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像电影《降临》那样,科学家正在打造跨物种语言的“罗塞塔石碑”_百度知...

科幻电影《降临》讲述了一群外星人访问地球，人类通过语言学家的解码，实现与外星人的沟通。在现实中，科学家们正着手研究抹香鲸的“语言”，尝试打造跨物种交流的“罗塞塔石碑”。他们希望能翻译鲸鱼的交流方式，实现与鲸鱼的对话。

为什么机器人早已被制造出来,可至今没有大的发展?

1、智能机器人现在在技术上还有障碍，没有太多的实际利用价值，况且，成本非常高。人类形态的“机器人”，即所谓的“机器人足球”、“机器人舞蹈”或“刀削面机器人”等机器人。前者主要是一个科研项目，侧重于研究，主要讨论人工智能和机器学习。

2、而后，机器人被行动模式、动力、智能应对、材料等多方面限制，目前没有重大突破，所以形成了现状。

3、机器人研究了几十年，给人感觉没有太大进展，那是因为机器人的应用领域主要不在商用，也就是消费者能经常接触的领悟，所以给大众感觉没有太大进展。机器人在工业领域应该非常广泛，结合现在的人工智能，已经走有了长足的进步，比如建筑机器人，生产线机器人，户外运输机器人等。

4、通常，情绪限制了人工智能的发展，这也是我们人类与人工智能之间的差异。这就是为什么我们必须在学校实行奖惩机制。这对于学生形成智力至关重要。学生有必要形成对与错的常识。成年后情绪驱动的意识会长时间影响一个人。发挥积极作用。对应于人工智能非常重要。

5、最近一种「软」机器人被制造出来，他只有软的构建。BAS Systems 公司也在推进计算的发展，正尝试研发一种「化学计算机」（Chemputer），一种能够使用先进化学过程以「生长」复杂电子系统的装置。

机器学习有三大趋势,人工智能今后会如何发展

1、人工智能现阶段处于突破“自主思维学习、产生自我意识”的前期，或许深度学习、量子计算机的开发、人脑模拟将加快推动这一进程，那将是人工智能技术一个划时代分水岭，真到那一刻，其本质上已成为真正意义上的“新生命、新物种”了，可视其为“超智生命体”，将是人机共处新时期的开端。

2、自动化进程加快：随着机器学习、深度学习和自然语言处理技术的进步，越来越多的任务将实现自动化。在制造业、物流、服务行业等领域，人工智能将扮演越来越关键的角色。 智能家居普及：人工智能技术也将拓展到家庭领域。智能家居系统将通过网络连接，控制照明、加热、冷却和安防等设备。

3、边缘计算发展 边缘计算是指将计算设备离数据来源更近地放置，借助本地缓存和处理，提高传输效率，降低数据传输带来的延迟。目前，边缘计算与人工智能技术的结合已经被逐渐深化，这种结合可以缩短数据传输的时间，提升响应速度。

DNA,是什么意思?

DNA（Deoxyribonucleic acid），中文译名为脱氧核糖核酸，是染色体的主要化学成分，同时也是基因组成的，有时被称为“遗传微粒”。DNA是一种分子，可组成遗传指令，以引导生物发育与生命机能运作。主要功能是长期性的资讯储存，可比喻为“蓝图”或“食谱”。

DNA的意思是脱氧核糖核酸。DNA是一种生物分子，它是构成生物遗传信息的基础。以下是关于DNA的 DNA的基本结构：DNA是由两条脱氧核糖核苷酸链组成的双螺旋结构。每条链都有特定的碱基序列，这些碱基包括腺嘌呤、胸腺嘧啶、鸟嘌呤和胞嘧啶。

DNA的意思是脱氧核糖核酸。DNA是一种生物大分子，是生命的重要组成部分。它存在于每个生物体的细胞核中，是遗传信息的载体。以下是关于DNA的详细解释：DNA的基本结构 DNA由两条脱氧核苷酸链组成，这两条链通过碱基配对原则紧密结合在一起。DNA中的碱基包括腺嘌呤、胸腺嘧啶、鸟嘌呤和胞嘧啶。

dna全称是Deoxyribonucleic acid，中文译名为脱氧核糖核酸，是染色体的主要化学成分。脱氧核糖核酸（缩写：DNA），是生物细胞内含有的四种生物大分子之一核酸的一种。DNA携带有合成RNA和蛋白质所必需的遗传信息，是生物体发育和正常运作必不可少的生物大分子。DNA由脱氧核苷酸组成的大分子聚合物。

现在人们都知道DNA和RNA是遗传物质，但是什么叫DNA呢？其实DNA和RNA是一种核酸的东西，因为它藏在细胞核内，又具有酸性，因为在它刚被发现的时候就被称为核酸。

DNA是Deoxyribonucleic acid的缩写，翻译为脱氧核糖核酸。DNA是生物体内的遗传物质，能够传递生物体的所有信息。DNA由四种不同的碱基组成，它们是腺嘌呤（A）、鸟嘌呤（G）、胞嘧啶（C）和鸟嘌呤（T）。这些碱基按照一定规律排列组合，形成DNA的双螺旋结构。由于DNA是生命的基础，因此被广泛研究和应用。

什么是机器学习中的特征和标签

特征和标签是机器学习中的两个核心概念。简单来说，特征是输入数据的一部分，而标签是与之相关的输出或结果。特征（Features）是数据点的一些可测量属性或特性，它们被用作机器学习算法的输入。这些特征可以是数值型的，如身高、体重、温度等；也可以是类别型的，如颜色、性别、物种等。

样本是机器学习中最基本的组成部分，通常由一组特征和一个标签组成。具体解释如下：在机器学习中，样本被用作训练数据，以帮助算法学习和预测新的未标记数据。这些样本可以来自不同的数据源，例如传感器、数据库、图像、文本等。

特征（Feature）：在机器学习中，特征是描述数据的属性或指标。它们用于表示数据的各个方面，以帮助模型进行学习和预测。模型（Model）：模型是机器学习算法学习到的表示数据的函数或规则。模型可以通过训练算法从数据中提取模式和规律，并用于预测新的未见过的数据。

谷歌机器学习系列课程的第一章探讨了监督学习中关键的label（标签）和feature（特征）概念。在机器学习旅程中，这两者扮演着预测模型的基础角色。Label，作为目标变量，是模型预测的输出，可以是连续值（回归问题）或离散值（分类问题）。

标签是一种标识、标记或者用来标注某物的名称或说明。

数据标注就是把需要机器识别的图片打上标签，让机器不断的识别这些图片的特征，直到机器可以自主识别。同样的，语音、视频、文本等数据的处理也是通过这样的标注方法，为人工智能算法提供大量的训练数据以供机器学习调用。