AI真正的運用還在語音，影片，資料分析等領域，並不是所謂的替代人類，人類也不允許。

科學家也知道揚長避短，一個東西出來了肯定是壞處和好處的，就像青黴素！合理運用，拯救了人類！

現今人工智慧的研究非常進步，最新的“AlphaGo Zero3.0”，跟之前的版本最大的不同是採用全部“自學成才”。和以前的機器人利用人類資料，依賴人類培訓完全不同。恐怖的是它自我學習、自我演繹、自學成才。過去計算機學習是關於大資料和海量計算，但現今計算機AlphaGo Zero開始依賴演算法邏輯。就像陳景潤用筆來算幾麻袋算稿，而一個小孩只用一個公式就解答出答案。人類在背誦著棋譜，推演著過程與算路，而機器卻只是尋找出定律。

人類智慧慘敗，AlphaGo贏了這就是必然，標誌著AI時代來臨。

人工智慧發展到今天，人類已經無法從腦力上超過擁有無限計算能力的人工智慧機器人。但其最偉大的締造者是中國圍棋，流傳無限多的棋譜算路，是人類智慧的結晶。給人工智慧設計提供了思考模式和思維邏輯，化為黑白的邏輯定律為方程式。

人類創造人工智慧，人工智慧機器人必將會創造製造出更先進的人工智機器人。未來勞動屬於智慧機器人，人類只是智慧機器人的服務物件之一。從青銅器世代到機械時代、到如今電子時代已近黃昏，機器人智慧時代已經來臨。

今後的時代必將是智慧機器人生產機器人，讓我們哭著笑著迎接未來世界領導者AI吧！

物理的學習是模組化的，共分四個模組：

1．對概念的理解，不能單純地去背誦。面對一個新的物理量，重要的是要了解它在實際解題中作用。

2．概念的應用：理解概念之後，對它的應用就沒有什麼大的問題了。解題是，要抓住，每道題中的每一句話都是在給你條件，只要將條件與物理量相對應，然後代到相應的公式中，就可以解出答案了。

3．衍生

4．綜合：物理的各個章節中，除了光學相對獨立之外，其它都是聯絡很緊密的，必須注意將他們之間前呼後應起來。

二、如何做習題：

做習題特別是理科習題時，必須把握量與質的關係。主要抓做題的質量。“我”在高中期間從未買過習題，主要是做完書上以及老師給出的題後，總結出每道題的解題思路。解題的過程分為：

1． 分析物理程序：把過程抽象為物理量

2． 利用數學將題解出來

三、學習習慣：

1）上課應該認真聽講，至於學習方法，應該是讓學習方法適應自己，而不是讓自己去適應別人用起來好的方法。

2）做題的時候要多思考，多提問題。“我”做題的速度一向很慢的，但是每次做完題後，都看看是怎樣得出的，看看對以後有什麼可借鑑的，達到舉一反三的效果，而不是做完後就置之腦後。這樣，“我”考試的時候就快了，不象別人，到了考試的時候又去忙著推導。

4）複習要一遍一遍地反覆複習。

5）對於參考書，成績不是太好的同學，買的時候要找那些有解析、總結歸納比較好的書，而非是那種單純給出答案的書。