一、智能的终极形态是怎样的？
因为发展是无止境的，智能也许不存在终极状态，但是我们可以根据目前的智能想象其发展到极致的状态——“无所不知、无所不能”。虽然这种状态可能永远无法达到，因为宇宙的规律无法穷尽，但是现实中的智能能够无限接近这种终极形态。
主动模式和被动模式
智能的发展是从被动模式到主动模式的过程。被动模式是指需要大量试错，然后取得成功的模式，而主动模式是通过一些启示减少试错，更快、更准确地取得成功的模式。
生命发展早期是典型的被动模式，物质大量随机碰撞才产生生命，效率很低。现在的智能（例如人类智能）进行正确地控制，使得事物更加高效地组织。当然，现在的生命仍然有很大的随机因素，无法很好地预见怎样的个体能够生存，因此只能通过大量繁殖、互相竞争选出优胜者。如果智能的水平足够高，完全不需要这种落后的方式，可以根据预见的未来，直接设计出能够很好生存的生命体。
多样性不是必须的，只是在智能有限的条件下的无奈选择，最终会有大一统。当今世界之所以有这么多国家、民族互相斗争，是因为需要通过这种方式选择出优秀的种群，实现人类整体的进化。当智能水平足够高时，世界一定会统一，因为智能能够看清现实、觉悟很高，不需要有生存压力也会主动提升自我。
我们也许会担心单一性会导致缺乏适应性，一旦环境发生变化就全军覆没。然而，这是在智能水平有限的情况下的想法，当智能水平到一定程度，就能够找到出路，如果找不到，那么即使保持多样性也找不到。虽然地球上的生命是多样的，但是其实还是比较单一的（都由蛋白质、核酸等组成），一旦环境发生严重的变化，还是可能全部灭绝。
当然，实现大一统时需要确保智能水平足够高，否则可能适得其反。例如计划经济是可行的，但是前提是对经济规律的理解非常透彻，否则无法做出合理的调控，还不如市场经济。
终极智能不需要学习
需要学习的智能必然不是终极形态，终极形态是自我设计、一步到位，不存在学习、尝试的过程，在一开始就领悟了所有的原理、避开了所有的错误。
当然这是最理想的情况，这时的终极智能堪称“上帝”。在达到这个程度之前，智能的学习效率会越来越高，只需要少量的启示就能够理解新事物的原理。这是因为智能对世界的规律理解非常充分，能够把握很高层次的规律，具体的规律都是由高层次的规律推导而来。
在现在的我们看来，世界的规律非常特定，例如光速是每秒30万公里、中国属于亚洲等，这些知识都相对独立，需要专门学习、记忆才能掌握，这是因为我们对规律的理解还太肤浅。事实上，所有这些特定的知识都是某种通用知识的体现，如果掌握了这种通用知识，那么会发现一切看似无规律可循的知识都能够被推导而来，即使面对一个新的领域，只需要少量的启示就可以融会贯通其中的原理。
同样的，理解通用知识后，只需要做极少量的科学实验。现在之所以需要做实验，是因为现有理论不足以预测会发生什么，需要通过实验来验证或者修正我们的理论。如果理论非常完善了，那么实验的结果可以精确地预测出来，很多实验都不需要做。那么教学实验呢？虽然很多简单的实验我们都知道结果，但是为了教学，还是会让学生再做一遍。这其实也是智能水平有限的体现——学生需要亲手做过才能有深刻的记忆，但是足够强大的智能即使没有做过，也能够充分想象整个过程。
智能的终极形态是用三个词来总结就是“主动、高效、精准”。显然目前的智能，无论是人类智能还是人工智能，都相差甚远，但是相信一旦达到技术奇点，智能一定会以指数级的速度迭代，快速接近终极状态。智能接近终极形态后是否会演化成新的事物又朝着新的目标前进？完全是可能的。
二、终极宿舍是怎样更新的？
台湾地区是每周1到周5播出！所以爱奇艺应当是每周2到周6更新吧！
三、人工智能的终极阶段是什么?
人工智能的发展阶段大概可以分为三个方面，第一阶段：计算智能，第二阶段：感知智能，第三阶段：认知智能。
计算智能：机器开始像人类一样会计算，传递信息。
感知智能：机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些简单行动。
认知智能：机器开始像人类一样能理解、思考与决。
随着人口降低，劳动成本的不断提高，社会资源会倾斜到人工智能发展，等我老去的时候希望家里有一台人工智能保姆，给我做饭洗衣服照顾饮食起居，人类不在从事体力劳动，需要给社会提供思维创造力，探索星尘大海。
四、人工智能的终极目标是机器人吗？
可以这么理解，主要用于解决人们的重复劳动。
五、人工智能的终极形态是不是仿生大脑？
电子的长期记忆细胞是仿生大脑的重要关键。世界上第一个多态的记忆细胞只有一根头发的千分之一，并且能够储存资讯用各种不同的方式，在类比以及追溯资讯比一般的细胞功能快得更多，当我们联想到何谓“不朽”的事物时，仿生脑已经不是小说中虚构的东西了，而是一个伟大的科学发明!人工智能还属于电子器件，但是仿生大脑已经超越了。当然未来的第一设想说不定是给机器人装上类动物头脑，可能是现实生物大脑的改造，也可能是仿生品。Everything is possible.
六、人工智能是怎样炼成的？
人工智能是程序＋训练＋实用数据运用
七、人工智能比赛是怎样的？
人工智能的比赛大体分为两类，一类是回答问题智商类的，一类是各种复杂动作的动作类的。
八、人工智能是怎样起源的？
人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。
巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。
后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。
人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”
人工智能第一次低谷
70年代，人工智能进入了一段痛苦而艰难岁月。由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足，不仅导致与美国国防高级研究计划署的合作计划失败，还让大家对人工智能的前景蒙上了一层阴影。与此同时，社会舆论的压力也开始慢慢压向人工智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项目上。
在当时，人工智能面临的技术瓶颈主要是三个方面，第一,计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用；第二，问题的复杂性，早期人工智能程序主要是解决特定的问题，因为特定的问题对象少，复杂性低，可一旦问题上升维度，程序立马就不堪重负了；第三，数据量严重缺失，在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行深度学习，这很容易导致机器无法读取足够量的数据进行智能化。
因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。
九、深度学习只是一个权宜的计算工具，不是人工智能的终极答案。人工智能的终极实现，要靠计算还是借助生物手段？
或者换一个问法？智能的本质是计算还是生物现象？ 图灵的可计算性理论已经明确的表明，并不是所有问题都是可计算的。我怀疑，单靠计算机，永远不可能实现真正的或者通用的人工智能。智能的本质未必是计算，现有的人工智能理论只能是智能现象的一种描述或者模仿，而不是本质。
十、《终极宿舍》终极boss是谁？
对于这个大boss的身份，观众猜测很多，比如叶圣，胡强尼 郝国民也很可疑，但是叶氏兄弟应该是中间剧情的小boss，不是大boss吧，有一个正在看监视器的背影 看手势分明是a chord无疑，根据看过的观众剧透，其实那个人是原银时空孙策!叶赫那拉"宇策在银时空根本没死，是被他老爸送回了铁时空，而狄阿布罗魔尊又是他老爸联合的，所以那个黑影是叶赫那拉"宇策无疑。