人工智能
人工智能技术简介
人工智能技术简介关键信息项：1、人工智能的定义与范围2、人工智能的主要技术分支3、人工智能的应用领域4、人工智能的发展历程5、人工智能的优势与挑战6、人工智能的未来发展趋势11 人工智能的定义与范围111 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指让计算机系统模拟人类智能的技术和方法。
它旨在使计算机能够像人类一样学习、思考、推理和解决问题。
112 人工智能的范围人工智能涵盖了多个领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、智能机器人等。
这些领域相互关联，共同推动了人工智能的发展。
12 人工智能的主要技术分支121 机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一，它使计算机通过数据和算法进行学习和改进。
常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
122 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，基于人工神经网络，能够处理大规模数据并提取复杂的特征。
卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别和自然语言处理等方面取得了显著成果。
123 自然语言处理自然语言处理致力于让计算机理解和处理人类语言。
包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等应用。
124 计算机视觉计算机视觉使计算机能够从图像或视频中获取信息和理解场景。
目标检测、图像识别、人脸识别等是其重要的研究方向。
125 语音识别语音识别技术将人类的语音转换为文字，为语音交互提供基础。
13 人工智能的应用领域131 医疗保健在医疗领域，人工智能可用于疾病诊断、医学影像分析、药物研发、医疗机器人等方面，提高医疗效率和准确性。
132 金融服务金融行业利用人工智能进行风险评估、欺诈检测、投资建议、客户服务等，优化金融决策和业务流程。
133 交通运输自动驾驶是人工智能在交通运输领域的重要应用，此外还包括交通流量预测、智能物流等。
134 教育个性化学习、智能辅导系统、教育资源推荐等应用有助于提升教育质量和效率。
人工智能简介
应用
机器学习在许多领域都 有广泛的应用，如语音 识别、图像识别、自然 语言处理、推荐系统等。
深度学习
定义
深度学习是机器学习的一 种，通过建立类似于人脑 的神经网络来进行分析和 学习，以实现人工智能。
原理
通过大量的数据训练，神 经网络能够自动提取出数 据的特征，并基于这些特 征进行分类或预测。
应用
深度学习在语音识别、图 像识别、自然语言处理等 领域有着广泛的应用，是 人工智能发展的重要方向 之一。
就业影响
人工智能的发展可能导致一些传 统职位的消失，对就业市场产生 影响。
伦理道德
人工智能的发展引发了一些伦理 道德问题，如机器决策的公正性 和透明度等。
人工智能的未来发展方向
随着算法和算力的不断突破，人工 智能技术将取得更大的进步，实现 更高级的功能和应用。
人工智能将与各领域进行深度融合， 如医疗、金融、教育等，创造出更 多的商业和社会价值。
随着人工智能的发展，将面临越来 越多的伦理和法律问题，需要加强 相关法规和伦理规范的建设。
技术进步
跨界融合
伦理和法律问题
04
人工智能与人类的关系
人工智能对人类的影响
工作效率
人工智能的发展提高了工作效率，减轻了人类的工 作负担。
生活便利
人工智能技术广泛应用于生活，如语音助手、智能 家居等，使生活更加便利。
人工智能简介
目录
01 人工智能的定义和发展 03 人工智能的未来展望
02 人工智能的技术原理 04 人工智能与人类的关系
01
人工智能的定义和发展
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科 学的一个分支，旨在 研究和开发能够模拟、 延伸和扩展人类智能 的理论、方法、技术 及应用系统。
人工智能是什么意思
人工智能是什么意思人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机科学与技术，模拟和探索人类智能信息处理的理论、方法、技术和应用系统的综合学科。
它致力于研究和开发能够像人类一样感知、理解、学习、推理和决策的智能机器，以实现人工智能应用于各个领域中的自动化和智能化。
人工智能的概念最早于1956年由约翰·麦卡锡等人提出，起初被视为实现人类级别智能的研究领域。
然而，由于计算能力、算法和数据可用性的限制，人工智能的发展进展缓慢，成效有限。
近年来，随着计算机计算速度的指数级提升、大数据技术的兴起以及机器学习和深度学习等领域的突破性进展，人工智能进入了快速发展的阶段。
人工智能的核心思想是让计算机模仿人的思维和智能行为。
人工智能研究涉及多个学科，包括数学、计算机科学、信息论、认知心理学、神经科学等。
其中，机器学习是人工智能的重要分支，其通过构建和训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动掌握规律和知识，以便进行智能决策。
人工智能的应用领域非常广泛。
在医疗领域，人工智能已经在疾病诊断、药物研发和健康管理等方面发挥着重要作用。
在金融领域，人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法，提供高效的风险评估和智能投资建议。
在交通领域，人工智能可以用于交通流量优化、无人驾驶技术和智能交通管理。
在社交媒体领域，人工智能可以通过情感识别和个性化推荐，提升用户体验和广告精准度。
然而，人工智能也带来了一些挑战和争议。
一方面，人工智能可能造成部分人力岗位的失业，加剧社会不平等。
另一方面，人工智能的算法和决策可能存在偏见和不可解释性，引发伦理和隐私问题。
因此，在人工智能的发展和应用中，需要重视人工智能的伦理、法律和社会影响，并制定相应的政策和规范。
总之，人工智能是通过计算机科学与技术，模拟和探索人类智能信息处理的学科，其应用已经深入到各个领域。
人工智能的发展和应用将对人类社会产生深远的影响，我们需要在技术进步和社会治理方面做出正确的抉择，以实现人工智能的良好发展和应用。
人工智能概述
人工智能概述
(4)应用研究愈加深入而广泛。当今的人工智能研 究与实际应用的结合越来越紧密，受应用的驱动越来 越明显。事实上，现在的人工智能技术已同整个计算 机科学技术紧密地结合在一起了，其应用也与传统的 计算机应用越来越相互融合了。
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人工智能概述
1.2 人工智能的研究途径与方法
1. 结构模拟，神经计算 所谓结构模拟，就是根据人脑的生理结构和工作 机理，实现计算机的智能，即人工智能。 2. 功能模拟，符号推演 由于人脑的奥秘至今还未彻底揭开，所以，人们
就在当前的数字计算机上，对人脑从功能上进行模拟，
实现人工智能。
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人工智能概述
3 行为模拟，控制进化
除了上述两种研究途径和方法外，还有一种基于感 知-行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。 这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性， 如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和实现 人工智能。基于这一方法研究人工智能的典型代表要算 MIT的R.Brooks教授，他研制的六足行走机器人(亦称为 人造昆虫或机器虫)
对推理的研究往往涉及到对逻辑的研究。逻辑是人脑
思维的规律，从而也是推理的理论基础。机器推理或 人工智能用到的逻辑，主要包括经典逻辑中的谓词逻 辑和由它经某种扩充、发展而来的各种逻辑。后者通 常称为非经典或非标准逻辑。
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人工智能概述
1.4.2 搜索技术
所谓搜索，就是为了达到某一“目标”，而连续 地进行推理的过程。搜索技术就是对推理进行引导和 控制的技术，它也是人工智能的基本技术之一。事实 上，许多智能活动的过程，甚至所有智能活动的过程， 都可看作或抽象为一个“问题求解”过程。而所谓 “问题求解”过程，实质上就是在显式的或隐式的问 题空间中进行搜索的过程。即在某一状态图，或者与
人工智能是什么
人工智能是什么
1、人工智能的定义
人工智能是一门学科，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。
这种智能的最理想状态是像人一样拥有学习、推理等能力。
简单来说，是指可模仿人类智能来执行任务，并基于收集的信息对自身进行迭代改进的系统和机器。
2、人工智能的五大主要分支
（1）计算机视觉
计算机视觉是指机器感知环境的能力，这一技术类别中的经典任务有图像分类、目标检测、图像分割和目标追踪。
其中目标检测和人脸识别是比较成功的研究领域。
（2）语音识别
语音识别是指识别语音并将其转换成对应文本的技术，文本转语音也是这一领域内一个类似的研究主题。
随着大数据和深度学习技术的发展，语音识别进展迅猛，但是仍面临声纹识别和鸡尾酒会效应等一些特殊难题。
同时语音识别严重依赖云，离线效果不好。
（3）文本分类
文本分类可用于理解、组织和分类结构或非结构化文本，其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。
当前阶段，文本分类的瓶颈出现在有歧义和偏差的数据上。
（4）机器翻译
机器翻译是利用机器自动将一种语言翻译成另一种语言。
在当前阶段，受限于词表问题，俚语和行话等内容的翻译会比较困难，专业领域的机器翻译通常表现不好。
（5）机器人
机器人研究主要是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。
工业机器人是发展最快的应用领域，在进入21世纪之后，机器人领域就已经进入了社会影响阶段，此时各种工业机器人已经主宰了装配生产线。
此外，软体机器人在很多领域也有广泛的应用，比如在医疗行业协助手术。
人工智能的定义是什么
人工智能的定义是什么引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要领域，也是近年来备受瞩目的技术领域。
随着计算机处理能力的提升、大数据的爆发和机器学习的发展，人工智能正逐渐渗透到社会生活的各个方面。
但是，人工智能究竟是什么？它有什么特点和能力？本文将尝试对人工智能做出定义，并介绍其主要特点和应用领域。
人工智能的定义人工智能是指模拟和仿真人类智能的机器的一门科学和技术。
它涵盖了构建智能代理以及使这些代理能够感知环境和自主决策的方法和技术。
人工智能的一个关键目标是使机器能够像人类一样具备学习、推理、解决问题、理解语言和感知视觉等能力。
人工智能的特点自主决策人工智能的最基本特点之一是自主决策能力。
通过机器学习、深度学习和强化学习等方法，人工智能系统可以从大量的数据中学习并形成决策模型，然后根据当前的输入和环境信息做出相应的决策。
这种自主决策的能力使得人工智能系统在处理复杂任务时具有相对较高的灵活性和效率。
学习能力另一个重要特点是人工智能的学习能力。
人工智能系统可以通过训练数据和算法进行学习，不断优化和改进自己的模型和算法。
例如，深度学习神经网络可以通过反向传播算法来调整权重和参数，从而提高其性能和准确性。
这种学习能力使得人工智能可以从经验中不断提取知识，并将其应用于新的问题和任务中。
自然语言处理人工智能还具备自然语言处理的能力。
自然语言处理是指机器理解和处理人类语言的能力，包括文本理解、语音识别和语义分析等。
通过自然语言处理技术，人工智能系统可以与人类进行自然而流畅的交流，并理解人类的需求和意图。
这是实现人机交互和智能助理等应用的基础。
计算机视觉另一个重要的特点是人工智能的计算机视觉能力。
计算机视觉指的是使计算机能够感知和理解图像和视频的能力。
通过深度学习和图像识别等技术，人工智能系统可以识别和分类图像，检测和跟踪目标，甚至进行图像生成和处理等任务。
这种计算机视觉能力使得人工智能在图像识别、智能监控和无人驾驶等领域具有广泛的应用价值。
人工智能指的什么
人工智能指的什么人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）一词广泛用于描述一种由计算机系统实现的模仿人类智能的技术和方法。
它涵盖了多个子领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
人工智能技术的发展近年来呈现出爆发式增长，其应用领域也不断拓展，深刻改变了我们的生活和工作方式。
一、人工智能的定义和分类人工智能的定义广泛且多样化。
从学术角度看，人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能行为的学科；从应用角度看，人工智能是一种实现智能思维的计算机系统或应用。
根据其功能和应用方式的不同，人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能（Narrow AI），也称为特定领域人工智能（Applied AI），是指在特定任务或领域中具备智能化能力的计算机系统，如语音助手、自动驾驶系统、面部识别等。
这种人工智能系统通常只能解决特定的问题，其智能水平远远低于人类智能。
强人工智能（General AI）是指具备与人类智能水平相当或超过人类的计算机系统。
强人工智能不仅能够在特定领域表现出智能，还能够在多个领域进行自主学习和创新。
然而，目前强人工智能仍处于理论和实践探索阶段，尚未实现。
二、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪五六十年代。
早期的人工智能研究主要集中在符号推理和专家系统方面。
但由于计算机硬件和算法的限制，最初的人工智能技术并未取得显著的成果。
随着计算机算力的提升、数据量的增加以及深度学习算法的兴起，人工智能取得了重大突破。
特别是2012年，由于深度学习技术在图像识别任务上的巨大成功，人工智能引起了全球范围内的关注和热潮。
三、人工智能的应用领域人工智能的应用领域广泛且多样化。
目前，人工智能已应用于医疗诊断、金融风控、智能制造、交通运输、农业等众多领域。
在医疗诊断方面，人工智能可以通过分析海量的病例数据，辅助医生进行疾病诊断，并提供合理的治疗建议。
在金融风控中，人工智能可以通过对大数据的分析，提高风控模型的准确性和效率，降低金融风险。
什么是人工智能ai
什么是人工智能ai人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟和复制人类智能的方式，使计算机系统具备一定程度的学习、推理、理解和判断等能力的科学与技术。
它是以人的智能活动为蓝本，通过算法和模型的建立与训练，实现机器在某些任务上达到或超过人类水平。
一、人工智能的发展历程人工智能的起源可以追溯到上个世纪40年代，当时的计算机科学家们希望创造出可以模拟人类思维的机器。
经过数十年的研究与探索，人工智能逐渐得到了突破与发展。
特别是近几年，随着计算机计算能力的提升和大数据的普及，人工智能在各个领域大放异彩。
二、人工智能的分类根据功能和技术的不同，人工智能可以被分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能（Narrow AI）指的是针对特定任务或领域进行开发和优化的人工智能系统，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
弱人工智能在特定任务上能够表现出较高的智能水平，但缺乏超出这些任务范围的人类一般的智能。
强人工智能（General AI）则是指具备与人类相等或超出人类智能的人工智能系统。
这种人工智能具备学习的能力，能够从未曾接触过的情境中获取知识，并能够理解和解决各种问题。
然而，目前强人工智能仍然处于研究和实验阶段，尚未实现商业化应用。
三、人工智能的应用领域人工智能以其强大的计算和数据处理能力，在各个领域都取得卓越的成就。
1. 医疗健康领域人工智能在医学影像诊断、精准治疗方案推荐等方面发挥了巨大作用。
通过对大量医学影像数据的分析和比对，AI技术可以帮助医生准确判断病情并提供个性化的治疗建议。
2. 交通运输领域自动驾驶技术是人工智能在交通运输领域的重要应用之一。
利用传感器、摄像头和深度学习算法，AI可以实时感知周围环境并做出精准操控，提高交通安全和效率。
3. 金融领域人工智能在金融风控、投资分析、客户服务等方面具有广泛应用。
通过大数据分析和机器学习算法，AI可以预测市场走势、风险评估，并提供个性化的金融产品和服务。
人工智能是什么意思
人工智能是什么意思人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）一词源自于英文“Artificial Intelligence”，是指计算机科学和信息技术领域的一个分支，旨在研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。
在计算机领域，人工智能是一种使机器模拟和表现出人类智能特征的技术或系统。
一、人工智能的定义和分类人工智能的定义并没有一个统一的标准，但通常可以从以下几个角度进行分类：1.强人工智能和弱人工智能：强人工智能是指拥有与人类智能相同甚至超越人类智能的能力，能够进行类似于人类思维的复杂任务和创新性行为。
弱人工智能则是指具备某一特定任务的智能，例如在棋类游戏中击败人类大师的计算机程序。
2.狭义人工智能和广义人工智能：狭义人工智能是指专门处理特定任务的人工智能系统，如人脸识别系统、语音识别系统等。
广义人工智能则是指拥有类似于人类在各个领域具备的智能能力，并能够灵活适应多种任务的系统。
3.分级人工智能：分级人工智能将人工智能按照智能程度进行分级，一般可以分为感知、认知和自主三个层次。
感知层次主要进行数据的获取和处理，认知层次主要实现对数据的理解和推理，自主层次则是实现智能的自主决策和行动。
二、人工智能的应用领域人工智能在各个领域均有广泛的应用，涵盖了医疗、金融、交通、安防、制造业等多个行业。
1.医疗领域：人工智能可应用于医疗诊断、个性化治疗、基因研究等方面。
通过对大量的医学数据进行分析和学习，人工智能系统能够帮助医生提前发现疾病风险，辅助诊断，并为治疗提供决策支持。
2.金融领域：人工智能可以用于风险控制、信用评估以及智能投资等金融业务。
通过数据挖掘、模型训练和自动化决策等技术手段，人工智能在金融领域能够提高业务效率、降低风险，并为投资者提供个性化服务。
3.交通领域：人工智能在交通领域的应用包括交通流量预测、智能导航和无人驾驶等。
通过对交通数据的分析和模式识别，人工智能系统能够优化道路规划，提升交通效率，减少交通事故风险。
什么是人工智能
什么是人工智能人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样进行智能思考和学习的科学和技术。
近年来，随着计算机技术的不断发展和计算能力的提高，人工智能已经成为科技领域中备受关注的热门话题。
1. 人工智能的定义和起源人工智能的定义是指使机器具备像人类一样的智能能力，包括理解自然语言、语音和图像等感知能力，以及推理、决策和学习等认知能力。
人工智能这个词最早由计算机科学家约翰·麦卡锡在1956年提出，从此人工智能开始成为一个独立的研究领域。
2. 人工智能的分类基于不同的研究方法和应用领域，人工智能可以分为几个不同的类别。
其中，专家系统是模仿人类专家知识和推理过程的计算机程序，用于解决专业领域的问题；机器学习是通过训练和经验积累，使机器能够自动学习和改进性能的技术手段；深度学习是机器学习的一种特殊形式，通过大规模数据和神经网络模型来进行模式识别和决策。
3. 人工智能的应用领域人工智能已经在多个领域得到广泛应用。
在医疗领域，人工智能可以帮助诊断疾病、设计治疗方案以及辅助手术操作；在交通领域，人工智能可以用于交通流量优化、自动驾驶技术等；在金融领域，人工智能可以进行风险评估和投资决策；在制造业领域，人工智能可以提高生产效率和质量控制等。
4. 人工智能的发展和挑战人工智能在过去几十年取得了巨大的发展，取得了许多令人瞩目的成果。
然而，人工智能仍然面临着许多挑战。
其中，数据隐私和安全性问题是人工智能发展中的重要考虑因素；伦理和道德问题也需要深入探讨，例如人工智能在就业和社会动荡方面的影响等。
5. 人工智能的未来展望随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，人工智能有望在未来取得更加广泛和深入的发展。
人工智能将成为推动社会生产力和经济发展的重要引擎，为人类创造更多的便利和机会。
总结：人工智能是一门研究如何使计算机能够像人一样进行智能思考和学习的科学和技术。
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人工智能的发展及应用
摘要：关于什么是“智能”，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。
【关键字】人工智能计算机科学专家系统未来展望
一、人工智能的发展
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,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。
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。
这一阶段的特点是：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。
并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences onArtificial Intelligence 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K I P S”，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，但它的开展形成了一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，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。
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。
不仅研究基于同一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与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。
二、人工智能的应用
人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，经过几十年的发展，人工智能应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。
本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，籍此使读者对我们身边的人工智能应用有一个感性的认识。
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, 方程的数值解, 比如天气预报、油藏模拟、航天等领域; 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Mathematica 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”, 随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。
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最关键的突破口，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。
识别过程与人类的学习过程相似。
以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。
该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。
指纹是人体的一个重要特征，具有唯一性。
北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。
从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。
北京指纹自动识别系统的推出，使我国公安干警从指纹查对的繁重人工处理中解放出来。
3. 专家系统专家系统是一种模拟人类专家解决某些领域问题的计算机程序系统。
专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。
专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。
根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等 1 0 种类型。
具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。
4. 机器翻译机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。
目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。
词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。
汉化翻译软件的典型代表是“东方
快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。
三、未来发展与展望
个人觉得未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感，因为目前人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理能。
人工神经网络是未来人工智能应用的新领域。
今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活，一些面向苹果机和IBM兼容机的应用软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备，相信将来人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。
参考文献
[1]蔡自兴等.人工智能基础.高等教育出版社
[2]程伟良.广义专家系统.北京理工大学出版社。