一、马斯克为什么叫停AI机器人的研发？

我个人觉得主要是两方面吧

1.这东西就目前的效果来看潜力无限，甚至可以说是下一代技术革命，要知道每次技术革命相较上一次生产力的提升都是爆炸级别的。但目前来看虽然各大科技公司都有类似的东西，但这东西不是0和1的问题，而是其它连这个东西的尾尘都看不到。最主要的是这么厉害的技术（更准确的说是数据集，算法原理和模型行业内应该差不多知道）并不开源，微软独吃一份。想象一下你还在搓木头点火呢人家已经可以靠脑电波点火了，其它行业面对这样的生产力拿什么竞争？这是反对的理由之一。

2.伦理及社会问题

抛砖引玉，克隆技术引发的伦理问题，不一定完全一样但也会有类似的情况。社会问题，包含大量行业从事人员被这东西替代引发的动荡。立法监管不及时引发的技术乱用，比如前一阵子ai生成好多女生裸照的情况。对于是否再深入后量变引起质变导致的形成强人工智能的恐惧，终结者电影里的那样。这是其二

二、ai研发啥意思？

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。通俗点说，就是把人类的智能“输送”给机器，让机器代替人类完成一些工作，解决一些难题。

三、open ai研发了多久？

8年

OpenAI成立于2015年，由伊隆·马斯克、Sam Altman、Greg Brockman等人发起，旨在推动人工智能技术的发展和应用。在成立初期，OpenAI的研究重点主要集中在机器学习和自然语言处理领域。在2016年，OpenAI成为了世界顶级AI会议NIPS的金牌赞助商，并在该会议上展示了自己的技术和成果

四、ai研发需要重视吗？

AI研发在当今的科技领域中越来越受到重视，它已经成为了许多企业和组织的重要战略方向。AI技术的发展和应用，可以为人类带来许多便利和改变，如智能家居、自动驾驶、医疗诊断等。因此，重视AI研发是非常必要的，它可以推动科技的进步和社会的发展。同时，AI研发也需要注重伦理和法律的规范，保证其应用的安全和合法性。

五、ai的研发成本？

人工智能应用开发的成本很大程度上会影响人工智能在各个行业的渗透率。成本越低,则渗透率越高,人工智能对行业的影响速度也越快。然而,人工智能应用开发的总体成本模型非常复杂,但大致包括以下几个层面：

一、设计和开发成本

   如上篇所述,如果结合开发流程模板来开发人工智能应用,则相对比较简单。而且,随着机器学习、深度学习等人工智能算法的发展,人工智能应用的使用门槛正在逐步降低,并且结合大算力做最优算法的选择和搜索变得越来越可行,因此可以把更多成本交给机器,进一步降低人工成本。对于不同的人工智能应用,以及相同人工智能应用的不同阶段而言,人工成本和机器成本的比例都是不一样的,这需要人工智能应用开发者按照成本预算自行决策。   

二、部署和维护成本

  在人工智能应用部署方面,部署成本体现在多设备部署方面。未来的人工智能推理一定是端边云协同的,因此一次开发和任意部署的能力尤为必要。  如设计和开发成本所述,在部署完成后,人工智能应用的维护往往非常重要。人工智能应用本身的脆弱性导致其维护成本非常高。在人工智能应用的运行态,推理数据量可能会很大,返回训练集中做重新训练时,重新标注的成本会很高,并且重新训练的算力成本也比较高。因此,如何自动判断人工智能应用推理表现的恶化,自动对造成这种恶化的关键数据做选择、标注并重训练模型,是大幅度降低维护成本的关键。  

三、边际成本

  人工智能应用开发的边际成本主要体现在两个方面:一是将人工智能开发流程模板进行跨场景复制时总成本的增量;二是将人工智能应用本身进行跨场景部署和维护时总成本的增量。  对于人工智能开发者而言,如果将已开发好的开发流程模板不断扩大以支持更多的业务场景,当然边际成本就会很低。但是,通常这些模板(尤其是专业模板)跟业务问题有很强的关联,而业务问题和场景差异很大。比如,同样是一个面向图像目标识别的开发流程模板,有的业务场景比较简单,如检测某个固定场景、固定光照条件下单的、清晰的目标物体,就可以套用一个简单的模板解决;而有的业务场景比较复杂,如远距离视频监控目标物体,远距离造成目标物体不清晰,并且物体较小,如果光照条件变化大,待识别的目标有多个种类并且类别间差异非常小时,算法的复杂度将急剧上升,这时就需要套用一个复杂的模板,或者重新开发一个面向此类场景的模板。因此,现有人工智能开发流程模板必须确定其所能覆盖的业务问题范围及其局限性。任何的人工智能开发流程模板都是有局限性的,只是局限性的大小不同。为了尽可能扩大模板覆盖业务问题的范围,就需要预先对很多场景进行针对性设计和抽象,并且结合算力自动选择适合当前问题的方案。    综上可以看出,当前人工智能应用的设计、开发、部署、维护阶段本身的可复制性都比较差,这使得边际成本难以降低,也造成了当前人工智能应用可复制性差的问题。

六、ai可以自己研发吗？

当然可以，事实上专利权设置的目的之一就是为了鼓励“自己研发”，在鼓励创新的同时实现知识的价值和发明人应有的利益。但要注意的是，自己研发要避开已有专利权保护的技术，避免重复投资。

因为专利申请设置的在先申请原则会排除同一项技术的专利权重复申请和保护

七、ai能研发超导吗？

不能。

AI可以在材料设计和模拟方面提供帮助，但实现常温超导需要深入理解物质的基本性质和相互作用机制，以及开发新的材料和制备方法。因此，常温超导的研究是一个复杂而多学科的挑战，AI只是其中的一部分工具和方法。

八、ai研发多久能进入家庭？

10年未来人工智能机器人一定会走进家庭，而且机器人将会承担越来越多的功能，人们的家居生活体验度也会不断得到提升。

九、ai研发需要什么技术？

AI（人工智能）研发需要多种技术，这些技术包括但不限于以下几个方面：

1. **机器学习（Machine Learning）**：这是AI的核心，包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等。通过这些学习方式，机器可以从数据中学习规律，进行预测和决策。

2. **深度学习（Deep Learning）**：深度学习是机器学习的一个子集，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习复杂的数据模式。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

3. **自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）**：这是使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。包括语言识别、语义理解、机器翻译等。

4. **计算机视觉（Computer Vision）**：使计算机能够像人类一样处理和理解图像和视频数据。包括图像识别、目标检测、图像生成等。

5. **数据科学和大数据技术**：AI研发需要大量的数据来训练模型。数据科学涉及数据的收集、清洗、分析和可视化。大数据技术则涉及存储和处理大量数据的方法和工具。

6. **算法和数学**：包括统计学、概率论、线性代数、优化理论等，这些是设计和分析AI算法的基础。

7. **编程和软件开发**：熟悉至少一种编程语言（如Python、Java、C++等）和相关开发工具是必需的。

8. **硬件和云计算**：AI计算通常需要强大的硬件支持，如GPU和TPU。云计算服务（如AWS、Azure、Google Cloud等）提供了可扩展的计算资源。

9. **伦理和法律知识**：随着AI技术的发展，伦理和法律问题越来越受到重视，AI研发人员需要了解相关的伦理和法律知识。

10. **跨学科知识**：AI应用广泛，涉及医疗、金融、教育、制造等多个领域，因此具备一定的跨学科知识也是有益的。

总的来说，AI研发是一个跨学科、技术密集的领域，需要综合运用多种技术和知识。

十、ai系统是谁研发的？

艾伦·麦席森·图灵。 图灵奠定了人工智能的逻辑,并且提出了图灵测试,计算机在5分钟之内回答的问题中,超过百分之三十被认为是人类做出的解答,让人工智能初步得到人们的认可。

约翰.麦卡锡。 将批处理方式改进成了能够同时允许多人使用的分时方式。

马文·明斯基。 发明了能够模拟人类活动的机器人,也是最早的能够模拟人类的机器