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本文将以非常确定的方式回答以下几个问题：
（1）现在的电脑是否有意识或基于目前计算机框架下的人工智能能否产生意识？
（2）未来的机器人能否产生意识？
（3）如何制造意识机器人？
（4）制造意识机器人会有哪些可能的危害？
回答问题（1）：不可能，现在电脑不可能有主观意识，未来基于现在计算机框架下的人工智能也不可能产生意识，或者想纯粹通过编写程序在现有电脑上产生意识是天方夜谭。
理由如下：简单说来，根据Chalmers对困难问题的论述，要产生意识体验关键是要直接利用物质（或硬件）的内在属性，纯粹捣腾结构化的东西（程序实现的都是结构化的）是永远不可能产生非结构化的意识体验的。
当然后来的泛灵论的重新流行和Tononi的整合信息论IIT提出，让Chalmers自己都有点相信现在的电脑或许已经具有意识，泛灵论认为任何物质都有意识体验，只是普通物质的意识体验太过碎片化，等效于没有意识体验。而他们认为只要这些物质的物理属性（结构化的）整体上具有高度的整合性（在IIT中相当PHI值很大），那么这些物质的内在属性（碎片化的体验）就会自动组合成类似像人类这样的意识体验。但很多人认为物理属性的整合不代表内在属性也会自动整合，这其实就是所谓的组合问题，Chalmers自己也认为存在组合问题。事实上，19世纪Jame甚至认为内在属性不能组合，我个人同意James的观点。
即便James观点不对，我认为电脑硬件的内在属性能编程可自动组合的概率几乎为0。 因此，现在电脑不可能有主观意识。
回答问题（2）：能，未来电脑或机器人能够产生意识，但需要改造现有的计算机硬件组成。原因，因为我们人类就是一个例证。只要学会直接去捣腾物质内在属性，那么就有可能让机器人具有意识。具体如何做，见下个问题的回答。
回答问题（3）：如何制造意识机器人的具体答案见我即将发表的一篇论文，但草稿可以参考JF Li 2016。James认为物质的内在属性不可组合，因此唯一的解决方案是：产生我们意识的物质不可分，比如为某种基本粒子，但必须足够复杂，因此其内在自由度巨大无比，另外由全同粒子原理，会使得世界上所有同种粒子产生的意识体验都是同一体验，比如如果A和B两人的意识都由电子产生的话，即便用的不是同一电子，但他们本质上是同一个意识。
基于这些，制造意识机器人关键是构造一个物理系统捕获和稳定这样一个内在自由度巨大的基本粒子，并使它的种类尽量不与现有的意识所利用的基本粒子的种类雷同，然后利用它的内在属性来产生体验。更具体的方案属于商业机密。我已经透露得够多的了。
首先，"张新成"不是一个普通的名字，它是人工智能（AI）的一种形式。具体来说，它是一种生成对抗网络（GAN）的应用，也称为“张量生成网络”（Tensor Generative Network，TGN）。GAN是一种深度学习模型，可以生成以假乱真的图像、音频和视频等。而TGN是GAN的一种变体，它可以生成高精度的图像，并且能够控制生成的图像细节。为什么这个AI叫做"张新成"呢？因为它的命名来源于三位中国计算机科学家的名字：张潼、新维和成波。这三位科学家在2018年发表了一篇论文，提出了TGN模型，因此这个AI就被命名为"张新成"。总之，"张新成"是一种非常先进的人工智能技术，可以用于图像、音频和视频生成等应用。它的命名也反映了中国科学家在人工智能领域的杰出贡献。
它是一种把机器模拟人类智能的技术，它可以让机器拥有人类智能的能力，如语言理解、推理、学习、规划等。AI的解决方法和做法步骤主要包括：1.数据收集：收集有关AI的数据，如文本、图像、语音等；2.数据预处理：对收集的数据进行预处理，如清洗、标准化等；3.模型训练：使用深度学习算法，如CNN、RNN等，训练模型；4.模型评估：使用模型评估技术，如准确率、召回率等，评估模型的性能；5.模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，实现自动化解决复杂问题。AI技术的发展需要掌握一些基础知识，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，这些知识可以帮助我们更好地理解AI技术，并且能够更好地应用AI技术来解决实际问题。
想象一下后厂村村民的一天是如何度过的。早上7点起床，9点赶到公司，搬了一整天的砖以后，你大概19点左右可以离开公司，21点左右可以回到家。当你拿出锁在柜子里的switch，正准备上岛动森时，微信突然弹出一个对话框，“这个需求可以做么？”
你转头看着刚刚充好电的AI设备，好想对它说一句：“wake up，你该帮我工作了。”但现在的问题是，AI可以代替人类进行部分工作已经是公认的事实，AI什么时候可以彻底将你我从工作中解脱出来？
搞清楚这个问题之前，我们先来看看AI的底层逻辑是什么，它凭什么可以代替人类工作？
AI是Artificial Intelligence的缩写，全称人工智能。说到人工智能，就不得不提大名鼎鼎的图灵测试。1950年，AI之父阿兰·图灵发表了著名的《计算机器与智能》一文，给出了判断一台计算机是否具有智能的测试方法，即图灵测试。
图灵认为，一旦计算机能够展现出与人类相同或相似的行为，且这个行为是经过大脑思考的，那么则有理由相信计算机与人一样具有思维。
来看看图灵测试是怎么操作的。首先，在相互之间无法辨别对方身份的前提下，让C来询问A和B一系列问题，并给出最终结论。为避免C通过声音来判断，三个人的所有交流都是以文字为载体。而A的任务是尽量使C做出错误的判断，B的任务是帮助C做出正确判断。
在不知情的情况下，用计算机D来代替A，重复以上游戏。如果D和A误导C做出错误判断的次数相差无几，那么至少在这个游戏中，则可以认为计算机拥有和A（人）一样的思维。
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一直到2014年，世界上才出现了第一台通过图灵测试的计算机。它叫尤金.古斯特曼，在测试中，它成功让人类相信自己是一名来自乌克兰的13岁男孩。 这被认为是AI发展史上的里程碑事件。
而图灵测试其实也揭示了AI的本质：AI因模仿人类智能而生。但不同的是，它是通过计算完成任务，而人是通过感性和理性。
但到现在为止，仍然不能回答AI什么时候可以把人类从工作中解脱出来。用计算机专家唐纳德·克努特的话来说：“AI已经在几乎所有需要思考的领域超越了人类，但是在那些人类和其他动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”
AI可以代替人类做一些重复性的、固定的工作，但某些需要软技能的工作，如同理心、创造力、想象力、批判性思维等，AI还不能完成。而原因之一就是，AI没有意识，它尚且只是一台没有感情的工作机器。
那么AI如何才能拥有意识？有一种说法是，按照人脑的构造仿制出一个新大脑。早在2016年，美国圣路易斯华盛顿大学医学院的研究人员就绘制出了迄今为止最全面、最精确的人类大脑图谱，其中包括以前从未公布的97个人类大脑皮层区域。但人类对于大脑是如何进行记忆、判断、分析等思维过程的，至今仍然十分迷惑。
从运算量的角度，模拟人脑也是个道阻且长的过程。人脑约有860亿神经元，每个神经元有一到两万个突触。保守估计，人脑约有860亿*10000即860万亿个突触。假设我们把这些突触比作GPU，那么人脑就相当于一台超级计算机。
目前，世界上最快的超级计算机是美国的顶点，它的浮点运算速度是每秒14.86亿亿次。其中，95%的计算力由28000多块GPU承担。那么在理想的状态下，人脑作为超算的浮点运算速度至少是顶点的860万亿/2.8万即307亿倍。
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最后，不如来看点乐观的信息。去年，牛津大学人类未来研究所发布了一份名为《人工智能何时超越人类》的报告，这份报告描绘了一幅关于AI的美好愿景。2024年，AI将在翻译领域超越所有人类；2026年，AI便能写出高中水平的文章；2027年，AI能驾驶卡车；2049年，AI能写出一本畅销书；2053年，AI能胜任外科医生的工作。
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说起AI写作，很多人都知道，比如说Get智能写作这款软件，也都亲自使用过，感受到了AI写作带来的诸多便利，估计你肯定不知道AI写作的初衷是什么？从字面意思来理解，AI写作就是通过人工智能帮你完成写作，这种解释也是正确的，只是还不够深奥。可以这么说：AI写作，就是将完整的规则打破，然后分成碎片打乱顺序，再重新组建碎片定义规则。简单地举个例子，七巧板都不陌生吧，它就是把一块完整地板子拆分成不同的形状，然后打乱顺序还可以拼接成一块完整的木板。而我们今天所看到的Get智能写作，它经历过了几个版本的迭代，各种新功能将AI体现的淋漓尽致。曾经有位大咖说过一句话让我刻骨铭心：当今社会中每个人必备的技能就是写作和演讲。这句是确实是真理，但我觉得这句话只始应在过去几年中，我相信过不了多久，AI写作绝对会替代人工写作，就像是从铁犁牛耕时代到工业化时代的这个过程。也不是说人人都必须要学会AI写作，但你一定要知道AI给人类带来的便利有多大、对人类的影响又有多大。假如你还没体验过AI写作，建议你去Get智能写作体验一下，你就会发现AI与人工的差距了。
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论文：
古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
论文发表后，文摘杂志或各种数据库对摘要可以不作修改或稍作修改而直接利用，让读者尽快了解论文的主要内容，以补充题名的不足，从而避免他人编写摘要可能产生的误解、欠缺甚至错误。所以论文摘要的质量高低，直接影响着论文的被检索率和被引频次。
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一般C9高校的人工智能专业都好一些，当然师傅领进门，修行靠个人！
中国计算机科学发论文最多高校揭晓，清华、浙大、上交大前三
最近，《2017中国高校国际学术影响力评价报告》发布，清华大学计算机科学的论文发表数量、创新人才数量双双排名全国第一，华中科技大学高被引数量第一。
国际成果规模（论文发文数量）：浙江大学、中国科学院大学、上海交通大学排前三。十年来高被引论文数量：清华大学、北京大学、浙江大学排前三。创新人才（主导科学家数量）：清华大学、浙江大学、北京大学排前三。优势学科（进入ESI前1%学科数量）：北京大学、浙江大学、中山大学排前三。
具体到计算机科学：
国际成果规模（论文发文数量）：清华大学、浙江大学、上海交通大学排前三。十年来高被引论文数量：华中科技大学、东南大学、清华大学排前三。创新人才（主导科学家数量）：清华大学、上海交通大学、浙江大学排前三。
这份报告是由中国教育发展战略学会人才发展专业委员会、中国教育网、中国教育在线、学术桥联合发布。
数据来源与评价指标
本报告的数据主要来源于ESI（Essential Science Indicators）数据库，数据时间段为2007.01.01-2017.2.28（十年）。
为了更好地识别高被引论文的第一作者和通讯作者，报告在 Web of Science 数据库中下载了高被引论文的题录数据。
第一作者的依据是 Web of Science 数据库论文题录数据中 AF 字段中的第一位。第一作者机构是 C1 字段中第一作者姓名对应的机构。
通讯作者的依据是 Web of Science 数据库题录数据中RP字段的作者。通讯作者机构是RP字段中作 者姓名对应的机构。
第一作者或通讯作者的机构可能有多个，数据处理中，报告按照顺序只采用第一机构。第一作者和通讯作者因在一项研究中的主导作用而被视为主导科学家。对于主导科学家的重名问题的处理依赖于一项发明专利技术“一种面向英文文献中中国作者的姓名消歧方法”。
截至 2017年2月28日，中国大陆共有209 所高校至少有一个学科入选 ESI 前1%高被引学科。本报告对于中国高校的国际学术影响力分析仅限于这 209 所高校。
报告内容分为“中国大学国际学术影响力评价”和“中国学科国际学术影响力评价”两部分。中国大学国际学术影响力评价”主要使用表1中的评价指标。
“中国学科国际学术影响力评价”主要使用表2中的评价指标。
中国高校国际学术影响力总体情况
需要注意的是，中国科学院大学成立于 2012 年，2012 年之前中国科学院研究生院的高被引论文数量未计入其中。另外，因大量署名中国科学院大学的高被引论文的第一作者与通讯作者的第一机构并非中国科学院大学，因此，主导论文数量较少。
2、十年来高被引论文数量：排名前三的高校是清华大学、北京大学、浙江大学。
上海交通大学、中国科学技术大学、复旦大学、南京大学、中山大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学进入前十。
3、创新人才（主导科学家数量）：排名前三的高校是清华大学、浙江大学、北京大学。
上海交通大学、复旦大学、南京大学、中国科学技术大学、华南理工大学、南开大学、中山大学进入高校前十。
4、优势学科（进入ESI前1%学科数量）：排名前三的高校是北京大学、浙江大学、中山大学。
上海交通大学、复旦大学、清华大学、南京大学、武汉大学、山东大学、中国科学院大学进入高校前十。
计算机科学国际学术影响力：清华发论文最多，华中科大高被引最多
中国学科国际学术影响力中，计算机科学在国际成果规模、高被引论文、创新人才数量三个维度进行的评价。
1、国际成果规模（论文发文数量）：排名前三的高校是清华大学、浙江大学、上海交通大学。
2、十年来高被引论文数量：排名前三的高校是华中科技大学、东南大学、清华大学。
3、创新人才（主导科学家数量）：排名前三的高校是清华大学、上海交通大学、浙江大学。
报告的课题组负责人李江教授介绍，此次《报告》的发布除了作为国家有关部门、各高校、社会组织参考的同时，也能够激励高校从高水平成果、人才培养、学科建设三个维度考虑发展方向和策略。
这个我不清楚 从网上给你找来的资料 希望对你有帮助
人工智能。人工智能当然需要会编程，另外需要了解数学知识和人工智能的算法。现在数学一般需要高数，线性代数，概率论与数理统计。不过不必太望而生畏，毕竟不是上学，需要应付考试和偏难怪的题目。人工智能的数学主要需要了解基础，原理。计算的事情框架来做。现在人工智能的职位最低都是本科学历，不知不是本科学历的程序员转行过来怎么办。可以来这边看看，互联网it学校
《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。
ai写论文是不可靠的。人工智能的发展非常迅速，经过测试ai写出的文章非常流畅。
但是用ai写文章是否相当于学生作弊而对于学生自己的水平来说让ai代替写，自己的水平并没有得到很好的展示。论文是每位大学生毕业之前都要写的东西。
AI会成为学生作弊的工具，当然，它们也可以成为强大的助教，或提高我们创造力的工具。重点在于学生使用的是否恰当。如果学生本身什么都没学到却用ai论文蒙混过关，这是不靠谱的。当用ai写论文被发现之后后果也是很严重的，可能会影响到自己是否能正常毕业。
来自清华、北大、上海交大；腾讯、华为、京东、字节跳动，和炙手可热的AI研发机构北京智源人工智能研究院等十多家知名机构的数十名国内AI大牛参与署名的论文，被Google Brain的一名研究员指出严重抄袭。被指控的论文名为《A Roadmap for Big Model》（下称《大模型》）。名叫Nicholas Carlini的研究员近日在其博客中直接罗列了大量该论文与他更早发布的“Deduplicating Training Data Makes Language Models Better”论文一摸一样的段落。而且，他还表示，被抄袭的可能至少还有其他十余篇论文。查阅预印本服务器arXiv可以发现，谷歌大脑研究员的论文上传时间为去年七月份，而《大模型》的上传时间在今年三月。Nicholas Carlini在其博客中表示：“很可能只有少数作者参与了这种抄袭，一小部分作者的不当行为不应该被用来指责大多数行为良好的作者。”
ai写论文是不可靠的。人工智能的发展非常迅速，经过测试ai写出的文章非常流畅。
但是用ai写文章是否相当于学生作弊而对于学生自己的水平来说让ai代替写，自己的水平并没有得到很好的展示。论文是每位大学生毕业之前都要写的东西。
AI会成为学生作弊的工具，当然，它们也可以成为强大的助教，或提高我们创造力的工具。重点在于学生使用的是否恰当。如果学生本身什么都没学到却用ai论文蒙混过关，这是不靠谱的。当用ai写论文被发现之后后果也是很严重的，可能会影响到自己是否能正常毕业。
AI小微智能论文是一种自动化论文生成工具，可以帮助用户自动生成论文。但是，根据目前的技术水平，自动生成的论文往往存在一些问题。首先，自动生成的论文中往往存在语言调整和逻辑不连贯等问题，这会给读者带来困扰，也严重影响论文的质量。其次，自动生成的论文往往与实际情况不太相符，这会导致论文的实际应用价值很低，也不利于读者对相关问题的理解。因此，虽然AI小微智能论文可以节省论文写作的时间和精力，但建议在撰写科研论文时，仍应该独立思考、主动查阅相关资料和模板，认真分析和总结数据，以确保论文的学术可信度。