一、假如拥有超级人工智能和可控核聚变、反重力技术，能发动世界大战吗？
不一定，发动大战的动机还要待定。
一次和二次是为了殖民地，那个殖民时代，殖民地是国家强大的基础，现在发动战争，都是输家，更多的是发动货币战争，军事更多用于讹诈，或者对付小国家，打代理人战争，这样相对还是能获取利益的。
二、弱人工智能，强人工智能，超人工智能 分别怎么翻译 不要自己翻，要官方版的
强人工智能：BOTTOM-UP AI
弱人工智能：TOP-DOWN AI
三、以后人工智能会出现超级人工智能吗。多少年大概
你分太少了啊，今天刚看了一个说超人工智能的发展，3万多字，考虑要不要跟你说
四、未来人类都不用上班，人工智能将怎样改变我们的生活？
人工智能的发展越来越受到世界各国的重视。人工智能是一门边缘学科，用来模拟人的思维，并且有越来越多的实用意义，而且许多不同专业背景的科学家正在人工智能领域内获得一些新的思维和新的方法。
据国外媒体报道，埃隆·马斯克（Elon Musk）指出，人工智能机器可能会取代人类，成为新的劳动力。随着自动化在未来成为常态，可供人类选择的工作岗位可能会越来越少，未来人类都不用上班，人们也将更好地享受生活。
人工智能到底是什么？
人工智能的主要领域包括问题求解、语言处理、自动定理证明、智能数据检索等领域。这些综合概念在自然语言处理、情报检索、自动程序设计、数学证明都有重要应用。人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋程序。在下棋程序中应用的其他技术也包括把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题规约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序更是能够达到击败人类的世界冠军的程度，已经展现了人工智能的威力。
求解及搜索？人工智能的大课题
问题求解及搜索是人工智能的一个大课题，它是指许多涉及规约、推断、规划和相关过程的核心概念。问题求解是一个非常模糊的课题，广义的说包含了全部计算机科学，这里我们仅仅讨论狭义的问题求解。在人们分析了人工智能研究中运用的问题求解方法后，发现许多方法都是通过试探搜索的方法来实现问题求解的。其中，难题和博弈问题提供了丰富的来源，下面以下国际象棋的问题为例子来分析以问题求解为代表的人工智能原理。
为了实现一个能够下棋的程序，我们采用状态空间的方法来解决问题。首先要为象棋建立一个数学模型，用一种或多种合适的数据结构来表示象棋。这样就有一个建立模型的逻辑问题，合适的逻辑将对后面的求解象棋问题起到重要的作用。一个比较简单的方法是：给不同的棋子赋予不同的权值，其中给“王”赋予超过其他棋子很多的权值，这样再确定一个目标函数，以减少对方的权值总和为目的，就可以获得一个比较简单的走法。当然如果这样的模型过于简单，效果也不会很好。在我们获得了一个数学上的模型之后，将问题分解成为用
这模型能够理解的子问题。而求解象棋问题的过程就是一个试探搜索的过程，把象棋的规则和目标函数的可能运行方向结合起来，就可以指导下一个子的落子位置，也就是说获得了一个状态的集合。然后从这个状态集合的每个状态推导再下一步的状态集合，这样反复运行，就可以得到一个树型结构，在这个结构中运用一系列的规则和搜索技术，就可能确定一个合理的走法。很明显，如果状态空间的精度越高，属性结构的复杂度就越高。
从上面可以看出，类似上面这样的状态空间求解问题的主要技术包括状态的描述、描述目标状态和搜索策略。其中搜索策略模拟人的思维过程，是体现算法优劣的关键部分。主要的搜索策略包括有宽度优先的搜索、深度优先的搜索、启发式的搜索等。状态空间方法借助于现代计算机的强大的计算能力，尽可能地穷尽所有的可能的状态，是一个最多被应用的人工智能理论分支。
另一种不同于状态空间法的方法是问题规约的方法。在问题规约的方法中，问题描述或目标是其主要的数据结构。已知问题的描述，然后通过一系列的变换，把此问题最终变为一个子问题的集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始的问题。比如著名的“梵塔问题”就是可以这样解决的一个问题。可见一个采用问题规约的问题表示可以有三个部分组成：一个初始问题的描述、一套把问题变成子问题的算符、一套本原问题的描述。
人工智能包含的领域非常广泛，问题的求解只是其中的一个重要方面。其他的方面包括比如谓词演算、规则演绎系统、机器人问题以及专家系统等一系列问题。
马斯克所说，为了适应这个不断发展的世界，人类最终会与“数码超级智能”机器人达成共生的关系。和人工智能机器人一起上班，你准备好了吗？
五、科技术语有哪些？
科技术语有虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等。科技术语有很多，指的是科技类的术语，属于专业术语、科技名词。
科技术语，是指科技类的术语，属于专业术语、科技名词。主要有两层意思：第一，科学有若干种解释，每一种解释都反映出科学某一方面的本质特征，而且科学本身也在发展，人们对它的认识不断深化，给科学下一个永恒不变的定义是难以做到的。我们把众多的科学定义解释加以概括，指出为多数人可以接受的共同概念，那就是科学知识、科学研究活动、科学社会建制的统一体。第二，技术是人类运用知识、经验和技能，并借助物质手段以达到利用、控制和改造自然目的的完整系统。它是人们的知识和能力同物质手段相结合，对自然界进行改造的过程。科技术语有很多，如下：
1、虚拟现实
虚拟现实是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲，就是使用技术手段，让人身临其境，并可以与这个环境进行交互。这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面，除了计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。目前，虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。
2、人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
3、认知计算
认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加，计算机可在已有经验的基础上随着时间推移，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为，就像大脑会自然而然地做事情，“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。
4、量子计算
量子计算，是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机，基于量子力学特性的量子计算机，拥有超乎想象的并行计算与存储能力，求解一个亿亿亿变量的方程组，具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年，而万亿次的量子计算机理论上只需要0.01秒就可解出。当量子计算机应用之时，现在的密码破译、基因测序等科学难题，将可迎刃而解。
5、深度学习
深度学习DeepLearning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是DeepLearning。借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。
6、DT时代
DT时代数据处理技术。这个词虽然很早就被人提出了。但是直到2015年3月的IT领袖峰会上，马云演讲中提出“从IT时代走入DT世界”之后才在中国火热起来。马云称，二者的区别在于，IT时代以“我“为中心，DT时代则以“别人”为中心，让别人更强大，开放和承担更多的责任。
7、计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。形象地说，就是给计算机安装上眼睛(相机)和大脑(算法)，让机器能够感知环境与对象。我们中国人的成语“眼见为实”和西方人常说的One picture is worth ten thousandwords表达了视觉对人类的重要性。不难类比，机器有了视觉以后的前途是不可估量的，例如:智能机器人、智能视频监控、新型人机界面等等。
8、人脸识别
是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的—系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品目前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。
9、物联网
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是:“The Internet of things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。