人工智能综述
《2024年人工智能技术发展综述》范文
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（）技术已经成为了全球科技领域内最为热门的话题之一。
技术以其强大的自主学习和自主决策能力，对现代社会的发展和进步起到了不可替代的推动作用。
从基础的智能语音助手到高级的机器人，再到复杂的数据分析模型，技术的应用场景和需求越来越广泛，这也为人工智能技术的快速发展提供了源源不断的动力。
二、人工智能技术的发展历程人工智能技术的发展可以追溯到上世纪五十年代。
早期的人工智能技术主要基于符号逻辑和知识表示，用于解决一些简单的推理和决策问题。
随着计算机技术的飞速发展，特别是深度学习和机器学习等技术的出现，人工智能技术得到了极大的推动和突破。
在过去的几十年里，人工智能技术经历了从符号主义到连接主义，再到深度学习的三个主要阶段。
每个阶段都有其独特的特点和挑战，但都为人工智能技术的快速发展奠定了基础。
三、人工智能技术的关键技术及发展现状1. 深度学习：深度学习是人工智能技术的重要分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现复杂的模式识别和决策任务。
目前，深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2. 机器学习：机器学习是人工智能技术的另一重要分支，通过训练大量的数据来建立模型，实现自动学习和决策。
随着大数据和云计算技术的发展，机器学习的应用越来越广泛。
3. 自然语言处理：自然语言处理技术是技术的重要应用之一，旨在使计算机理解和处理人类语言的文字信息。
随着深度学习技术的发展，自然语言处理的能力越来越强大。
四、人工智能技术的具体应用1. 智能语音助手：通过语音识别和自然语言处理技术，智能语音助手可以实现语音输入、语音查询、语音控制等功能。
2. 机器人技术：机器人技术是技术的另一重要应用领域，可以应用于工业制造、医疗护理、军事侦察等领域。
3. 数据分析与预测：技术可以通过分析大量的数据来预测未来的趋势和事件，为企业决策提供有力的支持。
人工智能研究综述
人工智能研究综述1. 人工智能的发展历史人工智能的理念可以追溯到古希腊时期，但是真正的人工智能技术发展起来是在20世纪。
1956年，达特茅斯会议上，人工智能正式成为一个独立的研究领域。
20世纪60年代，人工智能取得了一些初步成果，包括通用问题求解、游戏、语言理解等方面。
70年代末，由于技术遇到了瓶颈，人工智能进入了第一个低谷期。
80年代末，随着计算机技术和算法的发展，人工智能进入了第二个兴盛期，取得了一系列新的成果。
90年代以来，随着互联网的发展和计算能力的不断提升，人工智能得到了更大的发展，并开始在生产、服务等实际应用场景中得到推广。
2. 人工智能的研究方法人工智能的研究方法主要包括了符号主义方法、连接主义方法和演化主义方法三种。
符号主义方法是指通过对问题空间进行搜索和规划来实现人工智能，其中的主要代表是专家系统。
连接主义方法是指通过模拟大脑神经网络的方式来实现人工智能，其中的主要代表是机器学习。
演化主义方法是指通过模拟自然选择的方式来实现人工智能，其中的主要代表是遗传算法。
3. 人工智能的应用领域人工智能的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 机器学习：通过训练机器学习模型，实现自动化的预测和决策，被广泛应用于金融、医疗、电商等领域。
- 自然语言处理：通过对自然语言进行分析和理解，实现机器翻译、文本生成、语音识别等功能，被广泛应用于智能客服、智能助手等场景。
- 计算机视觉：通过对图像和视频进行分析和理解，实现人脸识别、物体识别、行为检测等功能，被广泛应用于监控、安防、智能交通等领域。
- 机器人技术：通过将人工智能技术应用于机器人，实现自主导航、自主操作等功能，被广泛应用于制造业、物流等领域。
4. 人工智能的挑战和未来发展人工智能的发展虽然取得了很大的进步，但是仍然面临一些挑战，包括但不限于以下几个方面：- 数据隐私安全：随着人工智能技术的应用范围不断扩大，对用户数据的隐私安全保护成为了一个严峻的挑战。
有关人工智能的综述
有关人工智能的综述一、人工智能综述1.人工智能的起源在AI历史上，有逻辑规律和统计规律之争，具体而言，人工智能有两大主流学派符号主义：又称为计算主义或逻辑主义，它认为智能需要通过精确的逻辑推理计算实现。
这是传统的人工智能方法，最典型的例子是专家系统和知识库，现在有了一个更优雅的名字，叫知识图谱。
统计主义：它更注重从数据和经验中学习统计规律。
目前绝大多数机器学习方法都属于统计主义，因为我们目前仍然缺乏让电脑自动提炼和运用逻辑规律的有效方法。
这两大学派各有所长，都经历过数次兴衰，人工智能也曾经理两次浪潮与两次低谷，目前我们正位于第三次浪潮，而这一切与计算机硬件的发展有着密不可分的联系。
在两千多年前，从春秋战国时期《列子》中描述的偃师造人，到古希腊传说中的青铜机器人Talos，人类就曾梦想创造出与人类具有相同行为模式的智能机器。
而17世纪Leibnitz的数学逻辑与Pascal 的机器加法机，可谓是人工智能算法和硬件的先驱。
部分摘自《深度卷积网络-原理与实践》一书2.人工智能的范畴亚瑟·塞缪尔（1959），机器学习：使计算机无需明确编程就能学习的研究领域。
Tom Mitchell（1998）学习问题：一个计算机程序被称为从经验E中学习关于某个任务T和某个性能度量P，如果它在T上的性能（用P度量）可以随着经验E的提高而提高。
3.人工智能研究方向–技术分类人类语言技术（包括自然语言处理及语音技术）计算机视觉（包括图像、视频及三维视觉等）机器人与自动化技术（自动驾驶技术等）机器学习算法（深度学习与强化学习等）智能基础设施（芯片、云计算与物联网等）数据智能技术（大数据、知识图谱与推荐系统等）前沿智能技术（脑机接口、量子计算与沉浸式技术等）4.人工智能研究方向5.论文收录方向6.人工智能应用状况企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。
在决定企业产生经济效益的各个环节，都已经能够看到人工智能的身影：AI帮助人们安全生活、远程交易、边界通行；深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策；人机对话提升了拜访等级、服务响应中的用户体验。
《2024年人工智能技术发展综述》范文
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言人工智能（Artificial Intelligence，）已经成为当前科技领域的热门话题。
从上世纪五十年代起，随着计算机科技的快速发展，人工智能技术开始萌芽并不断得到应用与改进。
人工智能以其独特的能力，为众多领域提供了革命性的解决方案。
本文旨在全面地综述人工智能技术的发展历程、现状以及未来趋势。
二、人工智能技术的发展历程1. 早期发展阶段早期的人工智能技术主要关注于机器模拟人类智能的可能性。
从上世纪五十年代开始，研究者们尝试通过模拟人类的思维过程和认知能力，构建简单的机器智能系统。
然而，由于技术限制和计算能力的不足，这一阶段的人工智能系统仅限于解决一些简单的任务。
2. 知识表示与推理阶段进入八十年代后，人工智能领域的研究开始向知识表示和推理方面发展。
研究者们利用各种方法，如逻辑、语义网络、产生式规则等，建立了一系列的模型来描述知识和实现推理。
这一阶段的发展使得人工智能能够在更复杂的任务中发挥重要作用。
3. 深度学习与神经网络阶段随着计算能力的不断提升，特别是深度学习技术的发展，人工智能进入了一个新的阶段。
深度学习使得人工智能能够在语言理解、图像识别、语音识别等许多领域取得了突破性进展。
通过构建大规模神经网络模型，系统的能力得以大幅度提升。
三、人工智能技术的现状目前，人工智能已经在各个领域得到广泛应用，包括医疗、教育、交通、军事等。
在医疗领域，技术已经能协助医生进行疾病的诊断和治疗。
在教育领域，的应用已经实现了智能教学和个性化学习等目标。
此外，也在助力解决社会难题，如无人驾驶车辆为交通行业带来了巨大便利，提高行车安全并减少拥堵等。
同时，人工智能的不断发展也带来了伦理、法律等社会问题。
为了更好地发挥人工智能的优势并避免潜在的风险，各国家和地区都在积极探索相关的法律法规和伦理准则。
此外，业界和学术界也在持续开展人工智能的安全和可信性研究，为解决技术在社会应用中可能产生的潜在风险和问题提供了支持。
人工智能 经典综述
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究和开发用于模拟、扩展和延伸人类智能的技术和方法。
以下是一些经典的人工智能综述主题：
1.机器学习：机器学习是人工智能领域的关键技术之一。
综述可以涵盖机器学习的基本原
理、算法和应用，包括监督学习、无监督学习、强化学习等内容。
2.深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过多层神经网络结构实现对大规模数据
的学习和模式识别。
综述可以介绍深度学习的历史、基本概念、常见模型和应用领域。
3.自然语言处理：自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）涉及计算机对
人类语言的理解和生成。
综述可以探讨NLP中的文本分类、信息抽取、机器翻译等任务，以及常见的技术和方法。
4.计算机视觉：计算机视觉致力于使计算机能够从图像或视频中提取有意义的信息，如物
体识别、场景理解和人脸识别等。
综述可以介绍计算机视觉的基本概念、常用算法和应用案例。
5.强化学习：强化学习是通过与环境交互来训练智能体做出决策的一种学习方法。
综述可
以涵盖强化学习的基本原理、值函数、策略梯度等内容，以及在游戏、机器人控制等领域的应用。
6.伦理和社会影响：人工智能的发展带来了许多伦理和社会问题，如隐私、公平性、人工
智能对就业的影响等。
综述可以探讨这些问题，并提供对策和未来发展的建议。
这些综述可以帮助读者了解人工智能的核心概念、技术和应用，同时也对人工智能的研究方向和挑战有更深入的认识。
不同综述可以根据具体需求和兴趣选择。
人工智能生成内容研究综述：应用、风险与治理
人工智能生成内容研究综述：应用、风险与治理目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 文献综述的目的和结构 (5)二、人工智能生成内容的基本概念与技术原理 (6)2.1 人工智能生成内容的定义 (7)2.2 人工智能生成内容的技术原理 (8)2.3 人工智能生成内容的类型 (9)三、人工智能生成内容的应用领域 (11)四、人工智能生成内容的风险与挑战 (12)4.1 数据隐私与安全 (13)4.2 内容质量与可靠性 (14)4.3 技术偏见与歧视 (15)4.4 法律与伦理问题 (16)五、人工智能生成内容的治理策略与实践 (17)5.1 政策法规 (19)5.2 行业自律 (20)5.3 技术审核机制 (21)5.4 公众教育与参与 (23)六、未来展望与研究方向 (24)6.1 技术发展趋势 (25)6.2 应用前景展望 (27)6.3 研究方法与工具创新 (27)七、结论 (29)7.1 研究总结 (30)7.2 研究不足与局限 (31)7.3 对未来研究的建议 (33)一、内容概括随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已逐渐渗透到我们生活的方方面面，AI生成内容（Artificial Intelligence Generated Content, AIGC）作为AI技术的一个重要分支，正引起广泛关注。
本综述旨在全面梳理AIGC的应用现状、探讨其面临的风险，并提出相应的治理策略。
在应用方面，AIGC展现了巨大的潜力和创造力。
从文本创作到图像生成，再到音频和视频制作，AIGC技术的应用几乎无处不在。
在文学创作领域，AI已经能够创作出具有深度和情感的作品；在艺术设计中，AI生成的图案和视觉效果令人惊叹；在新闻报道领域，AI可以快速生成新闻稿件，提高新闻时效性。
AIGC还在教育、医疗、娱乐等多个领域发挥着重要作用。
AIGC的发展也伴随着一系列风险。
版权问题备受关注，由于AI 可以生成大量看似原创的内容，如何界定AI生成内容的版权归属成为了一个棘手的问题。
人工智能 文献综述 参考文献
人工智能文献综述人工智能（Artificial Intelligence，简称本人）是指利用计算机技术模拟人类智能的一种技术和科学领域。
随着计算机技术和数据处理能力的不断提升，人工智能已经在很多领域得到广泛应用，包括医疗、金融、交通、军事等。
本文通过查阅相关文献，对人工智能的发展历程、研究现状以及未来发展趋势进行综述。
一、人工智能的发展历程人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，当时的学者们开始探索如何利用计算机技术来模拟人类的智能思维过程。
随着计算机硬件和软件技术的不断进步，人工智能开始逐渐获得了更多的关注和投入。
在此过程中，人工智能的研究方向也逐渐明确，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域。
二、人工智能的研究现状目前，人工智能已经在多个领域取得了显著的进展。
在机器学习领域，深度学习技术被广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等任务中，取得了很好的效果。
自然语言处理技术也在智能掌柜、智能翻译、舆情分析等领域得到了应用。
智能机器人、自动驾驶、智能家居等领域也取得了一些突破性的进展。
三、人工智能的未来发展趋势在未来，人工智能技术仍将继续深入发展。
在技术方面，人工智能将不断提升在多模态感知、认知推理、知识表示等方面的能力，实现更加智能的应用。
在应用方面，人工智能将进一步渗透到各行各业，包括医疗、金融、教育、制造等领域，助力产业升级和社会进步。
另外，在伦理和政策方面，人工智能的发展也需要积极引导，在保障个人隐私、数据安全、社会公平等方面做出相应规范和监管。
人工智能作为一种前沿的技术，正深刻改变着人类的生产生活方式，对人类社会的发展产生着深远的影响。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将为人类带来更多的便利和发展机遇。
参考文献：1. Russell, S. (2017). Artificial intelligence: A modern approach. New York: Macmillan.2. Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.3. Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.4. Simon, H. A. (1957). Models of man; social and rational. New York: Wiley.。
《2024年人工智能技术发展综述》范文
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言人工智能（Artificial Intelligence，）已经成为当前科技领域的热门话题。
其快速发展及广泛的应用正在对全球经济、科技、文化和社会产生深远的影响。
本综述将就人工智能技术的发展历程、关键技术、应用领域、发展趋势以及面临的挑战进行全面的分析和总结。
二、人工智能技术的发展历程自20世纪50年代人工智能概念首次提出以来，经过几十年的发展，人工智能技术已经取得了显著的进步。
从最初的符号逻辑推理到现在的深度学习，人工智能的发展经历了以下几个阶段：1. 符号逻辑推理阶段：这个阶段主要关注的是符号逻辑和规则推理，是人工智能的初步尝试。
2. 知识表示与推理阶段：该阶段开始利用知识表示和推理来模拟人类智能。
3. 机器学习与深度学习阶段：随着计算机技术的进步，机器学习和深度学习逐渐成为人工智能的主流技术。
三、关键技术1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过训练算法使计算机能够从数据中学习和识别模式。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的处理和识别。
3. 自然语言处理：自然语言处理使计算机能够理解和生成人类语言，是人工智能在语言交流方面的关键技术。
4. 计算机视觉：计算机视觉使计算机能够识别和处理图像和视频信息，是实现智能识别和监控的重要技术。
四、应用领域人工智能技术的应用已经渗透到各个领域，包括但不限于：1. 工业制造：通过智能机器人和自动化设备提高生产效率和质量。
2. 医疗健康：利用大数据和机器学习技术进行疾病预测、诊断和治疗。
3. 金融服务：通过智能投顾和风险控制系统提高金融服务的质量和效率。
4. 交通物流：利用智能交通系统和物流管理系统提高交通效率和物流效率。
5. 教育科技：利用智能教学系统和在线教育平台改善教育质量和效率。
五、发展趋势未来，人工智能技术的发展将呈现以下几个趋势：1. 算法优化：随着算法的不断优化，人工智能将能够处理更复杂的任务。
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人工智能“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，是计算机科学的一个分支。
是计算机科学技术的前沿科技领域。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。
因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
在世界各地对人工智能的研究很早就开始了。
但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器实现人类的智能。
AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后．因为一些科学家的努力使它得以发展。
但人工智能的进展并不像我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整．我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。
但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活[1]。
一、人工智能涉及的技术或方法的基本功能、特点与适用对象目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。
基本上有如下领域[2]：1)问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。
在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。
今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。
另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。
有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。
2)逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。
其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。
对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。
为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。
3)理解自然语言NLP(Natural language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序。
这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。
有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。
目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识一世界知识和期望作用的重要性。
人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得的成就。
发展为人类自然语言处理的新概念。
4)自动程序设计也许程序设计并不是人类知识的一个十分重要的方面，但是它本身却是人工智能的一个重要研究领域。
这个领域的工作叫做自动程序设计。
已经研制出能够以各种不同的目的描述(例如输入，输出对，高级语言描述。
甚至英语描述算法)来编写计算机程序。
这方面的进展局限于少数几个完全现成的例子。
对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展。
而且也使通过修正自身数码进行学习(即修正它们的性能)的人工智能系统得到发展。
自动编制一份程序来获得某种指定结果的任务同证明一份给定程序将获得某种指定结果的任务是紧密相关的。
后者叫做程序验证。
许多自动程序设计系统将产生一份输出程序的验证作为额外收获。
5)专家系统专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统。
目前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、模拟人类专家解决同题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。
一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
也就是说，专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。
专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。
高性能的专家系统也已经从学术研究开始进入实际应用研究。
随着人工智能整体水平的提高，专家系统也获得发展。
正在开发的新一代专家系统有分布式专家系统和协同式专家系统等。
在新一代专家系统中，不但采用基于规则的方法，而且采用基于模型的原理。
6)机器学习学习能力无疑是人工智能研究上最突出和最重要的一个方面。
人工智能在这方面的研究近年来取得了一些进展。
学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段。
机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径。
正如香克(R.Shank)所说：“一台计算机若不会学习，就不能称为具有智能的。
”此外，机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。
所以这是一个始终得到重视，理论正在创立，方法日臻完善，但远未达到理想境地的研究领域。
7)人工神经网络由于冯·诺依曼(VanNeumann)体系结构的局限性，数字计算机存在一些尚无法解决的问题。
人们一直在寻找新的信息处理机制，神经网络计算就是其中之一。
研究结果已经证明，用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。
神经网络的发展有着非常广阔的科学背景，是众多学科研究的综合成果。
神经生理学家、心理学家与计算机科学家的共同研究得出的结论是：人脑是一个功能特别强大、结构异常复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。
因此，对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能创造出新一代人工智能机—神经计算机。
对神经网络的研究始于40年代初期，经历了一条十分曲折的道路，几起几落，80年代初以来，对神经网络的研究再次出现高潮。
霍普菲尔德(Hopfield)提出用硬件实现神经网络，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等提出多层网络中的反向传播(BP)算法就是两个重要标志。
现在，神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。
8)机器人学人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学．其中包括对操作机器人装置程序的研究。
这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。
机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。
它所导致的一些技术可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的过程。
它对于怎样产生动作序列的规划以及怎样监督这些规划的执行有了一种较好的理解。
复杂的机器人控制问题迫使我们发展一些方法，先在抽象和忽略细节的高层进行规划，然后再逐步在细节越来越重要的低层进行规划。
机器人已在各种工业、农业、商北、旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。
9)模式识别计算机硬件的迅速发展，计算机应用领域的不断开拓，急切地要求计算机能更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等等信息资料，模式识别便得到迅速发展。
“模式”(Pattern)一词的本意是指完美无缺的供模仿的一些标本。
模式识别就是指识别出给定物体所模仿的标本。
人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟。
研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
模式识别是一个不断发展的新学科。
它的理论基础和研究范围也在不断发展。
随着生物医学对人类大脑的初步认识，模拟人脑构造的计算机实验即人工神经网络方法早在50年代表、60年代初就已经开始。
至今，在模式识别领域，神经网络方法已经成功地用于手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面。
目前模式识别学科正处于大发展的阶段，随着应用范围的不断扩大，随着计算机科学的不断进步，基于人工神经网络的模式识别技术。
在90年代将有更大的发展。
10)机器视觉机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。
机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传输和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。
机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导以及电视实况转播等领域获得极为广泛的成用。
11)智能决策支持系统决策支持系统是属于管理科学的范畴，它与“知识—智能”有着极其密切的关系。
在80年代以来专家系统在许多方面取得成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。
12)智能控制人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。
智能控制是一类无需(或需要尽可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。
或者说，智能控制是驱动智能机器自主地实现其目标的过程。
随着人工智能和计算机技术的发展，已可能把自动控制和人工智能以及系统科学的某些分支结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。
智能控制正是在这种条件下产生的。
它是自动控制的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能的一个重要研究领域。
1965年。
傅哀孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。
十多年后，建立实用智能控制系统的技术逐渐成熟。
1971年，傅京孙提出把人工智能与自动控制结合起来的思想。
1977年，美国萨里迪斯提出把人工智能、控制论和运筹学结合起来的思想。
1986年，中国的蔡自兴提出把人工智能、控制论、信息论和运筹学结合起来的思想。
按照这些结构理论已经研究出一些智能控制的理论和技术，用来构造用于不同领域的智能控制系统。
13)智能检索随着科学技术的迅速发展．出现了“知识爆炸”的情况。
对国内外种类繁多和数量巨大的科技文献之检索远非人力和传统检索系统所能胜任。
研究智能检索系统已成为科技持续快速发展的重要保证。
数据库系统是储蓄某学科大量事实的计算机软件系统，它们可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。
数据库系统的设计也是计算机科学的一个活跃的分支。
为了有效地表示、存储和检索大量事实，已经发展了许多技术。
当我们想用数据库中的事实进行推理并从中检索答案时，这个课题就显得很有意义。
14)智能调度与指挥确定最佳调度或组合的问题是我们最感兴趣的又一类问题。