项目前想☞要专项训练，需要先设置规则，然后利用数据资料进行训练，而整体提升就是另外一番操作。
由于具备海量的综合性数据知🏈识，导致人工智能能够通过这些数据的学习，增加🎿🖶它🌎在各个方面的能力，然后反向优化规则设置。
也就是说一种是从🂣🐪理论到实践的过程，另一种是从海量实践当中总结出理论，从而继续指导实践。
前者虽然效率更高🂣🐪，专业化程度更高，但是确定性越高，也就不会给人惊喜，大家都知道接下来会发生什么。
而后者虽然效率和专业化程📓🚛度可能没有前者高，但是由于没有提前设置规则，完全是🔆人工智能自己学习总结，然后上升到规则的阶段。
这⛻就会🀵🁌产生不确定性，也就会诞生出人意料的结果，例如经过海量数学知识的训练学习，可能会诞生新的数学理论，或者是衍生数学理论。
虽然这样的理论不一定具非常高的🅦原创性，但是🈸却也是众多数学知识的总结，对于指导一些数学问题的解决具有重要的作用。
当然，如☞果人工智能的计📨算能🏈力非常强大，是有可能会诞生具有很高原创性的数学理论知识，推广开了，也能在其他的学科发生这种情况。
这就意味着人工智能已经可以深度参与人类的科学研究和世界本👴🍇🅿质探索当中了，也许今后人类只需要负责提供知识线索和样本🚪🖋，人工智能来负责总结和升华。
当然，这些都是理论上存在的可能，实际上受限🈸于计算力，想要👴🍇🅿做🃋到这一点非常难，就是不知道量子计算机会不会对人工智能产生质的提升。
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量子计算机比传统计算机的计🏈算力要强得多，但是计算🔺🅬的不确定性也要比传统计算🌎机要高得多。
说通俗一点，量子计算机的计算🀼🂉结果是个概率数字，概率越大越接🃋近答案，而传统计算机是确定性的，这是两种计算机架构的本质区别。
他很想知道到时候人工智能经过海量的知识学习，能够达到什么程度，对此他🆌🎇🏀是非常期待。
至于会不会出现强人工智能，以现在的计算机架构和软件架构，是无法做到的，就算是再智能也🄷🂈🌵是一个🖍工具而已。★☨🁸
而强人功能就算是再弱小也是和生命一样，拥有自🃓🗔己的思想，就和婴儿一样，总不能因为实力弱小就否认其本质的不同吧。
其他人也纷纷发表自己的看📓🚛法，特别是几个公司技术负责人，对此还是很感兴趣的，都能从中找到自己的业务点。
像玄武科技公司的武超强和范永明，觉得将来的全自动化工厂，也是可以依🚏💖👴托🆌🎇🏀云平台构造的，比🄷🂈🌵单独构造自动化工厂要有优势得多。
不过那时候可能会单独构📨建一套工业云平台，不会和现在构建的云平台共用，因为工业云平台的要求更高，很多东西不是完全一致的，这么做也是出于安全考虑。
于是武超强觉得有必要也获得一份云🕚计算相关的技术，回去之后好好研究工业云计算平台，为😏🀘将🄷🂈🌵来积累技术。
而青龙科技公司的兴趣点就基本上集中在智能化电子设备领域，不是前面说的那种智能家居，智能家居是无法发挥★☨🁸出人工智能的全部优势。
青龙科技公司是🆛🐑⚲想将人工智能技术配合电子智能设备，对更多的行业进行赋能，🎿🖶例如智慧城市、智🕨🌆☛慧农业以及智能化工业领域的应用。