一、人工智能与计算智能的区别？
是有一定区别的。
1、计算智能（Computational Intelligence，CI）是借助自然界（生物界）规律的启示，根据其规律，设计出求解问题的算法。
物理学、化学、数学、生物学、心理学、生理学、神经科学和计算机科学等学科的现象与规律都可能成为计算智能算法的基础和思想来源。
从关系上说，计算智能属于人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一个分支。
2、计算智能算法主要包括神经计算、模糊计算和进化计算三大部分。
典型的计算智能算法包括神经计算中的人工神经网络算法，模糊计算中的模糊逻辑，进化计算中的遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、Memetic算法，和单点搜索技术例如模拟退火算法、禁忌搜索算法，等等。
3、以上这些计算智能算法都有一个共同的特征就是通过模仿人类智能的某一个（某一些）方面而达到模拟人类智能，实现将生物智慧、自然界的规律计算机程序化，设计最优化算法的目的。
然而计算智能的这些不同研究领域各有其特点，虽然它们具有模仿人类和其他生物智能的共同点，但是在具体方法上存在一些不同点。
例如：人工神经网络 模仿人脑的生理构造和信息处理的过程，模拟人类的智慧；模糊逻辑（模糊系统） 模仿人类语言和思维中的模糊性概念，模拟人类的智慧；进化计算 模仿生物进化过程和群体智能过程，模拟大自然的智慧。
4、然而在现阶段，计算智能的发展也面临严峻的挑战，其中一个重要原因就是计算智能目前还缺乏坚实的数学基础，还不能像物理、化学、天文等学科那样自如地运用数学工具解决各自的计算问题。
虽然神经网络具有比较完善的理论基础，但是像进化计算等重要的计算智能技术还没有完善的数学基础。
计算智能算法的稳定性和收敛性的分析与证明还处于研究阶段
二、什么是计算人工智能？
计算人工智能是研究、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。
三、人工智能：计算、智能、感知
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究计算机系统如何模拟、扩展和拓展人类智能的学科。它涵盖了多个层面的智能，其中包括计算智能、感知智能以及智能的应用等。
计算智能
计算智能是人工智能中的一个重要方面，它强调通过计算机算法和模型来模拟和实现人类的智能行为。计算智能包括了机器学习、模式识别、推理推断以及自然语言处理等技术，通过这些技术，计算机能够从大量数据中学习和识别模式，并基于这些模式做出预测和决策。
感知智能
感知智能是指计算机能够模拟人类的感知和认知能力，包括视觉、听觉、语音识别等方面。通过使用各种传感器和算法，计算机可以感知和理解环境信息，并作出相应的反应。例如，计算机可以通过图像识别技术来识别物体，通过语音识别技术来理解人类的语言。
智能的应用
人工智能的应用非常广泛，涵盖了各个领域。在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行诊断和治疗决策；在交通领域，人工智能可以优化交通流量和规划路线；在金融领域，人工智能可以进行风险评估和投资决策等。随着技术的不断发展和进步，人工智能的应用领域还将继续扩展。
总之，人工智能的发展离不开计算智能、感知智能和智能的应用等方面的研究和实践。它将为社会带来许多便利和创新，并对未来的科技发展产生深远的影响。
四、生物智能 人工智能 计算智能
生物智能、人工智能与计算智能：探索智能演进的未来
在当今科技不断发展的时代，我们已经目睹了许多令人惊叹的技术突破。其中最引人瞩目的无疑是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）。然而，我们是否真正了解人工智能技术的本质以及它与生物智能和计算智能之间的关系呢？本文将为您揭示这些智能概念的内涵，并探索它们之间的相互关系以及未来的发展趋势。
什么是生物智能？
生物智能是指生物体独特的认知能力和智能表现。它是进化的产物，凝结了亿万年生物进化的智慧。生物智能使得生物体能够感知、理解和适应复杂的环境，并做出相应的反应。生物智能的表现形式多种多样，涵盖了感知、学习、思考、决策等方面。
生物智能通过感知系统获取外界信息，通过学习和记忆来提高自己的认知能力，通过思考和推理来进行问题解决，通过决策和行动来适应环境变化。生物智能是一种高度复杂而多变的智能形式，被广泛运用于生物体的生存和繁衍过程中。
人工智能：生物智能的模拟与延伸
人工智能是指通过计算机模拟和延伸人类智能的一门科学与技术。它试图基于计算机系统实现类似人类智能的某些特征和能力，如学习、推理、语言理解和问题解决等。人工智能的发展得益于计算机硬件的快速发展和数据处理能力的提升。
人工智能的核心是机器学习（Machine Learning）技术。机器学习通过给机器提供大量的数据和样例，使其能够从中学习规律和模式，进而自主进行决策和判断。人工智能在多个领域取得了重大突破，如自然语言处理、图像识别、自动驾驶等。
人工智能的发展与生物智能密切相关。通过对生物智能的研究和模拟，人工智能能够更好地理解和运用一些生物智能的特征和机制。例如，神经网络（Neural Networks）的设计灵感来源于生物神经网络的结构和功能模型。人工智能与生物智能的交叉研究为人工智能的发展提供了新的思路和方法。
计算智能：智能科学的新探索
计算智能是一门研究智能理论、方法和技术的学科。它是人工智能、生物智能以及其他智能相关学科的综合，并以计算机科学为基础。计算智能致力于研究各种智能形式和智能系统，开发智能算法和智能模型，提高智能系统的性能和应用价值。
计算智能包括了多个领域和方法，如进化计算、模糊系统、神经网络、智能优化等。它试图构建能够模拟和超越自然智能的智能系统，推动智能科学的发展和应用。
计算智能与人工智能紧密相连，两者互为补充。人工智能是计算智能的一个重要应用领域，而计算智能则为人工智能的理论和方法提供基础支撑。计算智能借鉴了生物智能和人工智能的优点，致力于探索智能的本质和智能科学的新篇章。
智能演进的未来发展
生物智能、人工智能和计算智能作为智能科学的重要组成部分，共同推动着智能科技的进步与应用。未来，智能技术将持续发展，呈现出以下几个趋势：
1. 多模态智能
智能将不再局限于单一的感知和处理模式，而是通过多模态信息的融合和交互，使智能系统具备更全面和多样化的感知和认知能力。例如，结合语音、图像和触觉等多种感知模式，使机器能够更有效地与人类交互和理解人类的需求。
2. 强化学习与自适应能力
强化学习是一种通过试错和反馈来提高智能系统性能的学习方法。未来智能系统将具备更强的自适应能力，能够从环境中获取实时反馈并进行实时学习和调整，不断提高自身的智能水平。
3. 可解释性与透明度
随着人工智能在各个领域的广泛应用，对于智能系统的可解释性和透明度的需求也越来越强烈。未来智能系统将更加注重解释自身的决策和行为原理，使人类能够更好地理解和控制智能系统的运作。
4. 私人化与定制化
随着智能技术的发展，智能系统将能够更好地理解和满足个体用户的个性化需求。未来智能系统将向用户提供更个性化、定制化的智能服务和产品，满足用户多样化的需求。
结论
生物智能、人工智能和计算智能是智能科学领域的重要概念和研究方向。生物智能作为自然智能的产物，启发了人工智能技术的发展。人工智能则通过对生物智能的模拟和延伸，不断推动智能科学的进展。计算智能作为智能科学的综合与创新，致力于构建超越自然智能的智能系统。
未来，生物智能、人工智能和计算智能将持续交叉与融合，推动智能科技的发展和应用。多模态智能、强化学习、可解释性和个性化定制将是智能技术未来发展的重要趋势，为人类创造更智能、便捷和个性化的生活提供更多可能性。
五、什么是人工智能 网络计算云计算？
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。
网络计算一般指元计算，元计算技术是当前高性能计算研究的前沿课题，它将一组通过广域网连接起来的性质不同的计算资源集合起来，作为一个单独的计算环境向用户提供计算服务。
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
六、量子计算加速人工智能好处？
人工智能(AI)已成为了一个热门词汇，它的技术可以应用在各种不同的领域中。同样的，量子计算也引起了大家的兴趣，它可以说是一种技术上的“游戏规则改变者”——它能够在多种用途中提高网络安全，甚至建立一个新的互联网。虽然在最近的发展中两者都有很大的进步，但都还没有达到我们所期望的那样完美。
对于AI来说尤其如此，它目前的形式主要局限于专门的机器学习算法，能够以自动化的方式执行特定的任务。根据新加坡国立大学量子技术中心的一组研究人员的说法，量子计算可以极大地改善这一过程。
在《物理评论快报》(Physical Review Letters)期刊上发表的一项新研究中，新加坡国立大学的研究人员提出了一种量子线性系统算法，该算法可通过量子计算机更快地分析更大的数据集。
“之前的量子算法只适用于一种非常特殊的问题，如果我们想要实现对其他数据的量子加速，就需要对其进行升级。”研究作者赵志宽(音译)在新闻稿中说。
简单地说，量子算法是一种被设计在现实的量子计算模型中运行的算法。与传统算法一样，量子算法是一步一步的过程，然而，它们使用了特定于量子计算的特性，如量子纠缠和叠加。
同时，一个线性系统算法使用一个大的数据矩阵进行计算，这是一个更倾向于使用量子计算机的任务。“分析矩阵有很多计算方法。当它超过10000个条目时，就很难用在经典计算机上了。”赵志宽在一份声明中解释说。
更好、更快、更强的人工智能
换句话说，一个量子线性系统算法提供了比经典计算机所能执行的更快更重负荷的计算。量子算法的第一个版本是在2009年设计的，开始研究人工智能和机器学习的量子形式。换句话说，随着计算能力的提高，人工智能的表现会更好更快。
研究人员在他们的研究中写道:“量子机器学习是一个新兴的研究领域，可利用量子信息处理的能力来获取经典机器学习任务的加速效果。”然而，这是否意味着会有更智能的AI，则完全是另一回事。
今天的人工智能系统和机器学习算法已经获得了大量的计算能力。这些算法通过相应数据集进行训练的过程肯定会得到量子计算的推动。
七、人工智能云计算属于什么？
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。
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
八、人工智能如何计算精确率？
5/2这就是五分之二的打法 在右边的数字键盘里
九、人工智能与云计算区别？
云计算最初的目标
我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。
云计算
灵活就是想啥时要都有，想要多少都行
管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。具体哪两个方面呢？
举个例子来理解：比如有个人需要一台很小的电脑，只有一个 CPU、1G 内存、10G 的硬盘、一兆的带宽，你能给他吗？
像这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要 100M。然而如果去一个云计算的平台上，他想要这个资源时，只要一点就有了。
这种情况下它就能达到两个方面的灵活性：
时间灵活性：想什么时候要就什么时候要，需要的时候一点就出来了。空间灵活性：想要多少就有多少。需要一个空间很小的电脑，可以满足；需要一个特别大的空间例如云盘，云盘给每个人分配的空间动不动就很大很大，随时上传随时有空间，永远用不完，也是可以满足的。
空间灵活性和时间灵活性，即我们常说的云计算的弹性。而解决这个弹性的问题，经历了漫长时间的发展。
大数据基于云计算
大数据
人工智能拥抱大数据
人工智能的经济学解释
这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出。
比如工资涨了、菜价涨了、股票跌了，我应该怎么办、怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济。整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。但专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。
于是专家说应该产多少钢铁、产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率、通胀率、GDP 等指标。这些指标往往代表着很多内在规律，虽然不能精确表达，但是相对靠谱。
然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙。比如经济学家看到这些统计数据，可以总结出长期来看房价是涨还是跌、股票长期来看是涨还是跌。
如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于自己在社会中的输入进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。
想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。
而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。
例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。
人工智能
基于三者关系的美好生活
一个大数据公司，积累了大量的数据，会使用一些人工智能的算法提供一些服务；一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。
所以，当云计算、大数据、人工智能这样整合起来，便完成了相遇、相识、相知的过程。
十、人工智能与计算智能的区别与联系？
人工智能主要通过知识表示、自动推理、知识获取、知识处理、语言理解、计算机视觉、自动程序设计这6个不同方面，来实现模拟人类的思维，从而得以实现智能的目标。