熟悉规则：首先 ，你需要熟悉微乐麻将的游戏规则 ，
包括如何和牌 、胡牌 、、碰 、等。只有了解了规则，才能更好地制定策略 。 克制下家：在麻将桌上 ，克制下家是一个重要的策略 。作为上家 ，你可以通过控制打出的牌来影响下家的牌局，从而增加自己赢牌的机会。 灵活应变：在麻将比赛中 ，情况会不断发生变化 。你需要根据手中的牌和牌桌上的情况来灵活调整策略 。比如 ，当手中的牌型不好时，可以考虑改变打法 ，选择更容易和牌的方式。 记牌和算牌：记牌和算牌是麻将高手的必备技能 。通过记住已经打出的牌和剩余的牌 ，你可以更好地接下来的牌局走向，从而做出更明智的决策 。 保持冷静：在麻将比赛中，保持冷静和理智非常重要。不要因为一时的胜负而影响情绪 ，导致做出错误的决策 。要时刻保持清醒的头脑 ，分析牌局，做出佳的选择 。
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请注意 ，虽然微乐麻将自建房胜负规律策略可以提高你的赢牌机会 ，但麻将仍然是一种博弈游戏，存在一定的运气成分。因此 ，即使你采用了这些策略 ，也不能保证每次都能胜牌。重要的是享受游戏过程，保持积极的心态 。
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什么是意识？人工智能会拥有意识吗？
来自大连理工大学物理系大三学生的回答 ，拒绝玄学 ，拒绝民科，试图从科学的角度给出我对意识是什么的看法 。文章较长 ，但如果你很认真的读完或许会带给你一个全新的视角 ，颠覆曾经的认知。我在考虑出一个B站的系列视频，更加深入的分享我对人工智能的看法，感兴趣的朋友可以关注我的B站账号@觉得各个国家 。刚刚才有做up主的打算 ，如果粉丝数能到500人我就着手制作这个系列视频 。
首先我们需要解析一下这个问题 ，在这个问题中出现了两个概念，人工智能和意识。
人工智能作为现在大火的概念 ，相信大家也是耳熟能详 ，计算机视觉 、计算机听觉 、自然语言处理、智能车 、智能语音助手等等都是人工智能技术 。但是在这里我们所讨论的特指强人工智能技术，也就是大家在科幻**中看到的那种人工智能 。当前业界比较认同的强人工智能的定义就是大家都知道的图灵测试 ，即让它和一个人说话 ，当人类不能分辨它是不是机器人的时候它就是强人工智能。好，关于强人工智能我们不用多说 ，下面我们来重点聊一聊什么是意识 。
或许大家都听说过这样的一个思想实验 ，把一艘船上的零件全都一个一个的换掉，那么这艘船还是之前的船吗？也就是著名的忒修斯悖论 。今天我们不聊船 ，而是聊一聊这个悖论在人身上的变种 ，即如果把你身上的原子全都一个一个的换掉，那么你还是你吗？
接下来的讨论或许会有一些烧脑，也可能会让你感觉到不舒适 ，如果这样的话呢你一定要记得这些都是我自己的一面之词 ，而且这样的问题对于生活来讲也没有任何意义，在看文章的时候体验一下脑洞大开的感觉 ，关掉之后该学习学习 、该刷剧刷剧 ，生活本身才是重点。
好，让我们回到刚才的问题 ，先来考虑如果把你身上的某一个原子换掉 ，相信所有人都会不以为意，因为我们每天的新陈代谢就是这样的啊 。那如果是两个原子呢？三个呢？如果把你的一条手臂全部换掉呢？这里要注意 ，我们在进行的是一个思想实验 ，你不用考虑怎么实现这个过程，而且这条新的手臂和之前的手臂将完全是一模一样的 。到这个时候我觉着大部分人都还不会感觉sick ，不会觉得很不舒服。那如果把你除大脑之外的全部原子都换掉呢 ，由于到现在为止我们还没有对大家所认为的意识所存在的地方也就是大脑做手脚，所以大部分人也还会觉得没问题，你还是你 ，只不过换了一套新的壳子嘛 ，我的灵魂还是没有变的嘛。好，接下来我们就对大脑下手 ，将大脑中的一个原子、两个原子、三个原子 ，把大脑中的一半原子都换掉，你还是你吗？如果把大脑中的全部原子都换掉 ，你会感觉怎么样呢？你还觉得你是你吗？如果你认为你已经不是你了的话 ，那么在哪个原子被换掉的时候你变得不是你了呢？如果你觉得你依然是你的话，那倘若不是一点一点的换掉原子 ，而是一次性把你身上的全部原子都换掉呢？更甚至我还可以按照和你一摸一样的原子排布来制造一个新的你 ，那这个时候到底哪个才是你呢？
这个时候就有人可能会提到量子效应等等一些比较玄学的观点，但是我相信会持有这种观点的人绝大部分应该是不了解量子理论的 ，我自己就是物理系的 ，相信我应该比大多数的各位更清楚什么是量子效应 。人脑传递信息的基本单元是神经细胞，而在神经细胞这么宏观的层面上，很难说它会和量子效应产生联系 ，当前也没有任何研究可以证明它们是有联系的 ，所以我认为这样的观点更多的是一种自欺欺人，是对问题的逃避 ，当然这样没有任何问题 ，这是你的自由，只要你开心你想怎样认为就怎样认为 ，我只能说这不在我们的讨论范围之内 。
那么要解决这个问题就需要引入我对意识的定义 ，我认为所谓的意识就是结构化的信息和某种处理这些信息的算法所构成的一个整体。这句话里面出现了三个关键词，即结构化 、信息 、和算法 。
信息所对应的就是你的全部记忆 ，它本身是静态的 ，就像存在电脑硬盘里的信息 。而你大脑中所存储的信息一定是按照某种结构组织起来的，比如当你想到你妈妈的画面的时候 ，你会想到这是你的妈妈 ，这是一个女人，她今天穿了一件红色的衣服等等，这些在机器学习的术语中叫做标签（机器学习是一种人工智能技术 ，又叫统计学习）。而你大脑中的信息可能就是以这样的形式组织起来的 ，当然这只是举一个例子，我们并不知道大脑到底是怎样组织信息的 ，但是这些信息一定是有某种结构的 ，而且这种组织信息的结构很有可能就是发展强人工智能技术的关键之一 。只有静态的信息是不够组成意识的，还需要处理这些信息的算法 ，所对应的也就是你的思维 。你思考的过程本质上就是对一些信息的处理过程 ，也就是算法运行的过程，我们所说的思维模式的改变 ，其实本质上就是算法的改变。这三个要素组合在一起就得到了意识 。
有一些善于思考的同学可能会注意到 ，如果这样定义意识的话，那么小猫小狗等等动物不都有意识了吗 ，甚至于我们当前用的程序都是有信息、有信息的结构 、有算法的啊 ，那么这些程序岂不是都有意识了？如果你接受上述意识的定义的话，那么确实是这样的，小猫小狗和现在的程序都符合这个定义 ，那么它们就都应该叫做意识 。但是要注意 ，由于它们所处理的信息不同，信息的结构不同 ，处理信息的算法也不同 ，所以它们都是不同的意识，当然也不能叫做人的意识 ，人的意识所处理的信息 、结构、算法都是有一些特征的 ，只有满足这些特征它才可能被认为是人的意识，也只有满足这些特征的意识才有可能会通过图灵测试。
那么这个定义是怎么解决忒修斯悖论的呢？我们认为意识是自我认同的关键 ，也就是说是否拥有相同的意识将决定我们认为被换掉原子的我们是否还是我们 。而意识被定义为结构化的信息和算法所构成的一个整体 ，所以意识是否相同将取决于信息 、信息的结构和算法是否相同 。
说到这里又出现了一个让人细思极恐的新问题，如果这样想的话 ，那么由于现在的我和一年之前的我的结构化信息和算法严格来说就不是完全一样的 ，那难道现在的我就不是一年之前的我了？
这里或许可以引入一个叫做意识相似性系数的量，用来描述两个意识之间的相似程度，如果相似程度很高就趋向于1 ，比如你当前的意识和你一年前的意识就是这种情况；反过来如果相似程度很低就趋向于0 ，比如你的意识和一段计算机程序之间的意识就是这样的情况。要判断是否是同一个意识还需要引入一个判据，我们姑且把它叫做“同人判据“。如果两个意识之间的相似性系数大于等于同人判据 ，我们就认为两个意识相同 ，而小于同人判据就认为两个意识不同 。那么同人判据的数值应该定义为多少呢？我的观点是看情况 、看心情、看感觉，总之是怎么舒服怎么来 ，完全取决于你的偏好（虽然严格来说完全相同就要意味着相似性系数为1 ，但是不为1的值也是值得讨论的） 。这就意味着同人判据的值会是一个非常主观的值，不同的人心里会有不同的同人判据 ，同一个人（额…现在同一个人好像不是一个非常明确的概念）在不同的时间不同的环境下也会有不同的同人判据。
这里有必要插一段题外话 。其实我们每个人心里都是有一个默认的同人判据的 ，这个默认值就是出生时的你和即将离开这个世界的你之间的意识相似性系数，因为你默认会认为从你出生到你去世者之间所有的你都是同一个你 ，而这也是我们在绝大多数情况使用的同人判据 。然而认为同人判据只能是这个默认值却只是一种错觉 ，这是大自然的一个美丽的善意的谎言，也是大自然赋予我们的生存本能之一。由于这个错觉的存在，我们更加珍惜自己的生命 ，更努力的为了幸福而奋斗 。我们应该尊重这个错觉 ，接受这个错觉，利用这个错觉去追求幸福和美好 ，毕竟追求幸福和美好是我们与生俱来的使命 ，也是生命的唯一意义 。
好的，让我们回到正题。同人判据的两个极端值是值得讨论的 ，首先来看一下趋于0的情况 ，这意味着你认为所有的意识都是相同的，很明显这就是传说中所谓的天人合一 ，万物皆我的境界啊 ，这么看进入这种境界也不难吗，你只要把同人系数定为0就可以了 。然后是趋于1的情况 ，这意味着你认为只有当下的你才是你 ，一秒钟之前的你都不是你，你和他的联系只不过是你们两个的记忆非常近似，记忆的结构非常近似 ，思维模式非常近似 。而要解决忒修斯悖论其实就要把同人系数定为1 ，这意味着每一次换原子得到的都是一个新的你，只不过你们两个之间的意识相似性系数非常接近 ，但却小于1。当然你也可以在考虑忒修斯悖论的时候把同人系数定为0 ，毕竟这样你都天人合一了，连小猫小狗你都认为和你是一样的 ，那么新出现的一个你当然也就和你一样了 。总而言之 ，解决忒修斯悖论的关键就在于要选定一个同人判据，具体的值是多少并不重要 ，重点是要确定下来一个值 ，只有这样这个问题才可以被讨论 。
有了前面这么长的铺垫之后相信大家都对什么是意识有了一个新的认识角度，这样我们终于可以回答问题了。根据前面对意识的定义 ，一段普通的计算机程序都是有“意识 ”的 ，那么人工智能当然也是有意识的了，关键是人工智能能不能拥有人的意识，也就是说人工智能和人的意识相似性系数能不能到达一个比较高的值让它能通过图灵测试呢？如果你接受前面的论述的话 ，你可以知道 ，人的意识并不是什么神秘的事物，而是某些结构化的信息和某种特定的算法所构成的 ，这就是说人的意识并不依赖于人类的肉体 ，而是可以以其他的形式存在的，这些其他的形式当然就包括人工智能的形式。所以说 ，原则上人工智能是完全可以拥有人的意识的 ，只不过这可能还有很长的一段路要走 。
既然人工智能可以拥有意识，那么它们会不会理解甚至拥有人类的感情呢？（我在考虑出一个B站的系列视频 ，更加深入的分享我对人工智能的看法 ，感兴趣的朋友可以关注我的B站账号@觉得各个国家 。刚刚才有做up主的打算，如果粉丝数能到500人我就着手制作这个系列视频。）
人工智能通识课有用吗
人工智能机器学习真心不难 ，看下我的分析 ，我把学习重点都给列出来了 。千万别信人工智能需要搞一年以上 。如果效率高，学3个月就可以找到工作。机器学习2个月可以搞定，深度学习15天可以搞定 。这些真心真心不难 。在美国 ，有人为了省Coursera的吴恩达深度学习系列课的学费 ，利用免费的一周拿下五门课的证书，我问他怎么做 ，他用英文说 ，仔细听，不需要记笔记 ，因为资料都是留下来的 ，忘了就回去再看，Andrew Ng讲得还是很清楚的。吴恩达还有个机器学习课按他这个速度 ，不要一周也能搞定 。
你做个数据分析和图像处理 ，要学全栈？要学网络？你在逗我吗？
对于机器学习：
本科的概率论学过吧，线性代数学过吧 ，矩阵乘法不会？又不让你真正去算 ，能看懂公式和推导就行了；
方差，期望这些中学就学过，正态分布 ，柏松分布 ，不努力分布，这些都是很简单的；
线性回归不就是 y = wx +bias吗？ 这小学东西 ，只不过这里把W和X用 Vector 写的 ，而Vector 就是小学还是初中学的向量 。难吗？
Gradient Descent，就是链式求导 ，也是高等数学的内容 ，这难吗？
Logistics Regression 这个是把线性回归的 y 通过 sigmoid 函数改到了 0和1之间，你觉得难吗？
对于分类的问题 ，你就用 Maximum Likelihood ，你把所有的点相乘，求导 ，真的难吗？
贝叶斯就是一个公式而已 ，建立在条件概率的基础上，读一读公式再看一看例子不就懂了吗？真心难吗？
Optimization就是设定了一个或多个对函数的限制，真得想不透吗？
拉格朗日Multiplier就是把一个矩阵分离成用2个矩阵表示 ，记住不就行了？
Discriminant Regression 就像线性回归和Logistic 回归一样 ，对你的assumption要求高。Generative Regression 例子就是贝叶斯分离器，就是贝叶斯 。真得很难吗？
PCA就是求eigenvalue ， eigenvector ， 是找投影的最大的方差的feature的一个办法，方差越大说明越能代表整体 。又不让你自己计算 ，看着图想一想不就OK了？
Cluster 代表性的不就是 k means？ 你随机搞几个点 ，周围点的距离分配下，再每轮更新下点不就行了？又不让你手写算法。
SVM 就是一种分类的方法 ，support vector尽可能把点用平行线或曲线分开 ，难吗？Kernel 函数不就是取代 X.transpose*X?
Neural Network就是 Logistic 回归的衍生而已。Forwarding 和 Back propagation 你看下书上给的推导也就是链式求导，只不过是反过来 ，难吗？
前面我首先讲了人工智能专业的学生有它的优势 ，但其他专业的学生掌握了人工智能也有它的优势，因为他们对专业了解 、对需求了解 。所以更多的是需要人工智能专业人员和其他专业人员相结合，这样可以扬长补短 。第二个要消除人工智能通识课一些误区。党中央充分重视发展人工智能 ，我们在这些方面要积极行动起来 。第三个也是我讲的最多的是人工智能通识课程教学 ，这是关键 。我今天讲人工智能通识课程教学，实际上还是很不成熟的 ，有待不断探索。尽管我在若干年前给全校开了这些课程 ，积累了一些经验，仍然感到探索人工智能通识课程的建设非常重要 ，所以浙江工业大学对我很支持 ，教务处指定我来负责学校人工智能通识课程的建设 。
今天我在这里给大家分享一下这方面的经验，我感到人工智能通识课程不能等到方法都很成熟了再开始 。也可能有人会问：现在课程建设还不成熟就开课这不是误人子弟吗？我要问：他没有学人工智能就毕业了 ，不是更误人子弟吗？我们现在给他讲一点人工智能 ，学了总比没学好。何况现在还有慕课让学生看，我们可以更多地组织学生讨论 。随着教学工作的进行 ，我们也在不断学习 ，会越教越好 。我已经讲了二十六七年人工智能，但事实上前面讲的人工智能和现在讲的人工智能还是不一样的，也是在一边学习一边教学；反过来说 ，也是一边教学一边学习。更多的是一边搞人工智能方面的科研 ，一边促进教学 。科学研究中很多知识用的比较多，比如进化算法 、神经网络都是因为科研当中有用 ，所以才学 。我认为要积极行动起来 ，从今天做起，从现在做起 ，尽快把人工智能通识课开出来。
关于“意识是什么？ ”这个话题的介绍 ，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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