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人工智能能不能被用于彩票预测
这个问题应该从两个方面来看，第一是人工智能能不能准确预测彩票，答案显然是不能。
从结果反推的，如果人工智能能够准确预测，那么靠人工智能买彩票就能挣钱，社会上就不会有“傻子”再去做炮灰了，彩票也就不存在了。
第二则是人工智能对彩票预测有没有帮助，也就是本问题的大部分含义，人工智能能不能被用于彩票预测，答案是能，实际上已经有人在做了。
这里就不提这家公司的名字了，他们推出的智能彩票推荐机器人，也被冠以了“人工智能”的称号，但是从结果来看，和人肉彩票专家相比并没有区别，甚至是有所下降。
但是这并不意味着人工智能的失败，实际上，人工智能在彩票领域大有可为！
不管是数字彩还是竞技彩（足球，篮球等彩票），人工智能通过大数据分析，能够给彩民提供投注参考，虽然人类大脑超级发达，但是和计算机相比还是非常渺小，而人工智能强大的地方则在于他的运行处理能力，它的深度学习能力。
这里要提一下的是，现在大部分国家的数字乐透彩都采用了物理摇奖的方式，而不是电脑开奖，究其原因，一是保持物理摇奖的刺激性和原始的特质，以来也是为了安全考虑。
在学术界，人工智能在彩票中的应用其实已经有不少研究了，这一点出乎很多彩民的意料，很多人以为只是玩笑而已。其实作为发行彩票的机构，更需要控制人工智能给彩票带来的风险。
2009年昆明理工大学信息工程与自动化学院 的研究者就采用BP网络的三种改进算法,对福彩双色球(2008073期～2008133期)的历史中奖数据进行分析,建立了基于BP神经网络的双色球预测模型,并对三种改进算法的训练结果进行了比较。与现存的彩票分析方法不同的是,该方法并非基于频数分析缩小样本集来产生预测号码,而是基于BP神经网络对历史数据进行学习,挖掘其中隐含的规律,生成用来预测号码的神经网络节点的连接参数,再根据这些参数产生下一期预测号码。
与此类似的论文还有很多，但都是在探索阶段。
不过学术研究即使有大的突破，也不容忽视一个客观事实，我们国家彩票的返奖率只有50%左右，也就是说，很难达到数学模型上的要求，在这个基础上，人工智能用于彩票困难很大很大。
不过，和人工智能相比，另一个事物似乎更受彩民的欢迎，那就是章鱼保罗。
06年世界杯，章鱼保罗一炮二红，而来又有了各种各样的章鱼二世，从小狗到鹦鹉之类的都有，彩民们也乐此不疲。
章鱼保罗的出现更符合彩票本身的原意，彩票是公益，中奖是运气。
在未来的不久，我们可以期待一个人工智能时代的彩票，我们的买彩票习惯或者被改变，但是中奖并不会变得简单，乐趣或者会更少，这也是为什么彩票行业并不看好人工智能的原因。
人工智能算法有没有学习的必要
这是一个很多人都比较关心的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。
首先，不论是从事人工智能平台的研发，还是从事人工智能技术的行业应用开发，算法知识都是一个学习的重点内容，因为从当前的人工智能技术体系来看，不论是从事计算机视觉，还是自然语言处理，算法都是核心，掌握算法也能够明显提升自身对于人工智能技术的认知能力。
从事人工智能产品的研发，对于算法知识的要求是非常高的，研发人员要具备算法设计能力，同时要能够完成算法实现、算法训练、算法验证等一系列环节，可以说当前的人工智能研发说到底就是以算法设计为基础来进行的。
随着人工智能平台的落地应用，未来很多开发人员会基于人工智能平台来进行行业应用创新，这种情况对于开发人员的算法知识要求并不算高，开发人员可以借助于人工智能平台的支撑，来完成技术与行业的结合。基于人工智能平台来进行人工智能产品开发，需要重视编程语言、人工智能平台和业务知识的学习，但是这并不意味着算法不需要掌握了，实际上掌握一定的算法知识，能够更加充分地发挥出人工智能平台的功能。
学习算法知识可以循序渐进，对于数学基础比较薄弱的人来说，可以先补学一些线性代数和概率论方面的知识，然后从一些比较经典的算法开始学起，比如决策树、朴素贝叶斯、K-mean等等。在学习这些经典算法的过程中，还应该结合具体的实验来进行，比如可以基于Python语言来完成算法的实现，然后进一步完成算法训练、验证和应用的过程。
最后，学习算法知识对于实验场景的要求往往比较高，所以建议在学习算法知识的过程中，最好能够为自己营造一个较好的实验和交流环境。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
学习人工智能一定要数学很好吗
谢谢您的问题。了解人工智能需要数学常识，深入研究人工智能需要深厚数学基础。
人工智能与数学的关系。人工智能三大要素是算力、算法和大数据，都与数学有关，人工智能本质就是数学。人工智能工作机制与人脑类似，就是收集数据（感知世界）、认知数据（发掘规律）、输出数据（决策应用），整个过程效能可以量化为数学公式，即人工智能效能等于算力乘以数据再乘以算法的平方。效能代表全过程处理时间，越小代表效能越高，从公式可知，算法的影响力最大。算力有量子计算机帮助，大数据采集、存储和挖掘也越来越成熟，算法的突破将是人工智能的重点突破。
人工智能体现了数学。科学需要用数学表达。以华为为例，GSM多载波干扰问题就是俄罗斯数学家使用非线性数学多维空间逆函数解决的，设置了移动网络算法，使2G、3G、4G网络同平台运行，减少了建设成本。同时，华为手机拍月亮，也是使用了法国的数学家设计的人工智能算法，用数学的方式合成图像。华为手机的指纹解锁技术，背后也是数学算法，识别纹路、手指生物特征等。
学人工智能如何学数学。学人工智能与从事人工智能是两回事。如果想了解人工智能，那么要具备线性代数（多维矩阵）、微积分（深度学习工具）、数理统计（理解和可视化数据）、概率（统计规律）基础知识基本就够了。如果想深度研究、或者以人工智能为主业，那么还是应该精通以上知识，同时还要学习最优化理论（寻求最优解）、信息论（定量不确定性）、形式逻辑（抽象推理）等，如果空学理论很难，最好结合具体场景与应用，倒逼学习，带着问题学习人工智能，不是“学”数学，而是“做”数学。
欢迎关注，批评指正。
人工智能和计算智能有什么区别呢
具体定义就不说了，手机输入慢。说几个要点，第一，从广义上来说，两个没什么太大区别，只是不同国度的不同机构对于利用数字技术模拟高智慧生物对自然认识，了解，最终适应和改造自然的行为和思维过程。第二，从狭义来说，人工智能不仅仅强调数字技术，生物技术，材料技术等也包含在人工智能的研究中，计算智能偏重强调数字信息技术。第三，讨论这个问题，受众太狭窄，不如换个话题。例如，荷尔蒙对人的情绪变化的影响，既科普，也解决每个人的实际问题。佛曰，不可说，说了便是错。
