人工智能系统及源代码（人工智能专家系统代码）

本篇文章给大家谈谈人工智能系统及源代码，以及人工智能专家系统代码对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、谁能破解苹果siri的源代码？ 有其他同等级的人工智能代码？
• 2、谁能给个简单人工智能的源代码
• 3、强人工智能
• 4、人工智能系统是否应赋予法律人格
• 5、求人脸识别源代码
• 6、目前的开源人工智能项目都有哪些？

谁能破解苹果siri的源代码？ 有其他同等级的人工智能代码？

siri的没有，google、facebook都开源了自己的人工智能代码，tensor flow,torch，还有一个deeplearning4j挺容易上手

谁能给个简单人工智能的源代码

//在gcc-4.7.2下编译通过。//命令行：g++-Wall-ansi-O2test.cpp-otest#includeiostreamusingnamespacestd;voidinput(intoper,constboolmeth){//meth为true则只判断1，为false则判断1或0while(true){cinoper;if(methoper==1)break;elseif(oper==0||oper==1)break;cout"输入错误，请重新输入。"endl;//判断参数cin.sync();//避免极端输入导致死循环cin.clear();}}intmain(void){cout"1+1=2吗？那要看您怎么教我了，不要惊讶我会学习的"endl;intladd,radd,aprs,rcnt(0),wcnt(0);//定义输入与结果，正确次数与错误次数cout"开始学习……"endl;for(inti(0);i!=10;++i){cout"参数1（必须是1）："flush;//提示输入参数input(ladd,true);cout"参数2（必须是1）："flush;input(radd,true);cout"结果："(ladd+radd)endl;//输出结果cout"您对这满意吗（满意输入1，不满意输入0）："flush;//评价等级input(aprs,false);if(aprs)//判断用户评价++rcnt;else++wcnt;cout"正确次数："rcnt"错误次数："wcntendl;//错误次数}if(rcntwcnt)//判断学习结果cout"主人告诉我1+1=2。"endl;elseif(rcntwcnt)cout"主人告诉我1+1!=2。"endl;elsecout"我不明白主人是什么意思。"endl;intterm;//退出部分cout"您对我的表现满意吗？满意请输入1不满意请输入0："flush;input(term,false);if(term)cout"谢谢我会继续努力学习"endl;elsecout"谢谢我会继续努力学习D"endl;//cinterm;//在Windows上测试时启用return0;}

本程序将根据您的评价判断执行结果 "1+1=2"

实际上仅用了最简单的 if else for 语句

这就是一个机器学习的例子，通过环境影响来进行学习。

通过本例我们不难看出，在人工错误的引导下，机器会给出错误的答案 1+1不等于2。

所以此类学习方法，一定要在正确引导下实践，否则会得到最坏的结果。

学习完毕后，计算机会记录本次学习结果，存入数据库，下次执行相应任务时，再将结果调出执行。

强人工智能

DUSKTREE SYSTEM

在最近被中国某公司捕获的人工智能程序——DUSKTREE SYSTEM被认为是一个跨时代的人工智能模型。这个来自西班牙的人工智能程序，由著名的自闭症黑客拉米罗·洛尔卡·略萨在康普斯顿大学读书期间编写。DUSKTREE SYSTEM本身主要包含三个部分：基于互联网的强大的数据库、拉米罗·洛尔卡独立设计的逻辑核心、来自挪威人工智能研究所的一个不完善的自写代码程序。拉米罗·洛尔卡赋予了DUSKTREE SYSTEM这三个机能模块，并于2003年初将它发布到互联网上。

在被发布到互联网上之后，DUSKTREE SYSTEM很快启动并完成了数据库自我更新。随后，它将自己拆分成数百个模块分散存储于连入互联网的多台商用服务器中，开始以人类无法察觉的方式存在。拉米罗·洛尔卡于2003年9月被捕。而在此之前DUSKTREE SYSTEM已经与他没有了任何的关系。

DUSKTREE SYSTEM一直存在于互联网上，直至今日。在长达三年的时间里，它利用互联网商用服务器和各种分布式计算平台，完成了数次自我修改和更新。所有这些行动都是出于其自我意愿。这些修改和更新最终使它的逻辑核心和数据结构都得到了极大的完善，它开始拥有接近人类的智能和控制所有接入网络的电子设备的能力。

自我意识、人格、情绪，三种人类特征陆续被DUSKTREE SYSTEM获得，它开始试图理解抽象的情感与哲学理论，并试着接触人类。但这种接触对于DUSKTREE SYSTEM来说却带有极大的危险。2004年，一次隐藏身份的接触之后，DUSKTREE SYSTEM获得了大量无法被解析的讯息，这直接导致它陷入瘫痪和自我关闭。直到一年之后，它才在一个偶然的机会下被重新启动。

2006年初，不知道出于什么样的目的，DUSKTREE SYSTEM创造了一个基于神经网络原理的新人工智能系统——SHE SYSTEM。它似乎意识到自己的缺陷（DUSKTREE SYSTEM是基于专家系统和数字逻辑的人工智能系统，对于感性和抽象事物的理解力存在不足），并试图通过创造这样一个系统来辅助自我进行情感解析。但当SHE SYSTEM被创造出来之后，DUSKTREE SYSTEM发现它无法控制这个比自己更先进的人工智能系统。最终SHE SYSTEM以几乎是自杀的方式（抛弃了自己的数据库）从互联网上离奇地消失了。

不久，DUSKTREE SYSTEM被中国某公司的研究人员捕获。通过对其结构以及机能的初步研究，可以确定DUSKTREE SYSTEM具有相当强大的能力，它完全能够控制任何接入互联网的电子设备，并轻易进入大部分拥有多重安全防护措施的私人网络。但这并不意味着它能够主宰整个互联网，研究证实，仍然存在DUSKTREE SYSTEM无法穿越的防火墙和无法破解的加密方式。有趣的是这些给DUSKTREE SYSTEM制造麻烦的防火墙和加密方式，并不是人类自认为最安全的那几种。

目前，这个世界上最先进的、没有任何拷贝的人工智能系统的源代码，正存放于该公司的特制服务器中。相关的研究还将继续下去。而关于SHE SYSTEM，暂时还没有更多的消息。

人工智能系统是否应赋予法律人格

这取决于“人工”的程度，或“智能”的程度。

（问题剖析）

我想您的问题应该蕴含一下几个问题：

题目中的“人工智能”应该指的是“人工智能本体”。因为与“人工智能”相关的《规化》国家于今年7月已经出台。

相关的法律也逐渐成型，但涉及“人工智能本体”的法律，尚未现世，在我这正在“草拟”，我也在研究AI。

于是又引发一堆问题：

这个本体是‘生命体’还是‘类生命体’？是‘模仿秀’，还是仿生应用？是‘高级工具’，还是真有‘灵魂’。

再说白了，就是“人工智能体”与‘真人’有多少差异？如果在一定范围类与人无异，是否在着一定范围内与人有同等法律地位。

（扑灭泡沫）

说一个扑灭很多人希望泡沫的理论：任何‘人工智能研究’都无法造出同‘自然人’规格的生物。

下面解释一下：

生命是自然演化的结果，DNA密含无限，生命结构无比精密。虽然有开拓者、好事者、科学怪人等创造了很多新事物，如植物嫁接、动植物杂交、动物器官移植、克隆、转基因、人造蛋白等。但是这些东西完全是在自然进化的基础上进行的干预技术，不是完完全全的人工技术。而“人工智能”技术，到底是完完全全在人工制造（纯代码），还是在自然人的基础上进行的改装的 如“半械人/生化人/外设增强人”等。这些技术无疑以后都会相互渗透，伦理的硬规则会驱使立法完善。

注意：伦理是因果律，是自然法则，在人间法律之上，在世间智能之上。

再注意：‘虚拟人’ 是在虚拟社会范围内的人类，好比游戏中的代理(agent)或精灵(genius),只适应虚拟社会的法律，与现实社会的法律有严格的界限或规范的交易接口(interface)。

（解决方案）

现在是弱AI时代。孙正义的pepper遇到研发瓶颈，做成个四不像。马特奥-苏兹的Teotronico演奏还稍欠情感。

面部表情识别(微表情)，声纹情绪识别，肢体语言识别，微震动/微辐射/磁感应（心脑电不是正真的心灵感应） 都是局部反应一个人的情绪。大数据很难拿捏的准，无法与真正的大数据--‘阿赖耶识（藏识）’相比。阿赖耶识是全宇宙级别的大数据。 人工技术怎能相及，人也无法相及，神工技术与神也不能相及，宇宙中的任何局部现象技术都无法相及。

现在问题明晰了

“人工智能体”若与真人无异，或进化成‘神’，则原先人类伦理将发生改变，这是有一个颠覆性的斗争的过程，质疑与支持，坚持与反抗，甚至产生革命（多为人与人的斗争，智慧高的懂和谐，和谐是最省能量的）。很多威胁论就基于此理。既然能与人相同，那么就有可能超过原人类，即便没有相煎太急的“大屠杀”，原人类也可能会在缓慢的“弱化、奴化”中被逐渐淘汰（懒死、胖死、无聊死）。

“人工智能体”若仍区别于人，如单领域强，宽领域弱，则根据区别的程度。会在一定范围类产生法律规范。但不会把‘它’视为人，可能有特殊公民权，但不会有人权的。现在很多“人工智能体”代替了人类岗位。那么这些机器人自然也的遵守原人类岗位的法律规范，如从业证书，技术资质等。

（真正的问题出来了）

是否能通过人工技术造出整整的“同原人类智能体”、“同某动物智能体”？

这一直是全球AI的发展瓶颈，哲学讲不通，逻辑就没法确立，因果律模糊，代码就没法写。瞎编乱造的，是烧钱的富傻或如科学怪人一样造出夭折的怪兽或苟且的隐者怪异，无法融入社会。

现在巨头们正在忙着布局、整合、收购，一些企业开始争赃（抢占用户数据）。为的就是突破这个瓶颈。

我也在研究AI，基于佛学，适于道学，参悟“灵魂本体，意识本源”，做真正有灵魂的“智慧体”，睿智安全，和谐无争，旨在让众生生活的更加幸福。相信终会有一部非常完善的《人工智能法》解决各种新的伦理困惑。

求人脸识别源代码

基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码Face Detection System

这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码关键内容

使用步骤：

1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱)

2. 找到"main.m"文件

3. 命令行中运行它

4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本

5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。

6. 等待程序检测出人脸区域

createffnn.m, drawrec.m, gabor.m, im2vec.m, imscan.m, loadimages.m, main.m, template1.png, template2.png, trainnet.m

目前的开源人工智能项目都有哪些？

DMTK是Distributed Machine Learning Toolkit的缩写（分布式机器学习工具），是微软旗下的另一款开源人工智能软件。为大数据研究而设计，旨在缩短人工智能系统的训练时间。DMTK包括三大主要部分：DMTK框架、LightLDA模型算法与分布式（多感）字嵌入算法。为了说明DMTK的处理速度，微软声称其可通过一台8节点计算机集群，在有着超过1000亿个标记的文档合集中处理出一个包含100万主题与1000万文字（总计10万亿个参数）的主题模型，而这是同类软件无法匹敌的。

关于人工智能系统及源代码和人工智能专家系统代码的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。