一、人工智能与神经网络相同点？

1、人工智能与神经的作用都是作为事件处理的,象人工智能实现自动处理文档,模拟生物反应,神经对各种外界刺激作出的反应,本质上都是对事件的处理.

2、人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

3、在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。

二、第三次神经网络兴起的标志事件？

1997年是一个标志性的年份，IBM的“深蓝”超级计算机在一场人机大战中战胜国际象棋冠军Garry Kasparov。

IBM的人工智能在2011年面临着另一个巨大的挑战——沃森人工智能在著名的智力竞赛节目“Jeopardy”中击败了对手布拉德·拉特和肯·詹宁斯，成功赢取了100万美元的大奖。

2012年6月，谷歌研究人员Jeff Dean和吴恩达从YouTube视频中提取了1000万个未标记的图像，训练了一个由16,000个电脑处理器组成的庞大神经网络。

2016年3月，继IBM深蓝之后，谷歌DeepMind的AlphaGo在四场比赛中击败了国际围棋世界冠军李世石，而这场激烈的人机大战吸引了来自世界各地的6000万人的观看。同样，2017年的升级版AlphaGo再次击败了国际围棋大师柯洁

三、人工智能第二次浪潮出现哪些成果？

AI第二次浪潮的成功，来自运用抽象数学和编程理论所创建的有用的、有价值的设备。AI这一次的目标，是要创造一些有用的东西、有价值的东西。于是，许多人工智能公司诞生了，其中的一些开始赚取可观的利润，而更多的公司则吸纳了大量投资，并建立了令人印象深刻的估值。

人工智能领域发展经历的三次浪潮分析

IBM和纽昂斯的AI，就是这一波浪潮的典型代表。但是，这些早期的AI系统不能学习，因此需要一个昂贵的程序员团队，一分一秒地添加、更新、修改一行行代码。这似乎再次辜负了创造者们的期待，因为这与他们对高度、精度和高智能“思维机器”的设想和承诺不相匹配，结果导致了1990~200年，“AI的第二次冬季”。

1973年，IBM创建了一个可以组装打字机零件的机器人。1974年库茨韦尔计算机产品公司创造了第一台光字符扫描器，它能自动将文本先转换成计算机文件，再转换成语音。1979年，第一辆自动化汽车诞生，它可以用视觉导航的方式搜索一个房间中的固定物件。

同年，第一个以知识为基础的医疗诊断程序的“专家系统”被创建。专家系统”是AI的原型，使用“如果/然后”规则，该规则来自人类专家对大而不确定的知识的分类。在接下来的20年间，北美和欧洲最大的公司中有2/3都依赖于“专家系统”的A。1984年，库茨韦尔应用智能公司创造了第一个基于听写转录装置的AI系统，它能理解普通人的语音，并将其转换成文本。

“越过雷池”与“黑厘子”：今天，AI的第三次浪潮

创新者最怕的是末路，因此他们永不言败，掀起了A的第三次浪潮，将全球商界推进这场认知商业革命之中。这一次，AI的目标是提供有用的设备和服务，做人类不能做或不能高效、方便、高质完成的事。但是，即使在今天，AI的智能也没能完全与人类匹配，而且，在全球范围内，人们对AI的定义也仍没有一个统一的标准。

技术是否成熟？

以凯文·凯利的说法，A现在只是聪明的工具，还不是真正意义上的智能。来自谷歌的世界顶尖的人工智能专家团队将AI的智能发展划分成了三级。第一级，现在是一种“弱人工智能”，只能够专注在一个特定领域，如下围棋。第二季，成为“强人工智能”，能够达到或超过人类水准。与之相对应的，是第三级，用另一位谷歌专家蒂姆的定义，就是“从比人类聪明一点点到聪明1000万倍的人工智能”。

全球人工智能引领者科大讯飞研究院则将AI划分为计算智能、感知智能、认知智能三

四、ai绘画是用对抗神经网络么？

是用对抗神经的。

其实AI作画是通过人工智能自动绘制作品,AI绘画与Deepfake的工作原理很像,涉及到GAN也就是对抗网络数据生成,而对抗网络由两个相互博弈的神经网络组成,分别是“生成器”和“鉴别器”,

五、神经网络就业前景如何？

就业前景不错。

神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中控制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。

六、人工智能常用的算法有遗传算法决策树神经网络的对吗?

不完全正确。1. 人工智能常用的算法包括遗传算法、决策树和神经网络，但并不仅限于这三个算法。还有其他常见的算法如支持向量机、K近邻算法等都被广泛应用于人工智能领域。2. 遗传算法是通过模拟自然选择和遗传机制来优化问题的解，决策树是一种基于树状结构的分类模型，神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法。它们在不同的问题和场景下有各自的优缺点和适用性。3.因此，虽然遗传算法、决策树和神经网络是人工智能中常用的算法，但并不能代表全部常用算法。

七、人工神经网络属于哪个流派？

神经网络属于人工智能连接主义流派。

目前人工智能的主要流派有下列三家： 

(1) 符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。 

(2) 连接主义(connectionism)，又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

(3) 行为主义(actionism)，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。