实现无线 电力传输供电距离的不 同，可 以把无线 电力传输 形式分为短程、中程和远程传输三大类

4.无人驾驶

自动驾驶 汽车 ，又称无人驾驶 汽车 、电脑驾驶 汽车 或轮式移动机器人，为一种运输动力的无人地面载具。作为自动化载具，自动驾驶 汽车 不需要人类操作即能感测其环境及导航。完全的自动驾驶 汽车 仍未全面商用化，大多数均为原型机及展示系统，部分可靠技术才下放至量产车型，逐渐成为现实。

自动驾驶 汽车 能以雷达、光学雷达、GPS及电脑视觉等技术感测其环境[1][2]。先进的控制系统能将感测资料转换成适当的导航道路，以及障碍与相关标志。根据定义，自动驾驶 汽车 能透过感测输入的资料，更新其地图资讯，让交通工具可以持续追踪其位置。

自动驾驶 汽车 的展示系统可追溯至1920年代及1930年代间，第一辆能真正自动驾驶的 汽车 则出现于1980年代。1984年，卡内基美隆大学推动Navlab计划与ALV计划；1987年，梅赛德斯-奔驰与德国慕尼黑联邦国防大学共同推行尤里卡普罗米修斯计划。从此以后，许多大型公司与研究机构开始制造可运作的自动驾驶 汽车 原型。21世纪以后，伴随着资讯 科技 的进步，更是突飞猛进，全自动驾驶的车辆在试验车辆上已经被制造出来，特斯拉 汽车 率先推出特定环境下的自驾车。

5.全天候能源收集技术

一种无论何时何地都能从各种燃料当中生产出能源的技术，利用人体和环境的温差产出电力。芬兰国家技术研究中心研发出一种“能源收集树”，能从周围环境中收集能源并转换为电能，给小型电子设备充电。在英国已有了靠着人们的脚步就能产生电源来启动灯泡，还能帮手机充电，这项发明 科技 将成为智慧城市的下一步，在高密集人流量的街道上，铺上全天候能源收集跑道，走在跑道上，人人都为绿色能源出份绵力。

6.智慧工厂

智慧工厂”的发展，是智能工业发展的新方向。特征体现在制造生产上：

一、系统具有自主能力：可采集与理解外界及自身的资讯，并以之分析判断及规划自身行为

二、整体可视技术的实践：结合讯号处理、推理预测、仿真及多媒体技术，将实境扩增展示现实生活中的设计与制造过程。

三、协调、重组及扩充特性：系统中各组承担为可依据工作任务，自行组成最佳系统结构。

四、自我学习及维护能力：透过系统自我学习功能，在制造过程中落实资料库补充、更新，及自动执行故障诊断，并具备对故障排除与维护，或通知对的系统执行的能力。

五、人机共存的系统：人机之间具备互相协调合作关系，各自在不同层次之间相辅相成。

结合高度自动化与大数据、物联网接轨的一种未来工厂型态，通过各种感测器、网络技术、云端运算等，减少人力而且能有效率地生产。相较现行的大量生产策略，未来将转变成多样少量客制化生产。 随着工厂制造流程连接的嵌入式设备越来越多，通过云端架构部署控制系统，无疑已是当今最重要的趋势之一。所谓工业4.0就是新一代的工业革命，第一次的工业革命，由水力及蒸汽带动机械化，跟随着是第二次工业革命，通过电力驱动引入大量生产，再下一个则是数位革命，引入信息技术以更进一步地自动化生产，现在，我们正处于第4次工业革命的边缘，而它将是自动化与数位化的融合。

7.隔空挥手遥控

该技术运用仿生学原理（蝙蝠用超声波捕食）能够识别挥手运动信号反射回来的超声波，将人在挥手瞬间产生的动作信号精准捕捉识别，从而实现了对电源的相对远程控制。所以，哪怕你睡在床上，只要使用这种开关，对着开关远距离挥手，就能开关你家中不同房间里的电灯和其他电器。最近华为的最新手机发布会上也展示了该种功能可以隔空通过手势识别来截屏滑动点击APP，也意味着，未来隔空操控智能产品，智能家居也会成为现实

8.虚拟现实

处于不同时空可克服距离的限制，共同参与活动的实感体验型技术，例如，呆在家中也能与远方亲友“一起”打球。目前已经到了商用化的阶段，全息图的应用技术也在开发中。 VR是利用电脑模拟产生一个3D的虚拟世界，提供给用户视觉、听觉、触觉等的模拟，让用户感觉彷佛身历其境，可以及时同步、没有限制地观察三维空间内的事物。用户进行位置移动时，电脑可以立即进行复杂的运算，将精确的三维世界影像传回产生临场的感觉。

9.人脸识别技术

人脸识别 [1] 技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。

人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。

10.高度人工智能

人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。同时，通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被其取代。

人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是 “制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。

人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广[8]。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。

AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等[9]。人工智能当前仍然是该领域的长远目标[10]。当前强人工智能已经有初步成果，甚至在一些影像识别、语言分析、棋类 游戏 等等单方面的能力达到了超越人类的水平，而且人工智能的通用性代表着，能解决上述的问题的是一样的AI程序，无须重新开发算法就可以直接使用现有的AI完成任务，与人类的处理能力相同，但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步 探索 当中。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。

让生物进化的形态各异的DNA，变化是随机形成的吗？

优质回答当没有腿的脆蛇蜥在草丛里蜿蜒而行时，你根本说不清楚它与蛇有什么不同。可是，如果你惊动了它，它就会展现出蛇所没有的技艺：扔掉自己的尾巴逃之夭夭，而且被它扔掉的尾巴仍然在原地扭动。

脆蛇蜥可不是只有这点儿绝活。如果仔细观察，你会发现它的咽喉不能弯曲，眼皮能动，耳朵可以张开——这些特征是蜥蜴特有的。这样看来，这种特别的生物无法归属于我们熟悉的任何一个类别。

生命的形式逾百万，形形色色，乱七八糟，要想理出个头绪来，就得先把它们放入我们称之为物种的框架里去。依据腿爪、咽喉或者耳朵这些外形特征将它们归入各个物种是不是更易于操作呢？在查尔斯·达尔文之前的大约一个世纪里，生物分类学家卡尔·林奈就是这么干的，他奠定了现代对不同生命形式的分类框架；古生物学家乔治·居维叶也是这样做的，他还将化石做了分类。

要想分类，首先就得比较。通过比较，我们发现鸟类的腿和狮子的腿如此相似，玫瑰和万寿菊的花也极其相似，给我们留下了深刻的印象。依据这些相似性，达尔文提出了所有生命都属于一个大家庭的观点。

然而，像居维叶这样的科学家却不愿意接受生物链进化的观念，因为他从化石中看到了巨大的差距。1827年，他这样写道：“如果物种是逐渐变化的，那么我们应该看到这些变化留下的痕迹。”如果当初他看到了我们现在所知的中间阶段，也许他会有不同的见解。

可是，也许他不会，因为不愿接受进化学说的原因远远不止是知识不全面那么简单。事实上，我们可以一路追溯到柏拉图，他的影响很大，20世纪的思想家阿尔弗莱德·诺思·怀特海把整个欧洲哲学都算作他的论著的“系列脚注”之一。

在柏拉图看来，可感知的物质世界是一种更高现实隐约可见的影子，真正重要的是抽象概念的领域。在追随柏拉图的人看来，足球、高尔夫以及乒乓球的实质是其球的形状。这种纯粹的、抽象的、不变的实质是真实，而球这种物体本身则不是，因为球的存在就像影子一样，转瞬即逝。

分类学家的任务可能会令人望而却步。但是，以每个物种特有的柏拉图所说的实质进行区分，事情还是能够办得到的。比如说，无腿的身躯和可弯的咽喉是蛇区别于其他爬行动物的实质。所以，找到一个物种的实质是关键。

存在问题的是脆蛇蜥。此外，不易归类的生物还有几百种，比如说晚白垩纪的真足蛇，它有残余的后腿。在不断变化的达尔文世界里，转眼间就会冒出新的物种，其特征往往相互重叠。20世纪的生物学家恩斯特·迈尔称柏拉图为“进化学说伟大的反主角”，实际上，正是迈尔用一种现代生物学的方法替代了物种的实质的概念，即基于同一种群中能够交配的个体的方法。

但很可能还是柏拉图的思想说了算，这在以前发生过很多次。我们需要抛却生物瞬息万变的外貌特征，往更深层次探寻。

脆蛇蜥本身由几十亿个细胞构成，每个细胞里有成千上万种蛋白质——由20种不同氨基酸组成的长长的绳索状分子。每个蛋白质都有一种独特的能力，它可以促成化学反应，或防止细胞崩溃，或感知营养，或从其他细胞接收信号等等。每一种本领都是一项创新，从实质上讲，这是一种有用的新特征，自数百万年前产生以来，它一直起着生死攸关的确定作用。

DNA的随机变化是如何带来创新的？达尔文的自然选择概念对理解进化虽然起着关键作用，但在这里也派不上多大用场。问题是，自然选择只能扩散已有的创新。植物学家雨果·德·弗里斯在1905年说得最为经典：“自然选择有可能解释适者生存，但不能说明最适者的产生。”（在半个世纪之前达尔文就已经承认，承认变化随机相当于承认我们不知道这些变化从何而来，只不过换了一种说法而已。）

用一个比喻也许能够更好地说明问题。试想有一个巨大的图书馆，馆存图书以26个字母所有可能的组合顺序排列。这个图书馆大得无法想象，而且大多数文本是纯粹的胡说八道。但是，在这些随意排列的字母组合里总会星星点点地有一些可理解的地方，还有一些包含着真实的或虚幻的故事，不但有狄更斯的《雾都孤儿》和歌德的《浮士德》，还有其他各种各样的小说和戏剧、每个人的传记、真实的和编造的世界历史、编造的想象世界史等等，无法穷尽。有些文本里包含着无数的技术创新，从车轮到蒸汽机到晶体管，还有无数现在无法想象得到的技术创新。但是，要找到这么一卷有价值的图书，其概率是极小的。

在巨大的目录里，进化是找不到其所需的化学物质的。在如此巨大的书堆里，它只能一步一步缓慢地往前挪动。

蛋白质就是这个图书馆里的一本书，用20个字母的氨基酸写成。虽然蛋白质的文本不可能有托尔斯泰的《战争与和平》那么长，但是它的数量大得惊人。比如说，每一串500个字母长度的氨基酸里藏有10600个文本，远远大于可见宇宙中的原子数量。

这个图书馆是一个可能世界的巨大空间，对所有蛋白质都进行了对生命来说非常重要的编码。这就是关键：进化不只是在巨大的目录中查找所需的化学物质，它得在这一排一排的书阵里一步挨着一步艰难地向前挪动。试想有这么一批浏览者，各自代表一个家族，必须盲目地探索这个图书馆，跟着感觉一步一步地走。这听起来好像圣诞速配游戏，但其中有着可怕的扭曲——突变会将血红蛋白这样的关键蛋白置于死地，这个血统命运不济，最终灭绝。

所以，关键是要找到管用的文本。大自然已经发现了数百万册，人类工程师发现了更多，而且发现的未见减缓。如果想欣赏这个图书馆里隐藏的创新奇迹，我们没必要走得太远，可以从自己周围令人眼花缭乱的、形形色色的生物体开始。进化的宏大史诗会随着在这个图书馆中的搜寻而逐步展开。

在这个图书馆里，如果你想找到某种具体科目的文本但是又没有目录，你会晕头转向，更有甚者会一步踩错，不久命终黄泉。然而，生命不仅幸存了下来，还在这里发现了无数有意义的新文本。为了理解这一点，我们首先得建立进化缺少的这个目录。这就要求我们搞清楚这个图书馆的组织机构图，理解如何搜索创新的条目。

试想我们从任何一个有意义的文本起步到一个邻居，然后从那个邻居再到另一个邻居，一直走下去，直到穿越大半个图书馆，改变多数字母但仍然保留该文本的意义不变（也就是说蛋白的功能不变）。然后，我们从第一个文本开始改变一下方向，改变一个字母，然后另一个字母，一直下去，一直走完整个图书馆，但不改变该文本的意义。再想想看，这个旅程的起步不止一种，可以有上百种，每一种都只是对字母不同的同义文本进行编码。大自然的图书馆就是这样，里面充满了各种不规则的同义文本，我称其为基因型网络，每个网络对其分子及生化功能进行编码。

如果你想建立这样一个人类的图书馆，会有人说你疯了。不只是所有讨论晶体管的图书遍布整个图书馆，还会有无数个文本以不同的方式说明如何建造相同的晶体管。而我们熟悉的常规图书馆会把技术手册集中在一个区，把达尔文的著作放在另一个区，托尔斯泰的小说则放在另外一个地方。因此，我们可以把感兴趣的排成一条直线。但是，由于基因突变的每一步都很随意，所以无法走出一条直线来，最终得到的就是不规则的基因型网络。

发生在某些个体身上的DNA随机变化会禁止血红蛋白这样的关键蛋白，从而导致个体死亡；但是由于基因型网络的存在，其他突变可以生成同义文本，保存这个蛋白的功能，拯救这个有机体。这种突变和自然选择的循环周期在志愿者的后代身上不断重复，有些会死去，但是有些会活下来，而且还会更进一步，生存的人口渐渐扩散到整个图书馆。这个过程需要许多代才能展开。

蜥蜴类的输氧蛋白可以说明这样的探索需要费多大功夫。它们同属一个存在于10亿多年以前但如今早被遗忘的单个遗传蛋白。至今，它们不仅存在于整个动物世界，也存在于植物王国，在整个图书馆里，它们的足迹到处可见。然而，它们表达的还是相同的化学功能：结合氧。

但是，它们的氨基酸文本已经变得面目全非。今天的血红蛋白在其大约100个氨基酸当中共享的字母仅仅占4%，就好像是用无数不同的方式写了一首表达相同意思和感情的诗，而且还有许多类似的其他分子诗歌。这些蛋白帮忙从营养中提取能量，在我们的细胞之间进行交流，感知我们周围的世界……

不同寻常的是，以这么多的方式说同样的事就意味着会有更多的口误，而且随着每一次口误也会产生不同含义的可能。正如在“mold”里改变一个字母就能得到“gold”一样，一个文本的某些邻居会表达新的意义。当浏览者翻遍原始文本的每个同义词，就能得到不同的创新。在图书馆里开辟可靠的路径，基因型网络就能获得创新的可能。

让我强烈地表达这一点吧：如果没有同义文本的这些路径，如果没有在持续变化的字母序列中表达完全相同的功能的这些基因组，就不可能通过随机突变不断找到新的创新，进化就行不通。

所以，大自然的图书馆及其蔓生的网络对说明生命的进化能力大有帮助，可它们又是从哪里来的？我们从脆蛇蜥或其解剖中看不出来，在生命外形特征上看不到它，在表面之下、组织和细胞的结构中也看不到，甚至在其DNA的亚微观结构中也看不到。它存在于概念世界里，就是数学家探索的那种抽象概念之中。这样说，难道它不是真实的么？

我们是创造新概念还是发现新概念，这是一个问题，尤其是数学类的概念。这个问题人类已经思考了2500多年，至少从毕达哥拉斯就已经开始。当时，他宣布世间万物都是数字。有些人跟奥地利哲学家路德维希·维特根斯坦一样，相信数学上的真理是人类发明；但是也有人同意柏拉图的观点，认为我们的可见世界是更高真理微弱的影子。在他们中间有许多数学家和物理学家，包括菲尔兹奖（在数学上相当于诺贝尔奖）得主费弗曼。他用数学创新的方式这样表达自己的体验：有一种东西令人敬畏。我们不是在创造，只是在发现一直就有的东西，而这比人类能够做到的任何创造要美得多。

在物理学界，诺贝尔奖得主尤金·魏格纳称其为“不可理喻的数学效力”。的确，我们不清楚为什么牛顿的万有引力定律会比可能激发了它的掉落的苹果具有更大的解释力，为什么万有引力定律可以描述从吸积行星到整个太阳系以及旋转星系的一切。无论如何，现实似乎遵从某些数学公式。

大自然图书馆为已争论数百年的柏拉图理论的现实性问题增添了又一维度。在此之前，这个争论大体上围绕着我们在数学中发现的那类抽象概念。安德里亚斯·瓦格纳，瑞士苏黎世大学进化生物学与环境研究学院和美国新墨西哥州圣达菲学院教授，2014 年出版其新作：《最适于生存者的到来——揭开进化最大的谜团》。随着基因型网络，出现了一种新的要素：实验科学。

万有引力定律并不像是一个你能建造的房子的蓝图，可是血红蛋白文本是那样的蓝图。我们能够制造这种蛋白，能够制造任意一种蛋白，并通过精密的仪器研究其化学意义。加上几千种自然的蛋白质，蛋白质馆里的这些住户比我们的创造更为奇异。

大自然图书馆是达尔文找到的生物创新的源泉。与柏拉图设想的抽象王国不同，这个图书馆比可见世界更丰富，更多样化，也更为复杂。这里藏匿着达尔文进化论已经创造甚至能够创造的所有物种的创新，没有哪个星球能够为探索这一切提供足够大的空间。这只无腿的蜥蜴以及其他辉煌的生物世界，只不过是柏拉图式可能王国的微弱影子而已。

未来的世界ai会取代人类吗？

优质回答这个世界如果ai有了人类情感，机器人将代替人类工作，但是不会代替人类。

英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。

通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。

人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。

人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。

AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。

而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后可能会演变为机器替换人类。

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