项目前想要专项训练，需要先设置规则🈪🁌🄛，然后利用数据资料进行训练，🎥而整体提升就是另外一番操作。
由于具备海量的综合性数据知识，导致人工智能能够通过这些数据的学习，增加它在🛀🙔各个方面的能力，然后反向优化规则设置。
也就是说一种是从理论到实☋践的过程，另一种是从海量实🅧践当中总结出理论，从而继续指导实践。
前者虽然效率更高，专业化程度更高，但是确🗂😰🄾定性越高，也就不会🆒🎽给人惊喜，大家都知道接下来会发生什么。
而后者虽然效率和专业化程度可能🗆🙘没有前者高，但是由于没有提前设置规则，完全是人工智能自己学习总结⚠💱🕩，然后上升到规则的阶段。
这就会产生不确定性，也就会诞生出人意料的结果，例如经过海量数学知识的训练学习，可能会诞生🞟🕛新的数学理论，或者是衍生数学理论。
虽然这样的理论不一定具非常高的原创🈪🁌🄛性，但是却也是众多数学知识的总结，对于指导一些数学问题的解决具有重要的作用。
当然，如果人工智能的计算能力非常强大，是有可能会诞生具有很高原创性的数学理论知🌉☼识，推广开了，也能在其他的学科发生这种情况。
这就意味着人工智能已经可以深度参与人类的科学研究和世界本质探索当🄫🀟中了，也许今后人类只需要负责提供知识线索和样本，人工智能来负🅲👫责总结和升华。
当然，这些都是理论上存在的可能🗆🙘，实际上受限于计算力，想要做到这一点非常难，就是不知道量子计算机会不会对人工智能产生质的提升。
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量子计算机比传统计算机的计算力要强得多，但是计🚟🔧🃃算的不🅺🛲确定性也要比传统计算机要高得多。
说通俗一点，量子🂊🍉🆌计算机的计算结果是个概率数字，概率越大越接近答案，而传统计算机🌉☼是确定性的，这是两种计算机架构的本质区别。
他很想知道到⚄🎳时候人工智能经过海量的知识学习，能够达到什么程🆒🎽度，对此他是非常期待。
至于🅼会不会出现强人工智能，以现在的计算机架构和软件架构，是无法做到的，就算🛀🙔是再智能也是一个工具而已。
而强人功能就算是再弱小也是🕃和生命一样，拥有自己的思想，就和婴儿一样，总不能因🚁🐜🀫为实力弱小就否认其本质的不同吧。
其他人也纷纷发表自己的看法，特别是几个公司技术负责人🅺🛲，对此还是很感兴趣的，都能从中找到自己的业务点。
像玄武科技🄐☖公司的武超强和范永明，觉得将🖍👖🈹来的全自动化工厂，也是可以依托云平台构造的，比单独🞟🕛构造自动化工厂要有优势得多。
不过那时候可能会单独构建一套工业云平台，不会和现在构建的☟🀩云平台共用，因为工业云平台的要求更高，很多东西不是完全一致的，这么做也是出于安全考虑。
于是武超强觉得有必要也获得一份云计算相关的技术，回🅧去之后好好研究工业云计算平台，为将来积累技术。
而青龙科技公⚄🎳司的兴趣点就基本上集中在智能化电子设备领域，不是前面说的⛚那种智能家居，智📐🚄能家居是无法发挥出人工智能的全部优势。
青龙科技公司是想将人工智能技术配合电子智能设备，对更多的行业进行赋能，例如智慧城市、智慧农业以⚠💱🕩及智能化工业领域的应用。