人工智能和超级强软区别？
举个例子，弱人工智能比如现在工厂里面的机器人，给个固定程序，给你一直执行下去；强人工智能比如说类人的高级产品，具有自我学习能力，能够思考和推理，那么强人工智能就可以在你旁边跟你学习了
我们来先说强软，它是运用强大的开局库来选择开局库中下过的棋局最优的一步，换句话说逃脱不了人类的思维，人工智能则具有学习进化的功能，开始强软有优势但是不能创新不能进化有局限，人工智能开始弱它会不断学习越来越强，最终人工智能将远远超越强软
棋类AI本身就是人工智能的范畴，深度学习只是人工智能的一种流派。但是现在深度学习方法过于深入人心，一提到人工智能，人们首先想到的就是深度学习方法，而传统方法就变成了”顶级强软“。
这两个流派其实界限并不清晰，二者相互借鉴，深度学习方法只是用于评估局面好坏，可以看做是局面评判器。
alpha-beta剪枝+一个比较弱的局面评判器=一个比较强的局面评判器。
alpha-beta剪枝可以看做是一种增强算子，它能够让局面评判器更准确。从字面含义来说，人工智能有褒扬赞叹之义，顶级强软则有点贬斥机械死板之义。
具有强人工智能的机器可以分为？
两种。
强人工智能的机器可以分为规则引擎和机器学习模型。
规则引擎是指基于事先编写的规则和逻辑进行推理和决策的人工智能系统，它能够按照预先设定的规则进行运算和判断。
而机器学习模型则是通过对大量数据的学习和训练，自动调整参数和优化算法，使得机器能够自主地进行学习和决策。
这两种机器都具有强人工智能的特点，但其实现方式和应用场景有所不同。
强人工智能又可以分为两类：
一是类人的人工智能，即机器的思考和推理与人的思维一样；
二是非类人的人工智能，即机器拥有和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
量子计算机和人工智能谁厉害？
量子计算机和人工智能都是各自领域中的佼佼者，具有不同的优势和应用场景，因此难以简单地比较谁更“厉害”。
量子计算机是一种基于量子力学原理进行计算的新型计算机，它利用量子比特（qubit）的叠加态和纠缠态等特性，具有极高的并行计算能力和优化算法优势，可以在处理大规模数据和复杂问题时展现出超越传统计算机的性能。量子计算机在解决某些特定问题上具有独特的优势，例如因子分解、量子模拟等，这些问题的解决对于密码学、化学、物理等领域具有重要意义。
人工智能则是通过模拟人类的思维和行为过程，使机器能够执行一些复杂的任务，例如语音识别、图像识别、自然语言处理等。人工智能的优势在于其可以处理大量的数据和信息，并通过学习不断优化自身的性能，从而提高工作效率和精度。人工智能已经在许多领域得到广泛应用，如医疗、金融、交通等，为人类生活带来了极大的便利。
综上所述，量子计算机和人工智能各自具有独特的优势和应用场景，它们在不同领域都发挥着重要的作用。因此，无法简单地说谁更“厉害”，而是需要根据具体的应用需求来选择合适的工具和技术。在未来，随着科技的不断发展，量子计算机和人工智能可能会进一步融合，产生更加高效和智能的计算和决策系统。
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