(发展战略)人工智能的发展及应用最全版
人工智能技术的发展及其应用
人工智能技术的发展及其应用在当今科技高速发展的时代，人工智能技术（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了一个热点话题。
人工智能被定义为一种智能、适应、像人类一样思考的计算机程序，它可以模仿人类的行为，并且可以自我学习和改善。
近年来，人工智能技术得到了广泛的应用和发展。
本文将介绍人工智能技术的发展和应用，帮助您更好地了解这一领域的现状和未来发展趋势。
一、人工智能技术的发展历程人工智能技术的历史可以追溯到20世纪50年代。
当时，计算机科学家们开始研究如何让计算机像人类一样思考和解决问题。
在60年代到70年代，人工智能技术进入了黄金时代，被广泛应用于自动化、机器人和专家系统等领域。
随着计算机技术和数据处理能力的增强，人工智能技术得到了迅速发展，尤其是在机器学习、神经网络和自然语言处理等方面的技术不断创新和改进。
二、人工智能技术的应用1.无人驾驶技术无人驾驶是人工智能技术的其中一个应用领域。
通过计算机视觉、机器学习和传感器技术，无人驾驶汽车可以实现自主导航和避免交通事故。
Google、Uber、Tesla等公司都在积极推进无人驾驶技术的研发，预计未来将会有更多的无人驾驶汽车投入市场和运营。
2.智能音箱智能音箱是现代家庭生活中越来越受欢迎的一种产品。
它可以通过语音识别技术和自然语言处理技术，理解人类语言并完成各种任务。
例如，智能音箱可以通过命令控制家居设备，播放音乐，查看天气等信息。
谷歌的Google Home、亚马逊的Echo系列以及苹果的HomePod等产品都是智能音箱的代表作。
3.人脸识别技术随着人工智能技术的发展，人脸识别技术开始被广泛应用于安防、金融、物流等领域。
人脸识别技术可以通过深度学习和计算机视觉技术，识别出人脸信息，并可通过比对数据库中的数据进行身份验证。
人脸识别技术已经成为了当今社会中不可或缺的一种安全技术。
4.机器翻译随着全球化的发展，机器翻译技术越来越受欢迎。
人工智能的发展与应用
人工智能的发展与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样具备智能的学科。
随着计算机技术的不断发展，人工智能在各个领域的应用也日益广泛。
本文将从人工智能的发展历程、技术应用和未来发展趋势三个方面详细介绍人工智能的发展与应用。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到1956年，当时举行了一次历史性的会议，被认为是人工智能领域的起点。
在接下来的几十年里，人工智能经历了几次兴衰。
在上世纪80年代，由于计算机处理能力的限制和数据的匮乏，人工智能陷入了低谷。
然而，随着计算机技术的飞速发展和大数据时代的到来，人工智能再次迎来了爆发式的增长。
特殊是深度学习技术的发展，使得人工智能在图象识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
二、人工智能的技术应用1. 图象识别：人工智能在图象识别领域的应用日益广泛。
通过深度学习算法，计算机可以自动识别图象中的物体、场景和人脸等信息。
这项技术在安防监控、医学影像分析、自动驾驶等领域具有重要意义。
2. 语音识别：语音识别技术是人工智能的又一重要应用。
通过对语音信号进行分析和处理，计算机可以将语音转化为文本或者命令。
这项技术在智能助理、智能家居、语音交互系统等方面有着广泛的应用。
3. 自然语言处理：自然语言处理是指计算机对人类语言进行理解和处理的技术。
人工智能可以通过自然语言处理技术实现机器翻译、情感分析、智能客服等功能，为人们提供更加便捷的服务和交互方式。
4. 智能机器人：人工智能在机器人领域的应用也日益普及。
智能机器人可以通过感知、决策和执行等步骤实现与人类的交互和合作。
这项技术在创造业、医疗护理、服务业等领域有着广泛的应用前景。
三、人工智能的未来发展趋势1. 多模态融合：未来人工智能的发展将更加注重多模态融合。
通过结合图象、语音、文本等多种信息，可以提供更加全面和准确的智能化服务和应用。
2. 边缘计算：随着物联网技术的快速发展，人工智能将更多地应用于边缘设备上。
人工智能的发展与应用
人工智能的发展与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具有智能的学科，是计算机科学的一个分支。
近年来，随着计算机技术的快速发展和数据的大规模积累，人工智能得到了广泛的关注和应用。
本文将从人工智能的发展历程、技术应用和未来趋势等方面进行详细介绍。
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。
最早的人工智能研究集中在逻辑推理和问题解决等方面，但由于当时计算机性能有限，人工智能的发展进展缓慢。
直到20世纪80年代，随着计算机性能的提升和算法的改进，人工智能开始迎来快速发展。
特别是在20世纪90年代以后，随着互联网的普及和大数据的涌现，人工智能的应用领域逐渐扩大，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
二、人工智能的技术应用1. 图像识别图像识别是人工智能的一个重要应用领域。
通过深度学习和神经网络等技术，计算机可以对图像进行准确的分类和识别。
例如，在安防领域，人工智能可以通过监控摄像头自动识别异常行为并报警；在医疗领域，人工智能可以通过医学影像诊断辅助系统帮助医生提高诊断准确率。
2. 语音识别语音识别是人工智能的另一个重要应用领域。
通过语音识别技术，计算机可以将人的语音转化为文字。
这在智能助理、语音翻译和智能家居等领域有着广泛的应用。
例如，智能助理可以通过语音识别技术理解用户的指令，并执行相应的操作；语音翻译可以实时将一种语言转化为另一种语言，方便跨语言交流。
3. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的另一个重要研究方向。
通过自然语言处理技术，计算机可以理解和生成自然语言。
这在机器翻译、文本分析和智能客服等领域有广泛的应用。
例如，机器翻译可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言；智能客服可以通过自然语言处理技术理解用户的问题，并给出相应的回答。
4. 智能驾驶智能驾驶是人工智能在交通领域的一个重要应用方向。
通过感知、决策和控制等技术，计算机可以实现自动驾驶。
2020年(发展战略)人工智能的发展及应用
（发展战略）人工智能的发展及应用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，而于这样的时代中，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壹。
人工智能的定义“人工智能”(ArtificialIntelligence)壹词最初是于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、技术及应用系统的壹门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的壹个分支,它企图了解智能的实质,且生产出壹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和技术的发展史联系于壹起的。
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”,且使之于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。
人工智能的应用领域1.于管理系统中的应用(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不于于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。
于《谈谈人工智能于企业管理中的应用》壹文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。
换句话说,就是将企业各部门的数据进行统壹集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理和决策中的关键因子。
2.于工程领域的应用(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术于医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它能够帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。
事实上,早于1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发和应用的高潮。
人工智能的发展与应用
人工智能的发展与应用近年来，随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial intelligence，简称AI）的发展呈现出前所未有的速度和广度。
人工智能正在深度改变我们的社会、经济和生活方式。
本文将从人工智能的发展历程、应用领域和未来趋势三个方面，探讨人工智能的发展与应用。
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，当时科学家们开始研究如何使机器具备像人类一样的智能。
经过多年的努力，人工智能技术取得了巨大的突破，包括机器学习、图像识别、自然语言处理等。
尤其是深度学习技术的出现，使得机器能够通过大量数据进行学习和训练，取得了惊人的成果。
二、人工智能的应用领域1. 医疗保健领域人工智能在医疗保健领域的应用日益广泛，例如智能辅助诊断、个性化治疗方案、药物开发与研究等。
AI技术可以通过分析患者的病历、检查报告和基因数据，提供准确的诊断结果和治疗建议。
此外，人工智能还可以帮助医生加快新药的研发过程，提高医疗保健的质量和效率。
2. 交通运输领域随着智能交通系统的推广，人工智能在交通运输领域的应用越来越多。
智能交通系统可以通过传感器和相机等设备收集交通数据，然后利用人工智能算法进行分析和处理。
这样能够提高交通的运行效率，减少交通事故和拥堵，改善出行体验。
3. 金融服务领域人工智能在金融服务领域有着广泛的应用，特别是在风险评估、反欺诈和投资决策等方面。
银行和金融机构可以利用人工智能技术对大规模的金融数据进行分析，提高风险管理的准确性和效率。
同时，人工智能还可以帮助投资者进行智能投资策略的制定，提高投资收益率。
三、人工智能的未来趋势1. 强化学习强化学习是人工智能领域的一个重要分支，其核心思想是通过与环境进行交互来学习最优的决策策略。
未来的人工智能系统可能会具备更强的自主学习能力，能够自主探索和学习新的知识，从而不断提升其智能水平。
2. 人机融合随着人工智能技术的进一步发展，人机融合将成为一个重要的发展方向。
人工智能的发展与应用
人工智能的发展与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思量和行动的科学。
随着计算能力的提升和大数据的普及，人工智能在各个领域的应用越来越广泛。
本文将从人工智能的发展历程、主要应用领域以及未来发展趋势等方面进行详细介绍。
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，当时诞生了第一个能够摹拟人类思维的计算机程序。
随后，人工智能的研究逐渐深入，涉及到机器学习、神经网络、自然语言处理等多个领域。
在20世纪80年代，人工智能取得了一系列重要的突破，如专家系统的应用、机器学习算法的发展等。
21世纪以来，随着深度学习的兴起，人工智能在图象识别、语音识别等方面取得了巨大的突破。
二、人工智能的主要应用领域1. 机器人技术：人工智能与机器人技术的结合，使得机器人能够具备感知、认知和决策的能力。
目前，机器人已经广泛应用于工业生产、医疗护理、农业等领域，为人们的生活带来了便利和改善。
2. 自动驾驶技术：人工智能在自动驾驶领域的应用已经取得了重大突破。
通过感知、决策和控制系统的结合，自动驾驶汽车能够实现智能的行驶、避免碰撞等功能，大大提高了道路安全性和交通效率。
3. 金融领域：人工智能在金融领域的应用非常广泛。
例如，利用机器学习算法进行风险评估和信用评级，可以提高金融机构的风控能力；利用自然语言处理技术进行金融新闻的情感分析和事件预测，可以匡助投资者做出更明智的决策。
4. 医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用潜力巨大。
例如，利用深度学习算法进行医学影像的诊断，可以提高疾病的早期发现率；利用自然语言处理技术进行电子病历的自动化整理和分析，可以提高医生的工作效率。
5. 教育领域：人工智能在教育领域的应用也越来越受关注。
例如，利用智能化的教育平台进行个性化的学习推荐，可以提高学生的学习效果；利用自然语言处理技术进行智能辅导和评估，可以提供更精准的教学服务。
人工智能的发展与应用
人工智能的发展与应用标题：人工智能的发展与应用引言概述：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术，通过模拟人类的思维过程和行为，实现智能决策和自主学习。
随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用，为人类生活带来了巨大的改变。
一、人工智能的发展历程1.1 早期阶段：人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让机器具有智能。
1.2 发展阶段：20世纪80年代至90年代，人工智能技术开始迅速发展，出现了专家系统、神经网络等技术。
1.3 当前阶段：随着大数据、云计算和深度学习等技术的发展，人工智能进入了一个新的发展阶段。
二、人工智能在各领域的应用2.1 医疗健康领域：人工智能可以通过分析医疗数据，辅助医生进行诊断和治疗，提高医疗效率。
2.2 金融领域：人工智能可以帮助银行和金融机构进行风险管理和交易预测，提高金融运营效率。
2.3 教育领域：人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣特点，定制个性化的教学方案，提高教学效果。
三、人工智能的未来发展趋势3.1 智能物联网：人工智能和物联网技术的结合将会带来更加智能化的生活方式，实现智能家居、智能城市等。
3.2 人机交互：未来人工智能技术将更加注重人机交互的自然化和智能化，实现更加智能的用户体验。
3.3 人工智能伦理：随着人工智能技术的不断发展，人们也需要思考如何在保障隐私和数据安全的前提下，推动人工智能的发展。
四、人工智能的挑战与应对4.1 数据安全：人工智能的发展需要大量的数据支持，如何保障数据的安全和隐私成为一个重要问题。
4.2 就业问题：人工智能的发展可能会导致一些传统行业的就业岗位减少，需要采取相应的政策措施。
4.3 伦理问题：人工智能的发展也会带来一些伦理和道德问题，需要制定相关的规范和法律来规范其应用。
五、结语人工智能技术的发展与应用给人类社会带来了巨大的变革，同时也带来了一些挑战和问题。
人工智能的发展与应用
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。
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（发展战略）人工智能的发展及应用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壹。
人工智能的定义“人工智能”(ArtificialIntelligence)壹词最初是在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、技术及应用系统的壹门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的壹个分支,它企图了解智能的实质,且生产出壹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和技术的发展史联系在壹起的。
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”,且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。
人工智能的应用领域1.在管理系统中的应用(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。
在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》壹文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。
换句话说,就是将企业各部门的数据进行统壹集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理和决策中的关键因子。
2.在工程领域的应用(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它能够帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。
事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发和应用的高潮。
目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,且在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。
1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了壹个钼矿沉积,价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用(1)在超声无损检测(NDT)和无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力和脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。
随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而和人工智能技术则为我们提供了可能性。
人工智能的发展人工智能的发展也且不是壹帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段:孕育阶段: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（布莱尼兹）（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,提出了壹种崭新的代数系统——布尔代数。
第壹阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了壹批显著的成果，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。
这壹阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
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。
且且，1969年成立了国际人工智能联合会议（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI）。
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。
虽然此计划最终失败，但它的开展形成了壹股研究人工智能的热潮。
第四阶段:80年代末，神经网络飞速发展1987年，美国召开第壹次神经网络国际会议，宣告了这壹新学科的诞生。
此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段:90年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。
不仅研究基于同壹目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。
另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究和应用出现了欣欣向荣的景象。
人工智能已深入到社会生活的各个领域。
未来发展和展望人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。
正是根据这壹近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的壹个分支。
人工智能仍有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。
这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。
在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不壹致性。
这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。
人工智能研究尚存在不少问题，这主要表当下下列几个方面：1宏观和微观隔离壹方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另壹方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。
这俩方面之间相距太远，中间仍有许多层次未予研究，无法把宏观和微观有机地结合起来和相互渗透。
2全局和局部割裂人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。
可是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。
它们存在明显的局限性。
必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。
3理论和实际脱节大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少；可是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。
在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。
在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出”智能”就算相当成功了。
上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。
同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进壹步发展的理论基础。
我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开”智能”之谜，使人工智能理论达到壹个更高的水平。
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IBMX公司、本田X公司、SONYX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。
壹、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,且由此进行选择,形成壹个东西。
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:在复杂的机械装置和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和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壹步,他也因此被称为“人工智能之父”。
“人工智能”(ArtificialIntelligence)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、技术及应用系统的壹门新的技术科学。
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”和计算机软件有密切的关系。
壹方面,各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另壹方面,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。
可是,“人工智能”不等于“软件”,除了软件以外,仍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、智能机器俩方面研究模拟、延伸和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壹种外向型的学科,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,只有这样才可能让壹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,它就能够用在什么地方,因为人工智能的最根本目的仍是要模拟人类的思维。
能够归纳为八个字: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,进行壹些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。
可是,用计算机给人见病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器见病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。