对于AI来说，使用哪种编程语言？

问：对于AI来说，使用哪种编程语言？

答：有许多。

就像任何软件项目一样，编程语言的选择很大程度上取决于特定的项目需求、对工具、库、框架、引擎等的依赖性以及其他因素。

事实上，可以使用任何通用编程语言。毕竟，人工智能软件（一个非常广泛的类别，有许多不同的子类别）只是算法和数据结构，就像所有软件一样。还有一些专门为某些类型的人工智能任务设计的特定领域语言。

我见过的人工智能开发中使用的一些语言包括：Lisp、Python、C、C+、C#、SmallTalk、Prolog、STRIPS、Planner、R、Rust、Haskell、Juila、BASIC 方言、Pascal 方言、Java、 JavaScript 等。有时甚至使用汇编语言来利用某些处理器功能。这绝对不是一份详尽的清单。

并非所有这些语言都适合所有人工智能编程任务。特定的项目要求可能会使某些语言完全不合适。

问：人工智能正在取代动画师吗？

答：人工智能 (AI) 越来越多地应用于包括动画在内的各个行业，以提高生产力并创建更高效的工作流程。特别是，人工智能可用于生成角色模型和动画、自动化任务和流程，并为观众提供更加个性化的体验。

然而，值得注意的是，人工智能并不是取代动画师，而是帮助支持和增强他们的能力和工作。动画师在动画创作过程中仍然发挥着至关重要的作用，对于实现有效且艺术化的最终产品至关重要。

问：机器学习中的神经网络的工作原理与大脑相似吗？

答：不，它们的工作方式与大脑不同。这就像将自行车与火箭飞船进行比较一样。当然，它们都有轮子，但相似之处仅此而已。 

神经网络只是试图模仿大脑神经元行为的数学模型、方程和算法。它们是大脑的简化版本，去除了使我们的大脑如此令人惊奇的所有复杂性和错综复杂性。所以，不，它们的工作方式与我们伟大的大脑不同。

你看，我们的大脑是这些令人难以置信的有机机器，能够进行复杂的推理、创造力和情感。另一方面，神经网络只是一些愚蠢的算法，它们会处理数字并根据在数据中发现的模式进行预测。他们没有情感，没有意识，更不具备人类大脑的非凡能力。

所以，下次当你想要夸大神经网络就像大脑一样时，请帮我们大家一个忙，并自我教育一下。它们可能受到了大脑的启发，但它们与相似之处相差甚远。

问：人工智能在哪些领域做得不好？

答：如今，人工智能可能风靡一时，但我告诉你，它并不都是阳光和彩虹。在某些领域，这种所谓的“智能”是完全失败的！

首先，我们来谈谈创造力。是的，你没听错。人工智能也许能够处理数字和分析数据，但当谈到跳出框框思考时，它就像一支折断的铅笔一样有用。它根本无法复制人类提出原创想法、创新概念或突破性解决方案的能力。因此，如果您正在寻找创造力的火花，请不要依赖人工智能！

甚至别让我开始谈情商。人工智能也许能够识别面部表情并模仿情绪，但让我们面对现实吧：这一切都只是烟雾和镜子。它无法真正理解或同情人类的情感。因此，如果你正在寻求同理心、同情心或任何形式的情感支持，人工智能会让你感到寒冷和空虚。

我们不要忘记常识！人工智能或许能够处理大量信息，但它缺乏我们人类认为理所当然的良好老式常识。它无法应对复杂的社交场合、做出细致入微的判断或适应意外的情况。因此，如果您需要一些好的老式常识，请不要指望人工智能来拯救世界！ 

总之，人工智能可能有其用途，但在创造力、情商和常识等领域却严重不足。所以，各位，不要相信那些炒作！人工智能可能是人们谈论的话题，但要真正达到人类能力的复杂性和深度，它还有很长的路要走。

问：AI图像生成器如何工作？我见过很多其他的图像人工智能工具，它们令人困惑。人工智能如何自行创作艺术？

答：他们自己不创造任何东西。

所有的人工智能都是机器学习。

所有的机器学习都是模式识别。

Gen Ai 模型接收图像，并根据输入的图像创建新图像。

没有魔法，只是高级模式匹配。

这里的关键是，每个模型都必须接受数据训练。这些狗屎都不是凭空发生的。

问：从机器学习和人工智能的角度来看，SQL 的未来是什么？

答：鉴于机器学习和人工智能 (AI)，SQL 的未来在数据驱动领域的进一步发展和集成方面具有巨大的潜力。SQL，即结构化查询语言，几十年来一直是数据管理和分析的基石，即使在人工智能和机器学习时代，其重要性也依然坚定不移。

虽然人工智能和机器学习彻底改变了我们处理和分析数据的方式，但 SQL 在高效管理和查询结构化数据方面继续发挥着关键作用。SQL 提供了一种标准化语言，充当数据库和 AI 应用程序之间的桥梁，支持无缝集成和数据提取，让 AI 算法发挥其魔力。

事实上，SQL 是许多人工智能和机器学习框架的基础层，允许数据科学家和工程师在将数据输入复杂模型之前访问、操作和转换数据。通过利用 SQL，专业人员可以有效地预处理和清理数据、执行聚合、连接表和过滤信息，所有这些都是人工智能和机器学习项目的数据准备阶段的关键步骤。 

此外，SQL 的多功能性和广泛采用使其成为将人工智能和机器学习功能集成到现有系统中的理想工具。随着人工智能驱动的应用程序和平台的兴起，SQL 可以促进这些系统和数据库之间的无缝交互，使企业能够在不破坏现有基础设施的情况下利用人工智能的力量。

此外，SQL 的功能超越了传统的关系数据库，因为它还可以用于查询数据湖和其他大数据平台。这种灵活性使组织能够在大量非结构化和半结构化数据上利用人工智能和机器学习的潜力，进一步扩大数据分析和洞察的范围。

然而，值得注意的是，虽然 SQL 仍然是人工智能和机器学习领域的关键组成部分，但它并不能取代专门为这些领域设计的专用工具和语言。随着人工智能和机器学习的不断发展，Python 和 R 等特定领域语言已成为数据操作、模型训练和推理的强大工具。

总之，从机器学习和人工智能的角度来看，SQL 的未来是充满希望的。SQL 与 AI 框架无缝集成的能力、处理结构化和非结构化数据的多功能性以及促进系统之间交互的作用，使其成为数据专业人员不可或缺的工具。

随着人工智能和机器学习领域的不断发展，SQL 将继续与它们一起发展，适应不断扩大的数据驱动洞察世界中出现的新挑战和机遇。