计算机人工智能的发展及预测
人工智能的未来展望
人工智能的未来展望随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）作为一项颠覆性技术，正在深刻改变人类的生活、工作和思维方式。
展望未来，人工智能将在多个领域继续发挥其重要作用。
以下是几个关键方向，展示了人工智能发展的潜力和可能性。
技术进步未来，人工智能技术将会经历更深入的演进。
随着深度学习、自然语言处理和计算机视觉等技术的不断成熟，AI将能够处理更加复杂的任务。
例如，在医疗领域，人工智能可以通过分析大量病历数据，辅助医生更准确地诊断疾病。
预计到____年，智能医学助手将成为各大医院的重要组成部分，帮助医生提升医疗服务质量。
自动化与效率人工智能的自动化能力将提高各行业的效率。
生产制造、物流和农业等领域都将因AI的引入而实现自动化。
以制造业为例，人工智能可以通过实时监控设备状态，预测故障并进行维护，降低生产成本，提高生产效率。
预计在_年，全球范围内将有_%的生产流程实现自动化，从而彻底改变传统的生产模式。
行业融合未来，人工智能将加速不同产业之间的融合。
例如，AI与金融、健康和教育等行业的结合，将推动个性化服务的普及。
在教育领域，通过人工智能算法，教育机构可以为每位学生定制个性化的学习计划，实现精准教学。
预计到_年，教育行业将有_%的课程采用AI辅助教学。
社会影响随着人工智能的普及，社会结构和人们的生活方式也将发生变化。
例如，越来越多的工作会被自动化取代，这可能会导致部分职业的消失，进而引发社会结构的调整。
为了应对就业市场的变化，各国政府将需要制定有效的政策，推广再教育和技能提升计划。
预计到_年，政府将向_%的劳动者提供AI相关技能培训，从而提高他们在新经济环境中的竞争力。
道德与监管人工智能的发展使得道德和法律问题愈发突出，如数据隐私、算法公平性和责任归属等。
为了确保AI的安全和可信赖，未来的社会将需要建立健全的监管机制。
各国政府、企业和研究机构应共同制定相关法律法规，以规范人工智能的应用和发展。
预计到_年，全球范围内将形成_部 AI 相关法律，为行业的良性发展提供指导。
人工智能的几大领域及发展方向
人工智能的几大领域及发展方向人工智能（AI）是当今世界上最具有影响力和前景的技术之一。
它已经渗透到我们的日常生活中，并且正在不断地改变着我们的社会和经济格局。
人工智能的技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等多个领域。
这些技术在医疗、金融、制造业、交通、农业等各个行业都有着广泛的应用。
在未来，人工智能的发展方向将更加多元化和复杂化，下面我们将从几个主要领域来探讨一下人工智能的发展方向。
一、机器学习机器学习是人工智能领域最重要的技术之一。
它是一种通过数据训练计算机系统，使其能够自动从数据中学习并且可以不断地改善性能的方法。
在过去几年中，机器学习已经取得了令人瞩目的进展，比如深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用等。
未来，机器学习的发展方向将主要包括以下几个方面：1.自监督学习：目前，大多数的机器学习都需要大量的标注数据来进行训练，但是这种数据往往是非常昂贵和耗时的。
自监督学习是一种通过利用未标注数据来进行模型训练的方法，它可以极大地降低数据标注的成本，是未来机器学习发展的方向之一。
2.迁移学习：在现实生活中，我们往往会遇到数据量不足的情况，这时候传统的机器学习方法很难取得好的效果。
迁移学习就是一种通过利用源领域的知识来帮助目标领域学习的方法，它可以很好地解决数据量不足的问题，是未来机器学习的研究方向之一。
3.非学习因素的影响：目前，大多数的机器学习模型都是基于样本的学习，它们无法很好地处理非学习因素的影响，比如传感器的误差、丢失数据等。
未来的机器学习模型需要更好地处理这些非学习因素的影响问题。
二、自然语言处理自然语言处理是人工智能领域另一个重要的技术，它是一种使计算机能够理解、分析、操纵自然语言的方法。
在过去几年中，自然语言处理已经取得了不少的进展，比如机器翻译、语音识别等应用已经在现实生活中得到了广泛的应用。
未来，自然语言处理的发展方向将主要包括以下几个方面：1.深度学习：目前的自然语言处理技术往往需要大量的手工特征工程来提取语言特征，这种方法在处理不同语种和不同领域的语言时效果往往不理想。
计算机未来发展趋势及发展方向 (2)
计算机未来发展趋势及发展方向随着科技的不断进步和社会的快速发展，计算机技术在各个领域扮演着越来越重要的角色。
计算机未来的发展趋势和方向对于科技行业和社会发展都具有重要意义。
本文将从硬件技术、软件技术和应用领域三个方面探讨计算机未来的发展趋势及发展方向。
一、硬件技术的发展趋势及发展方向1.量子计算机：量子计算机是未来计算机发展的重要方向之一。
相较于传统计算机，量子计算机具有更高的计算速度和更强的计算能力。
目前，量子计算机仍处于研究和实验阶段，但预计在未来几十年内将取得突破性进展。
2.人工智能芯片：人工智能技术的快速发展对计算机硬件提出了更高的要求。
为了满足人工智能算法的需求，人工智能芯片的研发将成为未来的重要方向。
人工智能芯片具有高性能、低功耗和高效能的特点，可以加速人工智能算法的运行速度。
3.生物计算机：生物计算机是一种基于生物材料和生物分子的计算机系统。
生物计算机具有高度的并行性和低能耗的特点，可以在生物医学、生物工程等领域发挥重要作用。
未来，生物计算机的研究将成为计算机硬件领域的重要方向。
二、软件技术的发展趋势及发展方向1.云计算：云计算是一种基于互联网的计算模式，可以提供按需、灵活和可扩展的计算资源。
未来，云计算将成为计算机软件技术的主流发展方向。
云计算可以提供更高效、更安全和更可靠的服务，满足用户的需求。
2.大数据分析：随着数据的爆炸性增长，大数据分析成为一项重要的技术。
大数据分析可以挖掘数据中的有价值信息，帮助企业做出更明智的决策。
未来，大数据分析技术将进一步发展，包括数据挖掘、机器学习和人工智能等方面的应用。
3.区块链技术：区块链技术是一种分布式数据库技术，可以实现去中心化的数据存储和交易。
未来，区块链技术将在金融、物流、医疗等领域发挥重要作用。
区块链技术具有高度的安全性和透明性，可以保护数据的完整性和隐私。
三、应用领域的发展趋势及发展方向1.智能交通系统：智能交通系统是利用计算机技术和通信技术改进交通运输的系统。
人工智能计算机
人工智能计算机在这个信息化、智能化的时代，人工智能计算机的出现成为了推动科技发展的重要引擎。
人工智能计算机不仅能够模拟人类思维，还具备高效准确的计算能力，为人类的生产和生活带来了巨大的便利。
本文将从人工智能计算机的定义、应用领域和发展前景三个方面对其进行探讨。
一、人工智能计算机的定义人工智能计算机，是指一种能够模拟人类智能并具备学习和推理能力的计算机系统。
它能够从海量的信息中快速获取、整理和分析数据，以产生与人类相近甚至更高的智能行为，实现智能决策和自主学习。
人工智能计算机利用机器学习、专家系统、自然语言处理等技术实现了自主思考和问题解决的能力，为人类提供了全新的智能化解决方案。
二、人工智能计算机的应用领域1. 机器人技术领域人工智能计算机在机器人技术领域的应用已经十分广泛。
它可以通过感知传感器获取环境信息，并基于之前学习的知识和规则做出决策。
在工业生产中，人工智能计算机驱动的机器人能够自动完成生产线上的操作，提高生产效率和产品质量。
在服务领域，人工智能计算机驱动的机器人能够与人进行交流，为人们提供各种服务，如家庭助理、医疗护理等。
2. 智能交通领域人工智能计算机在智能交通领域的应用也非常广泛。
它可以通过数据挖掘和分析，预测城市交通流量，调整交通信号灯的配时方案，优化交通运输系统，减少交通拥堵和事故发生的可能性。
此外，人工智能计算机还能够驱动自动驾驶汽车，提高驾驶安全性和效率。
3. 金融领域人工智能计算机在金融领域的应用也非常突出。
它可以通过大数据分析和模型训练，为投资者提供风险评估、投资建议和资产配置等方面的智能化服务，提高投资决策的准确性和效率。
此外，人工智能计算机还可以帮助保险公司通过风险识别和预测，提高保险业务的运营效益。
三、人工智能计算机的发展前景随着科技的不断进步和人工智能计算机技术的日益成熟，它在未来的发展前景非常广阔。
首先，人工智能计算机将会进一步普及和应用于各个领域，成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
人工智能的现状及今后发展趋势展望
人工智能的现状及今后发展趋势展望一．引言人工智能（Artificial Intelligence)，英文缩写为AI,也称机器智能。
“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。
它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科.从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
二．目前人工智能技术的研究和发展状况目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。
在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。
而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔"（Blue Jean）,据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当.三．技术应用随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域,其典型的应用包括：1符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算，例如求函数的值；另一类是符号计算，又称代数运算,这是一种智能化的计算，处理的是符号。
符号可以代表整数、有理数、实数和复数，也可以代表多项式、函数、集合等。
随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件，其中Mathematic和Maple是它们的代表。
由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。
2模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读.这里,我们把环境与客体统称为“模式”。
用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别,是开发智能机器的一个关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索.计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。
未来人工智能的发展方向
未来人工智能的发展方向人工智能是当今科学技术领域的热门话题之一。
随着计算机技术的不断发展，机器学习、深度学习、自然语言处理等领域也取得了长足的进步，人工智能的应用范围也越来越广泛。
然而，人工智能技术的发展还远远没有达到顶点，未来的发展方向将更加多元化。
一、智能家居未来人工智能的发展方向之一是智能家居。
智能家居以家庭为中心，将多种智能设备连接在一起，并通过无线网络与互联网连接，从而实现家庭自动化控制和管理。
目前，智能家居主要应用于智能音箱、智能门锁、智能灯光、智能热水器等方面。
未来，智能家居将会进一步普及，为用户提供更加智能化、便利、舒适化的生活体验。
二、智能医疗智能医疗也是未来人工智能的发展方向之一。
智能医疗借助计算机技术和人工智能技术，将大量医疗数据进行分析、挖掘，帮助医生进行诊断和决策，提高医疗质量和效率。
目前，智能医疗主要应用于医学影像诊断、辅助诊断、个性化治疗等方面。
未来，智能医疗将会进一步普及，为广大患者提供更加精准、高效、便捷的医疗服务。
三、智能交通未来人工智能的发展方向之一是智能交通。
智能交通借助计算机技术和人工智能技术，对交通的各个方面进行智能化管理，提高交通系统的运输效率和优化交通布局。
目前，智能交通主要应用于交通管理、路况监测、路况预测等方面。
未来，智能交通将会进一步普及，为广大市民提供更加便捷、高效、安全的交通出行服务。
四、智能制造智能制造也是未来人工智能的发展方向之一。
智能制造借助计算机技术和人工智能技术，对现代制造过程进行智能化管理和控制，从而提高制造效率和质量。
目前，智能制造主要应用于工厂自动化、机器人自动化等方面。
未来，智能制造将会进一步普及，为我们的生活带来更多的便利和创新。
总之，未来人工智能的发展方向将是多元化的，进一步涉及到诸多领域，将给我们带来更多的便利和创新。
我们应该拥抱人工智能，积极推动其在各个领域的普及和应用，促进科学技术的发展，为人类的美好生活贡献力量。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
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计算机人工智能的发展及前沿摘要人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。
也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。
这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
关键词：人工智能；数学基础；发展预测；一、什么是人工智能智能是知识与智力的总合。
知识是智能行为的基础；智力是获取知识并运用知识求解问题的能力。
智能具有以下特征：(1)具有感知能力——指人们通过视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力；(2)具有记忆与思维的能力——这是人脑最重要的功能，亦是人之所以有智能的根本原因；(3)具有学习能力及自适应能力；(4)具有行为能力。
人工智能是计算机科学的一个分支，是智能计算机系统，即人类智慧在机器上的模拟，或者说是人们使机器具有类似于人的智慧（对语言能理解、能学习、能推理）。
[1]美国斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科———怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。
”美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
”[2]二、人工智能的发展简史(1)孕育（1956年前）[3]•古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。
•英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。
“知识就是力量”•德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨）（1646-1716）。
提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。
做出了能做四则运算的手摇计算机•英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。
•美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），证明了一阶谓词的完备性定；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。
意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。
•英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了“计算机与智能”的论文。
[4]•美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC•美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。
•美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《通讯的数学理论》，代表了“信息论”的诞生。
(2)形成（1956-1969）•1956年提出了“Artificial Intelligence（人工智能）”•1956年夏由麻省理工学院的J.McCarthy、M.L.Minsky,IBM公司信息研究中心的N.Rochester,贝尔实验室的 C.E.Shannon共同发起，邀请了Moore,Samuel,Selfridge, Solomonff,Simon,Newell等人，10位数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家，在Dartmouth大学召开了一次关于机器智能的研讨会，会上McCarthy提议正式采用了Artificial Intelligence（人工智能）这一术语。
这次会议，标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生了。
•McCarthy（麦卡锡）——人工智能之父。
这次会议之后的10年间，人工智能的研究取得了许多引人瞩目的成就：•在机器学习方面：塞缪尔于1956年研制出了跳棋程序，该程序能从棋谱中学习，也能从下棋实践中提高棋艺；•在定理证明方面：王浩于1958年在IBM机上证明了《数学原理》中有关命题演算的全部定理（220条），还证明了谓词演算中150条定理85%；1965年，鲁宾逊（Robinson）提出了消解原理；•在模式识别方面：1959年塞尔夫里奇推出了一个模式识别程序；1965年罗伯特（Robert）编制出可辨别积木构造的程序；•在问题求解方面：1960年纽厄尔等人通过心理学试验总结出了人们求解问题的思维规律，编制了通用问题求解程序GPS,可以用来求解11种不同类型的问题；•在专家系统方面：斯坦福大学的费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）自1965年开始进行专家系统DENDRAL（化学分析专家系统），1968年完成并投入使用；•在人工智能语言方面：1960年McCarthy等人建立了人工智能程序设计语言Lisp，该语言至今仍是建造智能系统的重要工具；•1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences On Artificial Intelligence）(3)发展（1970年以后）•70年代，开始从理论走向实践，解决一些实际问题。
同时很快就发现问题：归结法费时、下棋赢不了全国冠军、机器翻译一团糟。
以Feigenbaum为首的一批年轻科学家改变了战略思想，1977年提出知识工程的概念，以知识为基础的专家咨询系统开始广泛的应用。
著名专家系统[5]的有：•DENDRAL化学分析专家系统（斯坦福大学1968）•MACSYMA符号数学专家系统（麻省理工1971）•MYCIN诊断和治疗细菌感染性血液病的专家咨询系统（斯坦福大学1973）•CASNET(Causal ASsciational Network)诊断和治疗青光眼的专家咨询系统（拉特格尔斯（Rutgers）大学70年代中）•CADUCEUS(原名INTERNIST)医疗咨询系统（匹兹堡大学）；•HEARSAY I和II语音理解系统（卡内基-梅隆大学）•PROSPECTOR地质勘探专家系统（斯坦福大学1976）•XCON计算机配置专家系统（卡内基-梅隆大学1978）•80年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。
•87,89年世界大会有６－７千人参加。
硬件公司有上千个。
并进行Lisp硬件、Lisp 机的研究。
•在专家系统及其工具越来越商品化的过程中,国际软件市场上形成了一门旨在生产和加工知识的新产业——知识产业。
应该说，知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支之一。
•同年代，1986年Rumlhart领导的并行分布处理研究小组提出了神经元网络的反向传播学习算法，解决了神经网络的根本问题之一。
从此，神经网络的研究进入新的高潮。
•90年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。
•人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合，并融合在主流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近。
•日本政府于1992年结束了为期十年的称为“知识信息处理体统”的第五代计算机系统研究开发计划。
并开始了为期十年的实况计算（Real Word Computing）计划。
[6]三、人工智能的数学基础简介人类智能在计算机上的模拟就是人工智能，而智能的核心是思维，因而如何把人们的思维活动形式化、符号化，使其得以在计算机上实现，就成为人工智能研究的重要课题。
在这方面，逻辑的有关理论、方法、技术起着十分重要的作用，它不仅为人工智能提供了有力的工具，而且也为知识的推理奠定了理论基础。
此外，概率论及模糊理论的有关概念及理论也在不确定性知识的表示与处理中占有重要地位。
因此，在系统学习人工智能的理论与技术之前，先掌握一些有关逻辑、概率论及模糊理论方面的知识是很有必要的。
人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。
一类是经典命题逻辑和一阶渭词逻辑，其特点是任何一个命题的真值或者为“真”，或者为“假”，二者必居其一。
因为它只有两个真值，因此又称为二值逻辑。
另一类是泛指除经典逻辑外的那些逻辑，主要包括三值逻辑、多值逻辑、模糊逻辑、模态逻辑及时态逻辑等，统称为非经典逻辑。
在非经典逻辑中，又可分为两种情况，一种是与经典逻辑平行的逻辑，如多值逻辑、模糊逻辑等，它们使用的语言与经典逻辑基本相同，主要区别是经典逻辑中的一些定理在这种非经典逻辑中不再成立，而且增加了一些新的概念和定理。
另一种是对经典逻辑的扩充，如模态逻辑、时态逻辑等。
它们一般承认经典逻辑的定理，但在两个方面进行了扩充：一是扩充了经典逻辑的语言；二是补充了经典逻辑的定理。
例如模态逻辑增加了两个新算子L(……是必然的)和A4(……是可能的)，从而扩大了经典逻辑的词汇表。
概率论在人工智能中的应用主要体现在有关概率、条件概率等的概念以及BaYes定理等，多年来它一直是人工智能中处理不确定性的理论基础。
[7]在科学研究和日常生活中，人们一直追求用确定的数学模型[8]来描述现象或解决问题。
随着通信、计算机和网络技术的飞速发展，随着基础软件、中间件和应用软件的广泛应用，计算机在数值计算、数据处理、信息查询、工业控制、符号推理乃至知识工程等方面发挥出来的能力已大大提高。
但是，计算机在这些领域中所解决的问题往往都是“良性设定问题”，即求解问题的前提条件明确、数学模型精确，并且可以用计算机程序设计语言进行描述。
人工智能从来就是在数学的基础上发展起来的，为了解决人工智能中的各种不确定性问题，同样需要数学的支持。
为了提高本书的系统性，也为了方便读者，我们将重点介绍并讨论与不确定性强相关的基础数学知识。
[9]四、人工智能的发展预测（1）应用阶段（1980年至今）：在这一阶段里，人工智能技术在军事、工业和医学等领域中的应用显示出了它具有明显的经济效益潜力。
适合人们投资的这一新天地浮出了水面。
（2）融合阶段（2010—2020年）：★在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。