学习人工智能需要有哪些能力？_人工智能吧_百度贴吧
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楼主对人工智能一直有些深厚的兴趣，但是作为一名艺术生，显然与此领域已无缘（除搞相关艺术创作外），楼主最近和soulmate（你们可以理解为男朋友）商量着以后可以尝试让我们的孩子学习人工智能，但我们不知道学习人工智能具体需要哪些能力？学习人工智能对学习能力的要求和学习纯数学对学习能力的要求有哪些不同呢（我soulmate是学纯数学的，他比较好奇这个）？有经验的小伙伴说下自己的看法吧。我和soulmate准备生两个或两个以上的孩子（我soulmate是北大某语言学教授家的孩子，现在中科院数学所，他明年准备去美帝读纯数学方面的PhD，打算以后当个研究员大学老师啥的然后移民，所以不用担心非法超生问题啦），然后根据他们的特长和性格往不同方向培养，我们觉得养成的过程是很有意思的，所以会经常思考一些这方面的问题。虽然生孩子的事情还比较遥远，但是考虑到孩子会遗传父母的智力和性格，我们还是可以展望下的（喂喂喂，想得有点远了吧）←_←
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最重要的该是 meta thinking 的能力，也就是要能够思考自己是怎么思考的这件事。这是因为人工智能在很多方面还是大体以人类智能为范本，所以如果能够具有深度自省并检验本身的思考过程的能力的话会有很大的帮助。
我让我soulmate天亮后总结下学习数学需要有哪些能力。(他现在快睡着了……)
按照某些人的说法，潜力是天生的，智商也是天注定的，得看你生不生的好了
人工智能的研究依赖于研究者的智力和知识水平。
以后孩子们人工智能学习就是搭积木玩乐高一样，因为需要的工程领域都被元件化了，比如语音识别、图像处理、机器人机械啦、就如智能机装个APP或者如电脑增加个硬件一样，即插即用
楼上同学说得还是太笼统了，看看我soulmate是如何说明学习数学需要哪些能力的：
学数学的能力包含在研究数学的能力里，学数学的能力首先包括会解难题。Halmos有句名言:问题是数学的心脏。在小学阶段数学能力其实并不容易真正考察出来，因为小学生解题往往是记住解法但未必知道解法的来龙去脉，那时擅长更多意味着熟练使用一些解法而已。真正看出一个人的数学能力通常被认为是在中学，尤其是开始接触几何证明题以后，这个时候锻炼一个人的数学逻辑思维并培养一些对几何对象的直觉，代数则可以训练思考抽象数学规律的能力，无论是哪者都要求在解决问题的过程中理解推理和计算不能有一点含糊，凡是在此期间能用所学知识处理难题的都说明数学能力不弱。如果这段时间能能培养做数学的简洁性，即一个人用尽可能少的知识解决尽可能多的问题，那就算是有品味了。众所周知微积分是大学必须学习的数学课程（在数学系叫“数学分析”），这方面数学系的和非数学系的学生就分道扬镳了。非数学系的学生的数学能力往往体现在会算各类复杂的微分和积分，但却不要求掌握对实数系基本定理和极限理论的所有证明，所以非数学系的想要证明的数学问题远远少于想要通过计算来求解的数学问题。对于数学系的学生而言，数学专业的学生必须知道整个微积分的理论基础，这个时候培养一个更重要的东西，对数学结论和数学和数学结构的判断力。因为这段时间里学生要学会的不仅是论证能力，还要尝试对一些自己有所怀疑的命题去构造反例，这就比中学要求更多，这实际是为将来研究时期做出猜想的数学直觉做准备。除此之外，从新观点看旧的对象则培养眼光，例如从点集拓扑的角度去重新叙述实数系的基本定理（这些基本定理是微积分的理论基石），只有这关过了才能说学习数学的能力不赖。计算能力不仅体现在证明等式，还体现在证明不等式，对中学奥数有过体会的都知道不等式才是蕴藏了tough skill（硬技巧），当年丘成桐就是不等式证明功底非常扎实。还有就是拓扑能力考察对空间的直观洞察力，代数能力则考察对数学结构的抽象把握，当然这个时候不同的人倾向不同，也是日后研究分专业的地方。另外，寻找和积累问题的能力则很重要，找深刻的问题去做，当然要理解深刻性，首先需要好的眼光和知识储备，知道问题的解决和其它问题是什么关系（问题的意义），这对今后做研究很关键。有一些大牛是数学直觉爆表，甚至会用物理直观来赋予抽象的数学理论以丰富的意义，witten就是这样的神级人物。到了研究阶段，学习数学的能力考察提问题的能力（会不会提问题），除此之外比的就对已知材料（论文）的理解深度，最后做这种深度决定了谁能做出东西。非数学系的只需要把应用数学搞得很熟就算是学习数学能力不错的表现了(?o?? o??)另外我也说下学画画需要哪些能力吧。学画画需要哪些的能力（这些能力是我通过多年观察和实践总结出来的）： 视觉记忆能力：看过一幅图后，人会有对于图像的记忆，在描绘事物时，人需要回想所画对象的视觉形象，这就依赖于视觉记忆能力，这方面的极端案例是有“人体照相机”之称的英国自闭症画家斯蒂芬·威尔特希尔（Stephen Wiltshire），威尔特希尔对于图像具有过目不忘的本领，能够通过记忆画出城市的全貌。视觉记忆能力弱的人，就很难学好画画。 对黑白灰关系的感知能力：一幅画面中有暗的部分，也有亮的部分和各种中间色调。经过我的观察，发现对黑白灰关系的感知是一种能力，在临摹时，有些学生可以很容易地把握好画面的黑白灰关系（该黑的黑，该亮的亮，该灰的灰），有些学生则容易犯画得过黑、对比弱等种种毛病（有时还十分难矫正）。 对形准的感知能力：在描绘对象时，我们有一个理想的参考对象，我们所画的对象和理想的参考对象的形是否一致即为形准的程度，有些学生容易把形画准，有些学生则难以画准，这是能力上的差异。 对画面节奏的感知能力：这包括对于构图、点线面的感知，我们可以通过安排构图及点线面的布置来使画面产生一种节奏，这种节奏可能给人以整齐、凌乱、优美、紧张等不同的感觉。比如我们会觉得鲁本斯的《强劫留西帕斯的女儿》给人以激情、热恋、运动的感觉，而莫奈的《睡莲》系列给人以宁静、祥和的感觉，这些画面节奏都需要通过构图的安排来实现。 对色彩的分辨及对色彩的审美能力：不同色彩之间有区别，色彩也有好看与丑，有些人天生更能判断出色彩的美与丑（这个很大程度上可以通过后天训练获得加强），少数人（色盲、色弱）无法或者难以分辨色彩之间的区别。 视觉想象力：这是一种将不同图像组合在一起以形成新的视觉经验的能力，有些插画可以将各种视觉形象天马行空地组合在一起却不突兀或者制造惊艳的奇幻场景，这些就是视觉想象力的体现。 在学习画画的头一个星期，懂行的人就能看出学生在不同方面的优劣（通过让学生学习素描我们可以判断出对黑白灰关系的感知能力、对形准的感知能力，通过让学生学习色彩可以判断对学生色彩的分辨及对色彩的审美能力，通过让学生学习插画可以判断出对学生的视觉想象力和对画面节奏的感知能力，通过让学生默写我们可以判断出学生的视觉记忆能力……），能力较弱的学生通过更多训练可以适当弥补天赋上的不足，但是能力上的差异会在日后的学习中将学生分化开，这是为什么不同的人有不同画风的重要原因，比如说有些人擅长画儿童插画（色彩比较平、形比较夸张）却画不了写实，是因为对形准的感知能力比较弱。对黑白灰关系的感知能力、对形准的感知能力、对画面节奏的感知能力比较强的话可以画好写实风格（视觉记忆能力不差的前提下），若再加上很强的视觉记忆能力的话，可以凭想象画出很多写实风格的画，各方面都很强的案例是法国19世纪学院派画家威廉·阿道夫·布格罗（William-Adolphe Bouguereau），看看他是如何说明画家所需要具有的能力的： “从整体上来说，在完美的和谐中，一个天生的艺术家必须具备特别自然的本性，对视觉形态和色彩有一种特殊的感觉和自发的冲动。如果一个人缺乏这样的感觉，他就不是艺术家，并且永远不会成为一个优秀的艺术家，朝着绘画这种方向努力对于他来说就等于在浪费他自己的时间。而这种特殊的感觉和能力是通过研究、观察和实践才能获得的；它可以通过不断的工作而得到改善，但是艺术的天分终究还是一个人天生所固有的。首先，一个人必须全身心地热爱自然，花一些时间去学习研究和赞美它。一切事物都来源于自然，包括植物，树叶，草叶等都可以是无限和丰富的凝思主题，对于艺术家来说，即使是漂浮在天空的云彩也有它独特的形态，这种灵感帮助他思考，给予他快乐。”——阿道夫·威廉·布格罗（William-Adolphe Bouguereau） 当然，布格罗所说的标准是对于古典画家的标准，对于现当代艺术家而言，就不仅仅是如此了。 那么，学画画的能力和智商（按照现有所谓智商量表测出的那个数值）有关系吗？根据我的观察，学画画的能力和智商基本成正比（当然，高智商的色盲、色弱在学习色彩方面确实有困难，这是例外），这可能是因为智商是个涵盖面较广的概念，而智商测试能够测出某些有利于学好画画的能力（比如智商测试所测的空间推理能力显然有助于画好画，而智商测试所测的语言能力则有助于学生理解该如何画好画）。
楼主你好，对于你学人工智能的初衷...我也真是醉了
楼主好伟大，是想让孩子爹先建立遗传因素么？你也可以啊，生物学，遗传学LZ可能比这里的人都知道得不少，古生物，密码原理，计算机原理，原始图灵计算机原理，通讯原理 ，神经科学，脑科学，社会学，哲心理学，物理学，数学，两个拣擅长的学，互补和重叠都没有关系。嗯，这样的人生真有意思，一定可以走得远。
看了这么多遍soulmate，我都快不认识这个词了
金斧子财富,30人博士专业投研团队,调研人工智能1号,筛选全市场2万多只私募,提供人工智能1号产品净值查询,解读2018下半年投资策略.
其实人工智能的关键是信息的意象化，字就是意象化的。　　　　　　　没什么大不了的，十年回头，肯定又是一笑！　　　--来自助手版贴吧客户端
先把电脑的原理，算法弄懂，
如果你的孩子只想做个理发师或是摄影师你会如何？不要给孩子过多的操制或压力，否则结果总会是意外。
不要迷信遗传，变异也是生物的主流，近代很多伟大科学家的子女都是很平庸的，有些还生产了弱智儿童。而很多平凡的人却有个天才儿子。
人工智能终于应用到人们自己身上了。。。
这种论概率的东西不可控，你的孩子最终走向研究人工智能的可能性非常小，即使你们努力培养，也不过使概率大上一点，我对这种模式的教育不是很赞同，孩子想学什么，注意引导就好
借楼，百毒越来越讨厌了，全部1楼内容都看不到。
楼主退一步海阔天空。做父母明白如何去爱孩子才是最重要的。另外楼主现在貌似需要冷静下。思考这么多真的意义不大。答案会在某一天突然出现在你的脑海中的。
楼主认识这么多大牛，直接找中国人工智能学会会员，或者中科院自动化所的人咨询多好，在贴吧投入精力时间回报率好低的样子
这个领域太广了，收益甚微！做出个像样的东西，能看会说能理解，还有很多事情要做。大家都是各搞各的，没有规范的认知。传承给下一代，也是不错的想法。至少，让自己下一代继续自己未走完的路。重要是方向！
噫，楼上挖的一手好……坟（？歪头）。数学，（认知、构建、生理）心理学，编程。同意楼上。且，你并不能控制孩子的志愿，变量太多。对于孩子，个人只建议给予丰富的、有组织的信息，且在孩子需求这个的时候（无聊的时候）给予。
要懂数学，编程，理论，可以从机器学习下手我觉得
孩子还没有，已经给规划好孩子的职业，别坑孩子了
关键是能够有一定的记忆力和一定的程序水平，其他不重要
何必把自己的意愿强加给甚至还不存在的孩子呢。自己的兴趣自己去实现，你的孩子不管遗传多少你的特质，他终究是一个有独立意识的个体。希望孩子能在这方面发展当然可以从小培养兴趣，如果培养起来了当然皆大欢喜，但如果出现偏差希望你能尊重你的孩子。请记住，他是一个独一无二的生命，而不是你的附属品。（p.s.那句“实在生坏了也只好顺其自然了”真是咋看咋不顺眼呢）抱歉，可能有些看法与你不同。
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原标题:面对近在咫尺的人工智能，你都应该知道些什么？| 什么值得学 这是36氪每周末的新栏目「什么值
原标题:面对近在咫尺的人工智能，你都应该知道些什么？| 什么值得学
这是36氪每周末的新栏目「什么值得学」。
在这个栏目，你可以看到36氪为你精选的「值得你学习」的内容。这个内容的形式有很多种，可能是一本书、一本杂志，也有可能是一段音频、一份邮件，甚至可能是一场活动、一个社群，当然也有可能是时下各种热门的「知识付费」类产品。
总之，这个栏目中出现的内容只有一个原则：对于广大的互联网人的自我成长、职业发展有用的内容；真正有价值，对于每一个人都能学到东西，能自我提升的内容。
在这个「信息爆炸」、「知识焦虑」的年代，所有人都想进步，但却好像都找不到特别合适的途径。36氪想用「什么值得学」帮你，找到属于你的，真正让你受益的，这个年代独有的知识。
李开复人工智能十讲
人工智能时代已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。人脸识别、语音识别、无人驾驶等正史无前例地重构我们人类的生活图景，人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。
学习形成对人工智能的系统认知，率先认清AI与人类的关系。明确个人应该做些什么，才能避免被AI取代，企业应该如何升级，才能在新的商业变局到来前抓住先机。
对未来即将发生的变革做好思想准备，了解变革规律，更好地拥抱新时代的到来。
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1998年，他加盟微软，创建微软亚洲研究院——被誉为培养人工智能人才的黄埔军校。
从2000年起，他陆续发表了七封“给中国学生的信”；2004，他创立我学网，与中国大学生交流成长经历和心得，探讨人生规划和发展。
2009，他从Google离职创办了创新工场，作为创业导师，创新天使投资形式，帮助者创业者不断成长、成熟。
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自从2014&年以来，已经为数千人一对一提供过咨询服务。了解年轻人的痛点，并为不同背景、资质的人提出切实可行的解决方案。拒绝无效鸡汤，提供当今社会里出身普通的年轻人的人生突围方法论。
Juan的写作，能从她深厚的学识和与众不同的阅历出发，分析独特，引人入胜。这是她作为一个互联网产品出身的作者所与众不同的思维方式。
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现在时鲜的文章大抵分为两类，一类是目标读者爱看什么，我就写什么；另一类是（我眼中的）世界是怎样，我就写出什么样。Juan显然是后一种人，这也让她成为一个另类，但这也成为我欣赏她的理由。
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　　　　初期　　一.基本算法：　　枚举.　　递归和分治法.　　递推.　　二.图算法：　　图的深度优先遍历和广度优先遍历.　　最短路径算法　　最小生成树算法　　二分图的最大匹配(匈牙利算法)　　最大流的增广路算法(KM算法).　　三.数据结构.　　串　　排序(快排、归并排(与逆序数有关)、堆排)　　简单并查集的应用.　　哈希表和二分查找等高效查找法(数的Hash，串的Hash)　　哈夫曼树　　堆　　trie树(静态建树、动态建树)　　四.简单搜索　　深度优先搜索　　广度优先搜索　　简单搜索技巧和剪枝　　五.动态规划　　背包问题.　　简单DP(最长公共子序列)(最优二分检索树问题)　　六.数学　　组合数学：1.加法原理和乘法原理.2.排列组合.3.递推关系.　　数论.1.素数与整除问题2.进制位.3.同余模运算.　　计算方法.1.二分法求解单调函数相关知识　　七.计算几何学.　　几何公式.　　叉积和点积的运用(如线段相交的判定，点到线段的距离等).　　多边型的简单算法(求面积)和相关判定(点在多边型内，多边型是否相交)　　凸包.
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