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。
《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。
人工智能技术发展综述
人工智能技术进步综述1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称）技术是近年来备受关注的热门话题之一。
它是计算机科学领域的一个重要分支，旨在开发智能型机器或程序，使其能够像人类一样进行进修、推理和决策。
自人工智能观点的提出以来，该领域取得了长足的进步，涉及各个方面的应用。
本文将总结过去几十年来人工智能技术的进步，并对将来的进步趋势进行展望。
2. 人工智能技术的进步历程2.1 早期人工智能技术早期的人工智能技术主要集中在逻辑推理、专家系统和机器进修等方面。
20世纪50时期，人工智能技术开始迅速进步，在逻辑推理领域取得了冲破。
20世纪70时期，探究人员提出了专家系统，以模拟专业人士的决策过程。
同时，机器进修开始崭露头角，它通过将机器进修规则和模式，从而使程序能够从阅历中进修并逐渐改进。
2.2 深度进修的崛起深度进修是人工智能技术的一个重要分支，它也被称为深层神经网络。
它利用人工神经网络的多层架构来模拟人类的神经系统，从而实现复杂的进修和识别任务。
在过去的十年中，深度进修取得了巨大的冲破，特殊是在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
这一技术的成功背后，离不开大量数据的积累以及计算硬件性能的提升。
2.3 强化进修的进步强化进修是一种通过试错和嘉奖机制来训练智能体的方法。
它通过与环境进行互动，在每一个动作后得到嘉奖或惩罚，从而调整行为以获得更好的结果。
近年来，强化进修在游戏、自动驾驶等领域取得了重要的冲破。
例如，AlphaGo战胜了人类围棋世界冠军，展示了强化进修在复杂决策问题上的巨大潜力。
3. 人工智能技术的应用人工智能技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用示例：3.1 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一项探究如何让计算机与人类自然语言进行有效沟通的技术。
人工智能技术在语法分析、语义理解、机器翻译和情感分析等领域取得重要进展。
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。
使用ai写综述
使用ai写综述使用AI写综述随着人工智能（AI）技术的不断发展，AI的应用范围也越来越广泛。
在各个领域中，AI都展现出了巨大的潜力。
本文将综述AI的应用领域、技术原理以及未来发展方向。
一、AI的应用领域1. 机器学习：机器学习是AI的核心技术之一。
通过训练模型，机器可以从数据中学习并提取出有用的信息。
在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域中，机器学习技术有着广泛的应用。
2. 自动驾驶：自动驾驶是AI技术在交通领域的重要应用之一。
通过感知、决策和控制等模块，自动驾驶车辆可以实现无人驾驶。
自动驾驶技术的发展有望改变交通方式，提高交通安全性和效率。
3. 金融领域：AI在金融领域中的应用也日益普及。
通过数据分析和模型预测，AI可以帮助金融机构进行风险评估、信用评分和投资决策等工作。
同时，AI还可以提供智能客服和智能投顾等金融服务。
4. 医疗领域：AI技术在医疗领域中的应用也越来越广泛。
通过图像识别技术，AI可以帮助医生进行疾病诊断和影像分析。
此外，AI还可以通过数据分析和模型预测来辅助医疗决策和药物研发。
二、AI的技术原理1. 深度学习：深度学习是一种机器学习技术，它模拟人脑神经网络的工作原理，通过多层神经网络进行模型训练和特征提取。
深度学习可以处理大规模数据，并在图像、语音和自然语言等领域中取得了重大突破。
2. 自然语言处理：自然语言处理是AI技术中的重要分支，它可以使计算机理解和处理人类语言。
通过文本分析、语义理解和机器翻译等技术，自然语言处理可以帮助机器实现智能对话和文本处理。
3. 强化学习：强化学习是一种通过试错学习的方法，机器通过与环境的交互来学习最优策略。
强化学习在游戏、机器人控制和自动驾驶等领域中有着广泛的应用。
三、AI的未来发展方向1. 边缘计算：随着物联网技术的发展，越来越多的设备将连接到互联网。
为了减少延迟和节省带宽，将AI算法应用于边缘设备成为一种趋势，这可以在设备本地进行数据处理和决策。
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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２０１０年４月电脑学习第２期人工智能综述卢妙娜。
王润摘要：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的学科．主要包括计算机实现的智能的原理、制造套似于人脑智能的计算机。
使计算机能实现更高层次的应用。
关键词：人工智能计算机知识中图分类号：ＴＰｌ８文献标识码：Ａ文章编号：１００２－２４２２（２０１０）０２－０００３－０２ＡｎＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＬｕＭｈ蚰ａＷａｎｇＲｕｎＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｋｅｙｗｏｒｄ：＂ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｍｅＵｉｇｅｎｃｏ。
ｉｓｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｔｈａｔｓｔｕｄｉｅｓｈｏｗｔｏｕ∞ｃｏｍｐｕｔｅｒｓｔｏｆｉｍｕｌａｔｅｈｕｍａｎｔｈｏｕｇｈｔｓａｎｄｂｅｈａｖｉｏｒｓ，ｗｈｉｃｈｉｎｃｌｕｄｅｓｔｈｅｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ｐｒｏｄｕｃｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｓｓ蛐ｔｏｈｕｍａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ａｎｄａｐｐｌｙｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｓｉｎｔｈｅｐｎｗｔｉｅｅｈｉｇｈｅｒｌｅｖｅｌ．ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＣｏｍｐｕｔｅｒＫｎｏｗｌｅｄｇｅ１计算机与智能熟知的棋王卡斯帕罗夫与ＩＢＭ公司的“深蓝”计算机系统进行了六局“人机大战”，结果“深蓝”以３．５比２．５的总比分获胜。
比赛给人们留下了深刻的思考：下棋要求选手要有很强的思维能力、记忆能力、丰富的下棋经验，还得及时作出反映，否则一着出错满盘皆输，这显然是个“智能”问题。
尽管开发“深蓝”计算机的ＩＢＭ专家认为离智能计算机还相差甚远，但以每秒２１０８步棋的并行的计算速度，实现了人类智力的计算机上的部分模拟。
从字面上看，“人工智能”就是用人工的方法在计算机上实现人的智能，或者说是人们使计算机具有类似于人的智能。
２智能与知识在２０世纪７０年代以后，许多国家都相继开展了人工智能的研究，由于当时对实现机器智能理解得过于容易和片面，认为只要一些推理的定律加上强大的计算机就能有专家的水平和超人的能力。
这样虽然也获得一定成果，但问题也跟着出现了，例如机器翻译当时人们往往认为只要用一部双向词典及词法知识，就能实现两种语言文字的互译，其实完全不是这么一回事。
例如，把英语句子“Ｔｉｍｅｆｌｉｅｓｌｉｋ明脚ｗ”（光阴似箭）翻译成日语，然后再译回英语，竟然成为“苍蝇喜欢箭”。
在其它方面也都遇到这样或者那样的困难。
这时，本来对人工智能抱怀疑态度的人提出诸多苛刻的指责，人工智能的研究一度进入了低潮。
然而人们继续探索，认识到人的智能表现在人能学习知识，有了知识，能了解、运用已有的知识。
智能的核心是思维，人的一切智慧或智能都来自大脑思维活动，人类的一切知识都是人们思维的产物。
要让计算机“聪明”起来，首先要解决计算机如何学会知识，以及如何运用知识的问题。
人工智能研究的开展应当改变为以知识为中心来进行。
此后，以专家知识为基础开发的专家系统在许多领域里获得成功，例如地矿勘探专家系统拥有１５种矿藏知识，能根据岩石标本及地质勘探数据对矿产资源进行估计和预测，能对矿床分布、储藏量、开采价值等进行推断，制定合理的开采方案，成功地找到了超亿美元的钼矿，显示出较高的水平。
专家系统的成功，充分表明知识是智能的基础，人工智能的研究必须以知识为中心来进行．由于知识的表示、利用、获取等研究都取得较大的进展。
因而，人工智能的研究已解决了许多理论和技术上的问题。
３人工智能研究的目标１９５０年英国数学家图灵发表的“计算机与智能”论文中提出著名的“图灵测试”，让人和机器分别位于两个房间，只可通话，不能互相看见。
通过对话，如果人的一方不能区分对方是人还是机器，那么就可以认为那台机器达到了模式识别与人工智能，１９９９，１２（２）：２４１—２４４．【Ｊ】．北京：计算机学报，２０００，２３（７）：７６３－７６７．【５】王爱民，沈兰荪．图像分割研究综述【Ｊ】．北京：测控技术，２０００，１９］ＧＫｕｎｔｉｍａｄ，ＨＳＢａｎｇａｎａｔｈ·Ｐｅｒｆｅｃｔｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｕｓｉｎｇ１９（５）；ｌ一５．ＰＣＮＮ［Ｊ］·ＩＥＥＥＴｒａｎｓ，ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，Ｍａｙｌ９９９，１０（３）：５９ｌ一【６】罗希平，田捷·诸葛婴，等·图像分割方法综述·合肥：模式识【ｌｏｉ意Ｙｉｄｅ，ＤａｉＲ０ｌａｎ，ｕｕ蛐ｅｔａｌ．ＩｌＩＩａ铲∞ｇｒｎｅｎｔａｔｉ仰０ｆ别与人工智能，１９９９，１２（３）：３００—３１２·ｍｂｒｙｏｎｊｃ讪阻ｔｃｅｌｌｕｓｉＩｌｌ；ＰｌＩｌ辩一ｃｏｕｐｌｅｄＮｅＩ二ｌＮｅｈｒ。
ｒｋ８Ｃ一【７】钱志柏．基于模糊聚类和ＰＣＮＮ的图像分割新算法研究【Ｄ】．ｈｉｎｅ∞ＳｃｉｅｎｃｅＢｕｕｃｔｉｏｎ，２００２，４７（０２）：１６７—１７２．（ＳＣｌ）兰州：兰州大学研究生论文，２００４：６．【１１】ＫｅｎｎｅｔｈＲＣａｓｔｌｅｍａｎ．数字图像处理【Ｍ】．北京：电子工业出【８１王月兰，曾迎生．信息融合技术在彩色图像分割方法中的应用版社，１９９８．收稿日期：２０１０一Ｏｌ—ｌｌ·卢妙娜韩山师范学院外语系高教研究助理研究员（广东，潮州５２１０４１）。
·３。
万方数据人类智能的水平。
图灵为此特地设计了被称为“图灵梦想”的对话。
在这段对话中“询问者”代表人，“智者”代表机器，并且假定他们都读过狄更斯的《匹克威克外传》．对话内容如下：询问者：在１４行诗的首行是“你如同夏日”，你不觉得。
春日”更好吗？智者：它不合韵。
询问者：“冬日”如何？它可完全合韵的。
智者：它确是合韵，但没有人愿意被比作“冬日”。
询问者：你不是说过匹克威克先生让你想起圣诞节吗？智者：是的。
询问者：圣诞节是冬天的一个日子，我想匹克威克先生对这个比喻不会介意吧。
智者：我认为您不够严谨，“冬日”指的是一般冬天的日子，而不是某个特别的日子，如圣诞节。
从上面的对话可以看出，能满足这样的要求。
要求计算机不仅能模拟而且可以延伸、扩展人的智能，达到甚至超过人类智能的水平，在目前是难以达到的，是人工智能研究的根本目标。
人工智能研究的近期目标是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。
按照这一目标，根据现行的计算机特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。
４人工智能的研究领域４．１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最早，成效最多的领域。
广泛应用予医疗诊断、地质勘探、石油化工等各方面。
是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，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。
４．２机器学习要使计算机具有知识要么将知识表示为计算机可以接受的方式输入计算机，要么使计算机本身有获得知识的能力，并在实践中不断总结、完善，这种方式称为机器学习。
机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；二是研究机器学习的方法以及建立针对具体任务的学习系统。
机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。
４．３模式识别模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。
如识别物体、地形、图像、字体·４。
等。
在日常生活各方面以及军事上都有广泛的用途。
近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法．４．４机器人学机器人是一种能模拟人的行为的机械，对机器人的研究经历了三代的发展过程。
第一代程序控制机器人。
这种机器人要么由设计师将工作流程编写成程序存储在机器人的内部，在程序控制下工作：要么是在机器人第一次执行任务之前，由技术人员引导机器人操作，机器人将整个操作过程一步一步地记录下来，每一步操作都表示为指令，示教结束后，机器人按指令顺序完成工作。
第二代自适应机器人。
这种机器人配备有相应的感觉传感器（如视觉、听觉、触觉传感器等），能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行处理，控制机器人。
第三代智能机器人．智能机器人具有类似于人的智能，装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的感觉能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成复杂的任务．而且有自我学习、提高已掌握知识的能力。
４．５智能决镶支持系统决策支持系统是属于管理科学的范畴，与“知识一智能”有着极其密切的关系。
８０年代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。
５结束语·一人类经过五千年的发展进入了基于知识的知识经济，人类社会空前地高速发展。
知识是智能的基础，知识只有转化为智能才能发挥作用，知识无限的积累，智能也就将在人类社会起越来越大的作用，更有人提出：知识经济的进一步发展将是智能经济。
智能经济是基于广义智能的经济。
广义智能包含：人的智能、人工智能以及人和智能机器相结合的集成智能。
可以想象基于广义智能的智能经济将比基于知识的知识经济具有更高的智能水平，更高更快发展速度。
参考文献【１】刘明波，段晓军，赵艳．多目标最优潮流问题的模糊建模及内点解法ｆＪ】．许昌：继电器，１９９９（１４）．【２ｌ周文华，赵登福．基于模糊控制遗传算法的电力系统最优潮流叨．许昌：继电器，２００１（５）．【３】白杨．人工神经网络在粮食销售额预测中的应用【Ｊ】．邢台：邢台职业技术学院学报，２００５（３）．【４】王春平，王金生，梁团豪．人工智能在洪水预报中的应用田．邢台：邢台职业技术学院学报，２００５（９）．【５】陈超．人工智能在制造业中的应用田．邢台：邢台职业技术学院学报，２００６（１）．万方数据人工智能综述作者：卢妙娜， 王润， Lu Miaona， Wang Run作者单位：韩山师范学院外语系,广东,潮州,521041刊名：电脑学习英文刊名：COMPUTER STUDY年，卷(期)：2010，""(2)被引用次数：0次1.刘明波.段晓军.赵艳多目标最优潮流问题的模糊建模及内点解法 1999(14)2.周文华.赵登福基于模糊控制遗传算法的电力系统最优潮流 2001(5)3.白杨人工神经网络在粮食销售额预测中的应用 2005(3)4.王春平.王金生.梁团豪人工智能在洪水预报中的应用 2005(9)5.陈超人工智能在制造业中的应用 2006(1)1.期刊论文张琳浅谈人工智能计算机的发展-科学咨询2010,""(1)在人工智能推动下,计算机有了新的发展趋势,不过目前人工智能计算机发展面临瓶颈问题仍待解决.2.会议论文刘书田人工智能在控制计算机中的应用1998人工智能／专家系统是应用大量人类专家的知识和推理方法求介复杂的实际问题的一种计算机软件系统。