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人工智能技术的发展及应用领域近年来，人工智能技术的发展出现了空前的快速增长。
随着大数据、云计算、物联网等新兴科技的不断普及，以及人工智能技术在各行各业中的不断应用和推广，人工智能已经成为了中国和全球高科技领域的发展方向之一。
一、人工智能技术的发展背景人工智能技术起源较早，最初诞生于上个世纪的硬件工程和计算机科学领域。
但是由于之前的计算机性能有限，人工智能的应用受到了很大的限制。
随着计算机技术的不断发展，计算机的容量和处理速度越来越快，同时人工智能算法和模型也得到了长足的进步，为迈向人工智能时代奠定了基础。
特别是近年来，云计算、移动互联网等技术的蓬勃发展，大数据资源的逐步积累，致使人工智能技术飞速发展，呈现出指数级增长的态势。
当前，人工智能技术主要应用于影像识别、自然语言处理、机器学习、智能电子商务、智能物流、医疗健康、智慧城市等领域，极大地提高了生产力和效率，优化了人类社会的各个方面。
二、人工智能技术的应用领域1. 影像识别技术影像识别技术能够在图像和视频中对目标进行自动检测和识别，具有广泛的应用前景。
例如，在安防领域，影像识别技术可以帮助监测公共场所的安全；在智慧城市领域，影像识别技术可以帮助城市管理部门对城市环境进行监测和管理。
2. 自然语言处理技术自然语言处理技术可以自动分析和处理人类语言，实现人机交互。
随着智能助手和智能客服的广泛采用，自然语言处理技术将逐渐呈现出更加成熟和完善的趋势。
3. 机器学习技术机器学习技术是人工智能领域的核心技术之一，它司机通过模拟人类的学习过程，帮助机器逐渐学会具有一定抽象性的模式和规律。
机器学习技术广泛应用于智能客服、智能推荐、智能投资、预测分析等领域中，为企业和社会带来了丰富的应用场景。
4. 智能电子商务技术智能电子商务技术能够通过智能化分析用户数据、行为等，理解用户需求和购买行为，从而为商家提供更加准确、有效的营销策略，并且根据消费者的个性化需求及时提供相应的产品和服务。
人工智能的发展与应用人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过模拟人类智能的方式，使计算机系统能够具备识别、理解、学习和推理等能力。
随着科技的不断进步和计算能力的提升，人工智能正日益成为推动社会进步和全球变革的重要力量。
一、人工智能的发展历程人工智能起源于上世纪50年代，经历了几个发展阶段。
第一阶段为符号主义，强调逻辑和推理；第二阶段为连接主义，强调模拟人脑神经网络；第三阶段为演化计算，强调借鉴生物进化理论；第四阶段为认知计算，强调认知心理学。
如今，人工智能已经进入了深度学习时代，利用深度神经网络实现了很多复杂任务的优秀表现。
二、人工智能的应用领域人工智能在许多领域都有广泛的应用，以下是其中的几个典型代表。
1. 交通运输：人工智能可以应用于自动驾驶和交通控制系统，提高交通效率、安全性和节能性。
2. 医疗卫生：人工智能可以辅助医生进行诊断和制定治疗方案，提高医疗效果并降低医疗成本。
此外，人工智能还可以应用于药物研发、基因编辑等领域。
3. 金融服务：人工智能可以应用于欺诈检测、风险评估和智能投资等金融服务中，提高金融安全和效率。
4. 教育培训：人工智能可以应用于推荐个性化学习材料、智能教学和智能考试等领域，提供个性化教育服务。
5. 智能制造：人工智能可以应用于工业机器人、自动化生产线和智能物流系统等领域，提高生产效率和质量。
6. 社交娱乐：人工智能可以应用于智能助理、语音识别和虚拟现实等领域，提供更智能、便捷和有趣的社交娱乐体验。
三、人工智能的未来发展趋势未来，人工智能的发展将呈现以下几个趋势。
1. 边缘计算：人工智能将向边缘计算靠拢，使得智能设备能够在本地进行数据处理和分析，减少对云计算的依赖。
2. 人机融合：人工智能和人类将更加紧密地融合在一起，形成更强大的智能系统。
例如，智能助理将成为人们日常生活的重要伴侣。
3. 多模态交互：人工智能系统将支持更多种类的交互方式，如语音、图像和手势识别，提供更自然、多样化的用户体验。
人工智能的发展历程和应用简介在1970年代和1980年代，人工智能逐渐占据了计算机科学的主流地位。
研究人员利用推理、自然语言处理、知识表示等技术，建立了知识库，并开发出了一些能够模拟人类思维、进行推理的系统，如Siri、Cortana等人工智能助手。
在1990年代，基于深度学习的人工智能逐渐崛起，这使得人工智能有了更强大的表达和模拟能力。
例如，IBM的深度学习系统Watson可以回答常见问题、搜索和处理信息，并提供超过100个不同的应用程序，如医疗、金融、交通等领域。
21世纪以来，人工智能技术飞速发展。
在机器学习、模式识别、自然语言处理、计算机视觉等方面，人工智能可以通过学习大量数据并建立模型，进一步提升其表现。
1. 自然语言处理：借助于人机交互、语音识别和自然语言处理等技术，智能语音为人类提供了新的交互方式，并广泛应用于手机、智能音箱、车载导航等产品中。
2. 机器学习：可以用于精准营销、物流管理、贷款风险评估、金融欺诈检测等领域，根据预测的结果，可以快速对市场环境和客户状况做出反应。
3. 计算机视觉：在安防监控、医疗影像诊断、自动驾驶等领域应用广泛，可以自动识别和分析图像中的物体、动作和行为。
4. 智能家居：通过智能家居设备如智能门锁、智能照明等，可以实现自动化家居环境控制、智能家电控制、家庭健康管理和娱乐方案。
5. 人工智能辅助医疗：包括病例分析与诊断、药品研究与开发、大数据管理和医疗资源管理等方面的应用。
可以用于疾病预测、治疗等方面，帮助医生提高病人的诊断与治疗效果。
6. 智能制造：人工智能的应用已经普及到工业和制造业领域，包括工业机器人、自动化生产、智能仓储和物流管理等方面。
可以实现安全高效的生产等。
总之，人工智能技术的应用范围越来越广泛，随着技术的不断升级和优化，将会在未来为人类创造更多价值和便捷。
浅谈人工智能的发展及应用领域
一、人工智能的发展
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
它是计算机科学的一个分支，是利用计算机来实现人工智能的研究的总域。
主要研究领域有机器学习、自然语言处理、图像处理、推理程序设计等，其目标是构建智能的、能够自主运行的机器。
人工智能的研究始于1956年，但是实际应用则发生在1970年代，自此以后，人工智能在开发和应用上进入了一个新的阶段。
在2024年，Google深度学习团队使用深度学习技术成功攻克了围棋游戏，该技术也在非常短的时间内取得了前所未有的发展。
随后，出现了包括AlphaGo、全智能车等各种技术，AI 的应用也越来越广泛。
当前，国内外都在积极推进人工智能的研究，政府、高校、研究机构及行业都积极参与其中。
为了加快人工智能的发展，全球各国都在投入大量资金和技术来改善人工智能的基础理论和技术，以满足更广泛的应用需要。
值得一提的是，中国在这方面做出了突出贡献，诸如百度、腾讯等大公司已经走在了全球前列。
二、人工智能的应用领域
目前，人工智能已经应用于越来越多的领域。
人工智能技术的发展与应用随着科技的飞速发展，人工智能技术在我们的日常生活中扮演了越来越重要的角色。
从智能家居到人脸识别，从自动驾驶汽车到机器翻译，人工智能技术无处不在。
本文将从人工智能技术的发展历程、应用现状以及未来趋势三个方面进行分析和论述。
一、人工智能技术的发展历程人工智能技术源于20世纪50年代，当时计算机刚刚开始发展。
早期的人工智能技术主要是基于规则推理的专家系统，能够通过事先设定的规则来解决一些特定问题。
这种技术被广泛应用于金融、医疗等领域，在一定程度上提高了工作效率和质量。
但是，由于规则推理技术存在着对规则的依赖、难以拓展等问题，人工智能技术逐渐向着基于数据的机器学习方向发展。
机器学习技术借助大量数据，通过算法自身的学习和迭代来模拟人类自身的经验和知识，从而能够进行更加复杂、自主的决策和推理。
深度学习技术的出现更是进一步提升了机器学习的能力，能够处理更多维度、更高层次的数据，提高了人工智能的智能和感知能力。
二、人工智能技术的应用现状随着人工智能技术的发展，其在各个领域中的应用也越来越广泛。
在金融领域，银行可以借助人工智能技术进行客户信用评估、风险控制等工作。
在医疗领域，人工智能技术可以辅助医生进行影像诊断，提高精度和效率。
在自动驾驶领域，人工智能技术已经实现了自动驾驶汽车的研发和测试，成为未来智能交通的一大趋势。
除此之外，人工智能技术也在智能家居、智能教育、智能客服等领域也发挥了重要作用。
在智能家居领域，智能家电、智能家居系统等产品应运而生，为人们打造了更加智能、舒适、便利的居住环境。
在智能教育领域，人工智能技术可以根据学生的学习情况和问题，智能推荐、补充相应的知识点，提高了学生的学习效果和兴趣。
而在智能客服领域，人工智能技术能够实现24小时不停歇、快速、高效地为客户提供服务。
三、人工智能技术的未来趋势随着人工智能技术的不断发展和完善，其未来将会有着广阔的发展前景。
我们可以预见，未来的智能家居会拥有更多元化、个性化、人性化和环保化的特点，使之成为人类居住环境的理想选择。
人工智能的发展与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过摹拟人类智能思维和行为的技术和方法，使计算机系统能够具备类似人类的智能水平。
近年来，随着计算机技术的快速发展和数据处理能力的提升，人工智能在各个领域得到了广泛的应用和发展。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，当时人们开始研究如何使计算机具备智能。
经过几十年的努力，人工智能技术逐渐成熟，并在多个领域取得了重大突破。
其中，深度学习技术的兴起使得人工智能在图象识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了巨大的发展。
二、人工智能的应用领域1. 机器人技术：人工智能使得机器人能够感知环境、学习和适应环境，实现自主决策和执行任务。
机器人已广泛应用于创造业、医疗服务、农业等领域，提高了生产效率和工作质量。
2. 无人驾驶技术：人工智能在无人驾驶领域的应用日益广泛。
通过深度学习和感知技术，无人驾驶车辆可以实时感知道路情况、识别交通标志和行人，实现自主导航和安全驾驶。
3. 金融领域：人工智能在金融领域的应用主要体现在风险评估、信用评级、投资决策等方面。
通过大数据分析和机器学习算法，人工智能可以匡助金融机构提高风险控制和决策效率。
4. 医疗健康：人工智能在医疗领域的应用有助于提高疾病诊断的准确性和治疗效果。
例如，人工智能可以通过分析大量的医学图象和病例数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
5. 教育领域：人工智能在教育领域的应用主要包括个性化教学和智能辅助教育。
通过分析学生的学习行为和能力，人工智能可以为学生提供个性化的学习内容和学习路径，提高学习效果和兴趣。
三、人工智能的发展挑战尽管人工智能在各个领域取得了重大发展，但仍面临一些挑战和限制。
其中，以下几个方面值得关注：1. 数据隐私和安全：人工智能的应用需要大量的数据支持，但数据隐私和安全问题成为人工智能发展的一大障碍。
如何在保护用户隐私的前提下，充分利用数据进行人工智能的训练和应用，是一个亟待解决的问题。
人工智能的发展历程及其应用案例随着科技的飞速发展，人工智能成为了近年来备受关注的技术领域。
人工智能的发展历程经历了从传统的基础学习，到深度学习的演进，成为了目前技术领域的一颗闪耀之星。
本文将介绍人工智能的发展历程及其应用案例。
一、传统的基础学习人工智能的起步可以追溯到上世纪五十年代，当时科学家们开始研究利用机器进行推论、证明和问题解答的方法。
随着计算机技术的发展，人工智能的研究逐渐走向实用化。
传统的基础学习方法是通过利用计算机在数据中查找模式，并逐一判断数据特征，从而达到识别的功能。
这种方法虽然简单，但由于数据量过于庞大，单纯的基础学习难以准确地识别输入的数据。
二、深度学习技术的兴起随着计算机技术的飞速发展，深度学习技术应运而生。
深度学习是一种人工神经网络技术，它模仿了人脑神经元之间的连接方式，利用多层次的神经网络结构对数据进行处理。
深度学习技术使得机器在处理大量数据时达到了与人类水平相当的准确性。
例如，在视觉识别领域，深度学习技术已经能够识别人脸或者物体，并且可以运用到生产、安防等各个领域。
在文本处理方面，深度学习技术也可以识别自然语言并进行翻译，从而被广泛应用在社交媒体、机器翻译等领域。
三、人工智能的应用案例1. 自然语言处理领域自然语言处理（NLP）是一种计算机科学与人工智能结合的技术领域，它涵盖了计算机对语言的理解、互动、翻译等多种方式。
例如，在搜索引擎中输入一个问题，计算机会解析该问题，从语言库中提取相关信息，并给出最佳答案。
2. 机器翻译机器翻译技术是自然语言处理领域的一个非常重要的应用。
它利用机器自动翻译语言之间的差异，使得不同语言之间的翻译工作变得更加高效。
例如，在国际会议等场合，机器翻译技术使得与会人员可以更加自如地进行交流。
3. 机器人操控机器人操控是人工智能技术的又一个集大成者。
它将机器人与人类交互的能力提升到了一个新的高峰。
例如，在生产线领域，机器人将自动进行产品的生产和装配，大幅度提高了企业的生产效率。
人工智能的发展和应用领域近年来，随着科技的不断发展，人工智能已经成为了一个时代的代表，正在各个领域蓬勃发展，并带来了巨大的变革。
人工智能是基于计算机科学的一种研究领域，目的是利用计算机模拟和实现人类智能，使计算机成为一种具有智能的实体。
在这篇文章中，我将探讨人工智能的发展历程、应用领域以及展望未来的发展方向。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展历程可追溯到上世纪五六十年代，当时的计算机行业刚刚起步，计算机只能执行一些简单的任务，比如计算简单的数学问题。
但是，人们很快就开始意识到，如果计算机能够模拟人类的智能，它将会变得更加有用，可以完成更为复杂的任务，如自动编程和自然语言处理。
因此，人类开始研究如何将人类的智能转化为计算机程序。
经过多年的研究，人工智能的技术得到了显著发展，但这个领域仍然面临着许多挑战。
源代码和算法的复杂性是其中之一。
由于高层次的抽象和数学分析，人工智能的研究通常需要团队合作和大量的研究经费。
另外，人工智能的发展还面临着数据质量、计算资源等的限制。
随着计算机技术和各种新技术的不断发展，人工智能技术也取得了更快的发展，应用领域也更加广泛。
二、人工智能的应用领域人工智能是一个庞大的领域，涉及到许多不同的技术和方式。
以下是人工智能应用的几个领域：1、医疗保健领域。
人工智能在医疗保健领域可以用于协助医生定位病理学，并为病人提供更好的治疗方案。
此外，人工智能还可以通过智能医疗设备将数据传输到医院并进行分析，从而提高医学诊断的准确度和速度。
2、金融服务领域。
人工智能技术在金融领域中被广泛运用，这种技术可以提高整个金融服务领域的工作效率，并帮助金融机构处理大量交易和客户资料。
在证券交易领域，人工智能可以识别交易员的市场策略并推荐最佳策略。
3、自动驾驶汽车领域。
自动驾驶汽车是人工智能技术的重要应用领域之一。
通过机器视觉和智能算法解析场景信息，自动驾驶汽车可以获得准确的路况信息和感知，从而更好地控制车辆的转向、制动和加速等操作。
人工智能的发展与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种摹拟人类智能的技术和系统，通过摹拟人类的思维过程和行为，使计算机能够像人类一样进行推理、学习和决策。
近年来，人工智能在各个领域取得了长足的发展，并广泛应用于各个行业。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代。
当时，科学家们开始研究如何让机器具备智能。
经过多年的努力，人工智能技术逐渐取得了突破。
20世纪80年代，专家们提出了“弱人工智能”和“强人工智能”的概念，弱人工智能指的是机器在某个特定领域内表现出的智能，而强人工智能则是指机器具备与人类相当的智能水平。
二、人工智能的应用领域1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让机器从大量的数据中学习，使其能够自动识别模式和规律。
机器学习已经广泛应用于图象识别、语音识别、自然语言处理等领域。
2. 自动驾驶：自动驾驶技术是人工智能在交通领域的重要应用之一。
通过使用传感器和算法，自动驾驶车辆能够实时感知周围环境并做出相应的决策，实现无人驾驶。
3. 金融领域：人工智能在金融领域的应用也越来越广泛。
例如，机器学习算法可以用于风险评估和投资决策，智能客服系统可以提供个性化的金融服务。
4. 医疗保健：人工智能在医疗保健领域的应用有助于提高诊断和治疗的准确性。
例如，基于机器学习的医学影像分析可以匡助医生快速准确地诊断疾病。
5. 智能家居：人工智能技术也被应用于智能家居领域，通过与家居设备的连接，实现智能家居的自动化管理。
例如，通过语音助手控制家电、智能门锁等。
三、人工智能的发展前景随着人工智能技术的不断进步和应用的扩大，人工智能的发展前景非常广阔。
人工智能有望在各个领域带来巨大的变革和创新。
例如，人工智能可以提高生产效率，优化供应链管理；可以改善医疗保健服务，提供个性化的治疗方案；可以改善城市交通，减少交通事故等。
同时，人工智能也带来了一些挑战和问题，例如数据隐私和安全性、人工智能对人类就业的影响等。
人工智能的发展历程和应用简介一、发展历程1. 雏形阶段人工智能的雏形可以追溯到20世纪50年代，当时计算机科学家们开始探索人工智能的研究。
1956年，达特茅斯会议上正式提出了“人工智能”这一概念，标志着人工智能开始成为一个独立的研究领域。
2. 波动阶段3. 成熟阶段21世纪以来，随着计算机技术的飞速发展和大数据的涌现，人工智能迎来了快速发展的时期。
深度学习、机器学习、自然语言处理等领域取得了突破性进展，人工智能开始在多个领域得到广泛应用。
二、应用简介1. 人工智能在医疗领域的应用人工智能在医疗影像诊断、个性化治疗、基因组学研究等方面发挥着重要作用。
人工智能可以通过分析医学影像，帮助医生快速准确地诊断疾病；通过分析大量的病例数据，为患者制定个性化的治疗方案；还可以帮助科学家加速基因组学研究，发现新的疾病治疗方法。
人工智能在金融领域的应用包括风险管理、投资决策、客户服务等诸多方面。
金融机构可以利用人工智能技术分析大量的数据，及时发现风险，预防金融危机的发生；投资公司可以利用人工智能技术预测市场变化，提高投资决策的准确性；金融机构还可以利用人工智能技术优化客户服务，提高用户体验。
人工智能在智能制造领域可以实现工业自动化、智能物流、智能管理等目标。
工厂可以利用人工智能技术实现生产线的自动化，提高生产效率和产品质量；物流公司可以利用人工智能技术优化配送路线，提高配送效率；企业可以利用人工智能技术实现智能生产计划和智能仓储管理，提高整体运营效率。
人工智能在教育领域可以实现个性化教学、智能辅助、教育管理等目标。
学校可以利用人工智能技术分析学生的学习情况，为每个学生提供个性化的学习计划；老师可以利用人工智能技术辅助教学，提高教学效果；教育机构可以利用人工智能技术进行智能招生管理、智能课表排班等工作。
人工智能在交通领域可以实现智能交通管理、智能驾驶、智能交通预测等目标。
交通部门可以利用人工智能技术实现智能信号灯控制，优化交通流量；汽车公司可以利用人工智能技术研发自动驾驶技术，提高交通安全和驾驶舒适度；城市管理部门可以利用人工智能技术预测交通拥堵状况，提前采取应对措施，减少交通拥堵。
人工智能的发展及应用
这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。
成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。
“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。
人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
人工智能自1956年在美国诞生至今已50多年了。
长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智。
从美国麻省理工学院、卡内基-梅隆大学到IBM公司、本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界许多实验室都在进行着AI技术的实验。
随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。
一、何谓“人工智能”?
“智能”源于拉丁语Legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。
Intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。
正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》中所提出的:在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。
从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些活动进行直观联系。
经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。
1936年,24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为“人工智能之父”。
“人工智能”(Artificial Intelligence)简称AI它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人们认为“人工智能”是计算机科学技术的前沿科技领域。
因此,“人工智能”与计算机软件有密切的关系。
一方面,各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另一方面,许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。
例如,专家系统软件,机器博奕软件等。
但是,“人工智能”不等于“软件”,除了软件以外,还有硬件及其他自动化的通信设备。
人工智能是从思维、感知、行为三层次和机器智能、智能机器两方面研究模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的技术学科。
二、人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。
因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。
可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。
1.机器智能
例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。
但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。
人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(Expert System),简称代写论文ES。
就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。
基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。
如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。
2.智能机器
“智能机器”(Intelligent Machine),简称IM,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。
现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。
但是,在原理上,还没有重大的突破。
通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。
也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。
这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。
因而,只不过是一个低智能的、不聪明的“电脑”。
那么,如何设计和制造高智能的、聪明的“电脑”呢?这正是人工智能另一方面的研究对象和学科任务。
目前人工智能主要研究内容是:分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统(包括专家系统、知识库系统和智能决策系统)、知识发现与数据挖掘(从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识)、遗传与演化计算(通过对生物遗传与进化理论的模拟,揭示出人的智能进化规律)、人工生命(通过构造简单的人工生命系统并观察其行为,探讨初级智能的奥秘)、人工智能应用(如:模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等)等等。
未来人工智能的研究方向主要有:人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型,智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。
三、小结
人工智能是一门包括计算机科学、控制学、信系论、语言论、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透发展起来的学科,其研究对象可以归纳为“机器智能、智能机器”,它体现在思维、感知、行为三个层次,而它要模拟眼神、扩展人的智能,其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器感知和感知机器、机器行为和行为机器三个层次。
人工智能研究与应用虽然取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大距离,还有许多问题有待于解决且需要许多学科的研究专家共同创作。
计科13-4 董传基130702140424。
