要了解計算機是如何識別二進制0和1的 ， 首先要了解門電路 ， 門電路的邏輯關系是 ， NAND是0和1 。這臺電腦在運行的時候 ， 是通過開機和關機來控制的 。對于電腦 ， “0”表示關機 ， “1”表示開機 。雖然后來的電腦發展很快 ， 重量和功耗都降低了 ， 但是原來的設置就沒那么好改了 ， 所以可以一代一代“繼承” 。但是我堅信 ， 以我們國家目前的發展 ， 未來計算機不會只識別0和1 。
為什么人可以通過識別一只貓進而識別所有的貓 ， 而計算機ai不行？
很簡單 ， 現在不能不代表將來不能 。目前深度學習或者其他機器學習都是建立在概率論的統計模型基礎上的 ， 所謂概率就是在大量樣本下統計出來的一些特征規律（注意 ， 這跟我們說的人類的“經驗”很類似 ， 也就是說 ， 深度學習的AI是靠直覺和經驗解決問題而非大家通常理解的規則推理） ， 那么問題來了 ， 將來怎么就能行了呢？AI業界現在已經完成了監督學習 ， 也就是上面說的基于統計樣本的學習 ， 連imagenet這個專門的業內最大AI挑戰賽以后都不再舉辦了 ， 業界覺得這個問題已經被解決了 。
那么下一步 ， 整體學術圈企業界的挑戰都轉向無監督學習 ， 也就是說無標簽化學習和小樣本學習 ， 首先從研究人員精力投入的轉移就讓這個事情更靠譜了 。其次我從大概未來可能的突破點講下為什么可以實現 ， 1.遷移學習等算法帶來的機器常識 。人看到貓一次就認識所有的貓 ， 并不是說只看到了貓 ， 還包括了前面很多年看到的各種東西 ， 識別貓 ， 并不是一個孤立的行為 ， 是建立在相當多先驗知識也就是常識的基礎上的 ，
目前業界已經在探索使用諸如遷移學習等算法讓AI不用每次都從頭學起 。2.機器推理 ， 如果你碰到一個三條腿的毛茸茸的動物 ， 即使是你第一次見到 ， 你也會有這樣的想法吧：總覺得哪里怪怪的 。是的 ， 人類的推理系統不停的提出假設 ， 邏輯驗證 ， 智商高的人 ， 還會去推理總結一些更抽象的知識 。機器學習算法目前還沒有做到這一點 ， alphago大家都知道 ， 它之所以所向披靡 ， 根本上它有兩個網絡來確定落子 ， 一個是基于經驗的 ， 一個是基于特定推理算法的（蒙特卡羅樹） ，
為什么電腦只能識別0和1？
謝邀！我個人認為這是因為當初計算機誕生的時候就決定的事 。當年美國發明第一臺計算機時 ， 占地面積巨大不說 ， 耗電量也驚人 ， 這臺計算機運行的時候 ， 就是依靠通電、斷電來控制的 ， 對計算機來說“0”表示斷電 ， “1”表示通電 ， 雖然后面計算機發展飛速 ， 重量和耗電量都降下來了 ， 但是當初的設定并不是那么好更改的 ， 因此也就得以一代一代的“遺傳”下來了 ， 不過我堅信 ， 以我國現在的發展 ， 今后電腦必然不會只能識別0和1 ， 漢字版的軟件必定會出現的！以上是我的分享 ， 希望對您有所裨益 。
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