要了解计算机是如何识别二进制0和1的,首先要了解门电路,门电路的逻辑关系是,NAND是0和1。这台电脑在运行的时候,是通过开机和关机来控制的。对于电脑,“0”表示关机,“1”表示开机。虽然后来的电脑发展很快,重量和功耗都降低了,但是原来的设置就没那么好改了,所以可以一代一代“继承”。但是我坚信,以我们国家目前的发展,未来计算机不会只识别0和1。

什么人可以通过识别一只猫进而识别所有的猫,而计算机ai不行?

很简单,现在不能不代表将来不能。目前深度学习或者其他机器学习都是建立在概率论的统计模型基础上的,所谓概率就是在大量样本下统计出来的一些特征规律(注意,这跟我们说的人类的“经验”很类似,也就是说,深度学习的AI是靠直觉和经验解决问题而非大家通常理解的规则推理),那么问题来了,将来怎么就能行了呢?AI业界现在已经完成了监督学习,也就是上面说的基于统计样本的学习,连imagenet这个专门的业内最大AI挑战赛以后都不再举办了,业界觉得这个问题已经被解决了。

那么下一步,整体学术圈企业界的挑战都转向无监督学习,也就是说无标签化学习和小样本学习,首先从研究人员精力投入的转移就让这个事情更靠谱了。其次我从大概未来可能的突破点讲下为什么可以实现,1.迁移学习等算法带来的机器常识。人看到猫一次就认识所有的猫,并不是说只看到了猫,还包括了前面很多年看到的各种东西,识别猫,并不是一个孤立的行为,是建立在相当多先验知识也就是常识的基础上的,

目前业界已经在探索使用诸如迁移学习等算法让AI不用每次都从头学起。2.机器推理,如果你碰到一个三条腿的毛茸茸的动物,即使是你第一次见到,你也会有这样的想法吧:总觉得哪里怪怪的。是的,人类的推理系统不停的提出假设,逻辑验证,智商高的人,还会去推理总结一些更抽象的知识。机器学习算法目前还没有做到这一点,alphago大家都知道,它之所以所向披靡,根本上它有两个网络来确定落子,一个是基于经验的,一个是基于特定推理算法的(蒙特卡罗树),

为什么电脑只能识别0和1?

谢邀!我个人认为这是因为当初计算机诞生的时候就决定的事。当年美国发明第一台计算机时,占地面积巨大不说,耗电量也惊人,这台计算机运行的时候,就是依靠通电、断电来控制的,对计算机来说“0”表示断电,“1”表示通电,虽然后面计算机发展飞速,重量和耗电量都降下来了,但是当初的设定并不是那么好更改的,因此也就得以一代一代的“遗传”下来了,不过我坚信,以我国现在的发展,今后电脑必然不会只能识别0和1,汉字版的软件必定会出现的!以上是我的分享,希望对您有所裨益。

计算机是怎么识别二进制的?或者应该说问处理器是怎么识别1和0的?

要想了解计算机怎么识别二进制0和1首先我们要了解门电路,而门电路的逻辑关系就是,与或非即0和1,门”是这样的一种电路:它规定各个输入信号之间满足某种逻辑关系时,才有信号输出,通常有下列三种门电路:与门、或门、非门(反相器)。从逻辑关系看,门电路的输入端或输出端只有两种状态,无信号以“0”表示,有信号以“1”表示,

也可以这样规定:低电平为“0”,高电平为“1”,称为正逻辑。反之,如果规定高电平为“0”,低电平为“1”称为负逻辑,然而,高与低是相对的,所以在实际电路中要先说明采用什么逻辑,才有实际意义,例如,负与门对“1”来说,具有“与”的关系,但对“0”来说,却有“或”的关系,即负与门也就是正或门;同理,负或门对“1”来说,具有“或”的关系,但对“0”来说具有“与”的关系,即负或门也就是正与门,

为什么计算机不用e进制,按道理说e进制难道不是最高效的吗?

哦,我的上帝没有看到这个问题,我甚至不知道e是什么。百度说的是这一个:“自然常数,数学中的常数,是一个无限无环小数,是一个超越数,取值约为2.7045 . 8848888888845它的一个定义也叫欧拉数,取值约为(小数点后100位):“E∾”. 54686.868686666686


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