浅谈逻辑学与人工智能

逻辑学在计算机科学中的应用随着计算机技术的飞速发展，计算机科学已成为当今世界最重要、最具前景的学科之一。

而逻辑学作为一门研究思维规律和推理方法的学科，在计算机科学中也扮演着非常重要的角色。

本文将从逻辑学在计算机科学中的应用角度进行探讨。

一、逻辑学在计算机科学中的基础作用逻辑学是一门研究人类思维和推理方法的学科，它主要研究推理规律、判断方法和思维规律等方面的问题。

在计算机科学中，逻辑学起到了非常基础的作用。

首先，计算机程序的编写需要遵循一定的逻辑规律，只有按照逻辑规律编写程序，才能保证程序的正确性和稳定性。

其次，计算机科学中的很多问题都需要进行逻辑分析和推理，只有掌握了逻辑学的基本知识，才能更好地解决这些问题。

二、逻辑学在计算机科学中的具体应用1. 逻辑推理逻辑推理是计算机科学中最为常见的应用之一。

例如，在人工智能领域，逻辑推理被广泛应用于知识表示和推理、自然语言理解、智能搜索等方面。

在计算机程序的编写中，逻辑推理也是必不可少的，程序员需要根据逻辑规律来设计程序的流程和逻辑结构，从而保证程序的正确性和稳定性。

2. 数理逻辑数理逻辑是逻辑学的一个重要分支，它主要研究逻辑系统的形式化表达和证明方法。

在计算机科学中，数理逻辑被广泛应用于程序验证、形式化规约等方面。

例如，在程序验证中，数理逻辑可以帮助程序员证明程序的正确性，从而避免程序中的错误和漏洞。

3. 模型检测模型检测是一种基于形式化方法的自动化验证技术，它通过对系统模型进行分析和推理，来判断系统是否满足某些安全性质或性能要求。

在计算机科学中，模型检测被广泛应用于软件和硬件系统的验证、网络安全等方面。

例如，在软件开发中，模型检测可以帮助程序员发现程序中的漏洞和错误，从而提高程序的安全性和可靠性。

4. 形式化方法形式化方法是一种基于数学和逻辑的软件开发方法，它通过对软件系统进行形式化描述和分析，来保证软件系统的正确性和可靠性。

在计算机科学中，形式化方法被广泛应用于软件开发、系统设计、安全分析等方面。

人工智能的推理推断和决策方法人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和表现人类智能的学科。

推理、推断和决策是人工智能领域中至关重要的技术之一。

本文将介绍人工智能中的推理推断和决策方法，并深入探讨它们在现实生活中的应用。

一、推理推断方法推理推断是通过已有信息和已有的推理机制从中得出新的结论或发现之间的关系。

推理推断的方法可以分为演绎推理和归纳推理。

1. 演绎推理演绎推理是根据已知的前提和逻辑规则，通过确定性推理得出结论。

它可以分为传统逻辑推理和不确定逻辑推理。

传统逻辑推理是依据逻辑学的基本规则和形式公理进行推理。

其中最著名的逻辑是命题逻辑和谓词逻辑。

命题逻辑主要用于处理简单的命题间的推理，例如当已知A为真，且A蕴含B时，可以推出B为真。

谓词逻辑则用于处理谓词与量词，更为灵活。

不确定逻辑推理是用于处理不确定性信息的推理方法，其中最常用的方法是模糊逻辑和概率逻辑。

模糊逻辑通过引入模糊概念来处理不精确或不完全的信息，如“云彩是模糊的白色”。

概率逻辑则通过将概率引入到逻辑推理中来处理不确定性，如“在下雨的情况下，道路湿滑的概率更高”。

2. 归纳推理归纳推理是通过从具体的事实或实例中总结出普遍规律来进行推理。

归纳推理的方法可以分为归纳泛化和归纳推理。

归纳泛化是从特殊情况中抽象出一般规律。

例如，我们观察到许多坏学生是在游戏时间过长后表现不佳，可以推断出游戏时间过长对学生学习的负面影响。

归纳推理则是通过观察现象、分析数据等方法得出结论。

它通过观察和经验总结概括，可能会受到样本规模、采样偏差等因素的影响。

二、决策方法决策是从多个备选方案中选择最佳方案的过程。

在人工智能领域中，决策问题经常被建模为决策树、马尔可夫决策过程、深度强化学习等形式。

1. 决策树决策树是一种树状的决策图，用于帮助决策者作出决策。

在决策树中，每个分支代表一个决策点，而每个叶节点代表一个可能的决策结果。

对人工智能‎的认识摘要：人工智能（AI）是机器智能‎和计算机科‎学的一个分‎支。

人工智能将‎是21世纪‎逻辑学发展‎的主要动力‎源泉，并且在很大‎程度上将决‎定21世纪‎逻辑学的面‎貌。

这些年来,人工智能在‎计算机科学‎、逻辑学等领‎域已取得重‎大成就,但离真正的‎人类智能还‎相差甚远。

关键字：人工智能、博弈、机器人、专家系统人工智能是‎一门研究机‎器智能和智‎能机器的新‎型的、综合性的、具有强大生‎命力的边缘‎学科，它研究怎样‎让计算机或‎智能机器（包括硬件和‎软件）模仿、延伸和扩展‎人脑从事推‎理、规划、计算、思考、学习等思维‎活动，解决迄今为‎止需要人类‎专家才能处‎理好的复杂‎问题。

问题求解、推理和博弈‎等活动是人‎工智能的重‎要特征。

人工智能研‎究的基本技‎术有：推理技术、搜索技术、知识表示与‎知识库技术‎、知识获取技‎术和智能系‎统与智能计‎算机的构成‎技术。

目前，人工智能最‎主要的研究‎和应用领域‎有模式识别‎、自然语言理‎解、自动定理证‎明、自动程序设‎计、博弈、机器人、智能计算机‎、人工神经网‎络、专家系统及‎神经网络计‎算机等。

其中模式识‎别是使计算‎机能对给定‎的事物进行‎分析、判断、分类的学科‎。

博弈是一个‎有关对策和‎斗智问题的‎研究领域。

例如，下棋、打牌、战争等这一‎类竞争性智‎能活动都属‎于博弈问题‎。

博弈为人工‎智能提供了‎一个很好的‎试验场所，人工智能中‎很多概念和‎方法都是从‎博弈程序中‎提炼出来的‎。

机器人是具‎有类似某些‎生物器官功‎能、用以完成特‎定操作和移‎动任务的、可再编程的‎机械电子自‎动装置。

机器人可广‎泛用于生产‎自动化、原子能利用‎、宇宙和海洋‎开发等领域‎。

专家系统是‎人工智能研‎究中开展较‎早、最活跃、成效最多的‎领域，广泛应用于‎医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等‎各方面。

它是在特定‎的领域内具‎有相应的知‎识和经验的‎程序系统，它应用人工‎智能技术、模拟人类专‎家解决问题‎时的思维过‎程，来求解领域‎内的各种问‎题，达到或接近‎专家的水平‎。

逻辑学专业是干什么的_逻辑学专业的作用逻辑学专业是干什么的逻辑学专业是研究推理、论证和推断等思维方式以及思维规律的学科。

逻辑学专业的主要任务是深入研究人类思维的逻辑性和合理性，探索正确推理和有效论证的原则与方法。

逻辑学专业的作用是什么推理和论证：逻辑学专业研究各种推理形式和论证方式，帮助人们掌握正确推理和有效论证的技巧，提高思维和判断的准确性。

逻辑思维培养：逻辑学专业培养学生批判性思维和逻辑思维的能力，在分析问题、解决问题和评估论据时能够应用逻辑原则，提高思维的清晰度与严密性。

教育与教学：逻辑学专业为教育领域提供理论依据和教学方法，帮助教师培养学生的逻辑思维和批判性思维，提高学生的学习能力和分析能力。

计算机科学：逻辑学在计算机科学中起着重要作用，用于设计和开发计算机程序、算法和人工智能系统，提高程序的正确性和效率。

法学和哲学研究：逻辑学为法学和哲学领域提供基础理论，帮助研究人员分析和解释法律和哲学问题，提供准确的逻辑思维框架。

科学研究方法：逻辑学专业探讨科学研究的逻辑结构和科学推理的规范，指导科学研究者进行严谨和合理的科学探索，提高科学研究的效果和质量。

逻辑学专业就业前景该专业要求学生比较系统地掌握逻辑学专业的基础知识、专业知识以及马克思主义哲学的基本理论和方法，具备扎实的社会科学、自然科学和思维科学的基础知识，有较强的理论思维能力、社会活动能力、科研能力和表达能力。

大多数的毕业生将会转入国内外名校深造，攻读哲学、教育学、法学、社会学、经济学等学科的硕博士学位。

直接就业的本科毕业生，大部分去党政机关和企事业单位，就业率逐年稳步增长。

逻辑学专业简介逻辑学是一门普通高等学校本科专业，属哲学类专业，基本修业年限为四年，授予哲学学士学位，是研究思维形式及思维规律的专业。

该专业学生主要学习逻辑学、数学、计算机科学和哲学方面的基本理论和基础知识，受到公理化方法、形式化方法和语义分析方面的基本训练，具有专业研究的基本能力。

人工智能心得体会通用人工智能心得体会通用1李开复号称最会说话的计算机男神，曾经是微软谷歌的副掌门，现在是创新工厂的大bo，在微博有超过半个亿粉丝。

第一此认识到他和人工智能这个概念是在奇葩大会这个节目中，他的观点及幽默风趣的话语引起了我的兴趣，所以在这个寒假中我读了他的《人工智能》一书。

近几年，移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。

让我对未来产生了无限的畅想，我的科目二一直没过，为什么人要买车？为什么不能有一辆无所不在的滴滴，当我们要出门的时候它就来了，它是共享经济，它会降低空气污染，甚至有一天车与车之间能对话：“我要爆胎了，快散开”等等。

下一个十年，社会还会发生怎样的变化呢？李开复认为，人工智能、机器人作为大热的方向，也会引领时代变革风，很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代；制造、金融、家政等等行业，很多传统的管理经营模式也会随之发生改变。

未来人类50%的工作都会被人工智能取代。

但是人与机器最大区别是有感情，在未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显的珍贵。

人是最复杂情感动物，怎样才能教育好学生，使教育发挥最大限度的作用呢，那就是老师的爱，是人工智能永远无法做到的，我认为幼师这个职业是不会被取代的，人工智能的发展能够给我们许多帮助，现在也有许多幼儿园在教育教学中运用了VR、AR等技术，以后科技越来越发达我们的教学工作也会越来越便利。

但是现在微博上有一件事也引起了大家的热议，一位小学教师在教古诗“飞流直下三千尺，疑似银河落九天”时，播放了现实瀑布视频来展现瀑布的气势磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺吗？这样会不会局限的孩子的想象力呢，莎士比亚说：“一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特”因而每个人对古诗的理解也就不同。

在科技高速发展之时要保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长就不会被时代淘汰。

人工智能会让自己从事的工作带来什么样的改变？如何运用？这些问题更值得我们大家深思。

浅谈人工智能技术的发展篇一：浅谈人工智能技术的发展摘要：自从计算机诞生以来，计算机的发展非常迅速，计算机的计算速度已经超过了人脑。

目前，计算机科学的研究已经有了许多分支，其中人工智能也是整个计算机科学领域的一个非常热门的话题。

本文从人工智能的概念出发，描述了人工智能的发展，并从哲学的角度分析了人工智能能否超越人类智能。

关键词：人工智能发展智能1.人工智能的概念人工智能（artificialintelligence，简称ai）是计算机科学的一个分支，它探究智能的实质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。

人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的思维方式和方法产生了深刻的变革。

人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。

过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。

一直以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为ai可以达到具备思维理解的程度，可以具有真正的智能；后者认为研究ai只是通过它来探索人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。

2.人工智能的发展对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。

第一个阶段是20世纪50年代人工智能的兴起和被忽视。

这个阶段是人工智能的初始阶段。

人工智能的概念首次提出，一系列科技成果相继涌现，如机器定理证明、checkers 程序、LISP语言等。

由于人工智能的起步阶段，很多地方都存在缺陷，再加上自然语言翻译的失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入低谷。

同时，现阶段人工智能的研究有一个非常明显的特点：过于注重解决问题的方法，忽视知识的重要性。

第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。

专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。

人工智能推理技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门涉及计算机科学、数学、逻辑学等多个领域的研究领域，近年来取得了显著进展。

其中，人工智能推理技术作为人工智能的核心技术之一，对于实现机器智能化具有重要意义。

本文将从基本概念、应用领域和发展趋势三个方面来阐述人工智能推理技术的关键内容。

一、基本概念1.1 人工智能推理的定义人工智能推理（Artificial Intelligence Reasoning）是指机器通过分析、推断和推理过程，模拟人类的思维方式，从而得出一定的结论或解决问题的过程。

1.2 推理的基本原理推理的基本原理包括逻辑推理、概率推理和模糊推理。

逻辑推理依据事实和规则进行推理；概率推理依据概率统计进行推理；模糊推理依据模糊逻辑进行推理。

二、应用领域2.1 专家系统专家系统是人工智能推理技术的重要应用之一。

通过将专家的知识和经验用规则的形式储存起来，并结合推理引擎实现对问题的分析和解决，专家系统在医疗、金融、工程等领域得到广泛应用。

2.2 自动驾驶人工智能推理技术在自动驾驶领域的应用越来越广泛。

通过分析和推论来判断周围环境的情况，自动驾驶汽车能够实现避免障碍物、规划最佳路径等功能。

2.3 智能机器人智能机器人是人工智能推理技术的典型应用。

机器人通过对环境的感知、语音识别和推理能力，可以与人类进行交互，并执行相应的任务。

三、发展趋势3.1 深度学习与推理技术的结合深度学习作为人工智能的一个重要分支，与推理技术相结合，将会进一步提升人工智能的推理能力。

3.2 强化学习与推理技术的融合强化学习通过试错反馈机制，使机器可以根据环境的变化不断提升自己的推理水平。

3.3 推理技术在决策支持系统中的应用推理技术在决策支持系统中具有广泛的应用前景。

通过分析决策者的需求和信息，系统可以提供决策者最佳的决策方案。

总结：人工智能推理技术作为人工智能的核心技术之一，在专家系统、自动驾驶、智能机器人等领域具有重要应用。

计算机科学中的现代逻辑学在计算机科学的世界里，逻辑学可真是个关键角色，简直像是舞台上的主角。

说到逻辑，大家可能会想起那些复杂的公式、繁琐的定理。

但实际上，逻辑学跟我们的生活有着密不可分的联系，像是无处不在的空气。

想想看，当你在选择今天吃什么时，其实也是在进行一场逻辑推理。

比如，今天想吃披萨，那就要考虑有没有时间去点外卖，钱包里还有多少钱，甚至还得考虑有没有足够的胃口。

每一步都在潜意识中运用了逻辑。

是不是很有趣？说到计算机，逻辑就更是其中的灵魂。

程序员们就像是在编织一张复杂的网，他们需要用到各种逻辑运算，把零和一变成能让计算机理解的指令。

想象一下，程序员就像是在教计算机说话，教它如何听懂我们的命令。

这样一来，计算机就可以根据我们输入的信息做出反应，真是一个神奇的过程。

就好像我们在跟朋友聊天，朋友听懂了我们的意思，立刻给出反馈。

这一切的背后，都是逻辑在默默地发挥作用。

现代逻辑学不仅限于计算机，它的影响力更是延伸到人工智能、数据分析等多个领域。

比如，在人工智能的训练中，逻辑学帮助机器学习模型理解数据的规律，找出其中的联系。

可以说，逻辑学让这些“智能”变得更加聪明，仿佛赋予了它们一些“思考”的能力。

虽然机器不是真的有思维，但它们能通过逻辑进行判断，这可不是一件简单的事情。

就像是在玩拼图游戏，逻辑让机器能够找到每一块拼图的位置，最终拼出完整的图案。

再说到数据分析，逻辑同样发挥着重要的作用。

数据分析师每天都在面对海量的数据，如何从中提取出有用的信息，靠的就是逻辑推理。

比方说，有个商家想知道，为什么某个产品的销量突然下滑。

他们会运用逻辑分析各种因素，比如市场趋势、消费者偏好、甚至是竞争对手的动态。

通过这些逻辑推理，商家就能找出问题的根源，然后调整策略。

逻辑在这里就像一把钥匙，帮助人们打开理解数据的大门。

逻辑学的魅力还不止于此。

它的严谨和系统性，给了我们一种看待世界的方式。

我们在学习逻辑时，不只是学会了如何推理，更是培养了一种思维方式。

2023年人工智能心得体会通用2023年人工智能心得体会通用1通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。

“人工”比较好理解，争议性也不大。

有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。

但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。

这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。

人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。

但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。

关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能，是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。

人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。

但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。

dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay—ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。

并且，1969年成立了国际人工智能联合会议第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。

日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。

2023人工智能心得体会(9篇)人工智能心得体会1一、在中小学开展的机器人教育具有重要的意义。

主要体现在以下几个方面：１、促进教育方式的变革，培养学生的综合能力在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者提供学习材料和建议，学生必须自己去学习知识，构建知识体系，提出自己的解决方案，从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。

２、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。

这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。

学习兴趣是学生的学习成功重要因素。

机器人教育可以通过比赛形式，得到周围环境的认可和赞赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。

３、培养学生的团队协作能力机器人教育中大多以小组形式开始，机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。

它需要学习者团结协作，包容小组其他成员的缺点和不足，能够与他人进行有效沟通与交流。

在实践锻炼中提高自己的团队协作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。

４、扩大知识面，转换思维方式在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面知识，不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学知识；通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性知识，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，逻辑判断思维、系统思维等隐性知识二、中小学机器人教学活动的几点做法：考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培养学生的综合设计能力和创新能力，本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。

1、教学内容：机器人教学应注意学生知识广度的学习。

虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。

逻辑学与计算机科学的关系逻辑学和计算机科学是两个看似独立却又紧密相连的学科领域。

逻辑学作为一门哲学分支，探讨的是思维和推理的规律，而计算机科学则研究的是计算机系统的设计、开发和应用。

尽管两者在学科内容上存在差异，但它们之间有着深刻的关联，相互促进和补充。

首先，逻辑学为计算机科学提供了重要的理论基础。

逻辑学的核心是研究正确的推理和论证方法，它提供了一套严密的推理规则和证明技巧。

这些规则和技巧对于计算机科学中的算法设计和程序验证至关重要。

在计算机科学中，算法是解决问题的步骤和规则的有序集合，而逻辑学为我们提供了一种思考和分析问题的框架。

通过应用逻辑学的原则和方法，计算机科学家能够更加准确地描述和分析问题，并设计出高效、可靠的算法。

其次，计算机科学也对逻辑学产生了深远的影响。

计算机科学的发展推动了逻辑学的进步和创新。

随着计算机技术的不断发展，人们开始研究如何将逻辑规则和推理方法应用于计算机系统中。

这就催生了逻辑编程、人工智能和形式化方法等新的研究领域。

逻辑编程是一种基于逻辑学原理的编程范式，它通过逻辑推理和约束求解来解决问题。

人工智能则利用逻辑推理和知识表示来模拟人类的智能行为。

形式化方法则将逻辑学的思维方式和技术运用于软件系统的规范和验证中。

这些新的研究领域的兴起，不仅推动了逻辑学的发展，也为计算机科学提供了新的思路和方法。

此外，逻辑学和计算机科学在实践应用上也有着广泛的交叉。

逻辑学的推理和证明方法在计算机科学中被广泛应用于软件工程、人工智能和数据库等领域。

通过使用逻辑规则和推理技巧，我们可以验证和证明软件系统的正确性，提高系统的可靠性和安全性。

在人工智能领域，逻辑推理被用于知识表示和推理机制的构建，从而实现智能决策和问题求解。

而在数据库领域，逻辑语言被用于查询和数据处理，提供了一种直观、灵活的数据操作方式。

总的来说，逻辑学和计算机科学之间存在着紧密的联系和相互促进的关系。

逻辑学为计算机科学提供了理论基础和分析工具，而计算机科学则推动了逻辑学的发展和应用。

人工智能心得总结2022三篇人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。

人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。

为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。

经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。

第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。

时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。

计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。

人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。

人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。

人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。

最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。

在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。

一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。

谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。

但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。