人工智能学习研究的现状其发展趋势
论人工智能的现状与发展趋势
论人工智能的现状与发展趋势随着计算机技术的不断发展，人工智能逐渐成为一个备受关注的话题。
人工智能通过模拟人类思考、学习和决策的过程，使机器能够自主地解决问题和实现任务。
当前，人工智能正处于快速发展的阶段，越来越多的行业开始将人工智能应用于生产、流程管理和服务等领域，这也为人工智能带来了更广阔的发展空间。
下文将介绍人工智能的现状和发展趋势。
一、人工智能的现状目前人工智能已经广泛应用到生活、工作和娱乐等多个领域，如下所述：1. 语音识别语音识别是人工智能领域中的一个非常重要的技术，目前它已经普及到智能手机、智能音箱等多个产品中。
语音识别技术的普及，让人与机器之间的交互方式得到了根本性的改变。
2. 无人驾驶无人驾驶是另一个广受瞩目的人工智能应用领域。
随着技术的不断提升，无人驾驶技术已经逐渐走出实验室，开始应用于自动驾驶汽车、无人机等场景中。
3. 金融风控人工智能在金融领域的应用也非常广泛，如风险管理、金融欺诈控制等。
人工智能技术可以帮助金融机构分析海量数据，识别风险，减少欺诈，提升效率。
4. 医疗人工智能在医疗领域的应用也越来越广泛。
比如，人工智能可以帮助肿瘤科医生在CT扫描中检测肿瘤和血管，可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案。
但同时，人工智能也需遵循相关的规范和法律法规，确保其对患者和医疗员工的保护。
二、人工智能的发展趋势1. 深度学习技术的发展深度学习已经成为人工智能领域的核心技术之一，随着技术的不断发展，深度学习将持续推进人工智能的发展。
未来，深度学习技术将更加普及和成熟，进一步提高人工智能的应用领域和效率。
2. 人类智能和人工智能的融合人类智能和人工智能的融合将是未来人工智能发展的另一个关键趋势。
人工智能可以通过模拟人类思维和决策过程，实现对复杂问题的解决，但人类的智能和经验也具有不可替代的作用。
因此，人类智能和人工智能的融合将进一步提高人工智能的水平和应用领域。
3. 网络和云计算技术的加强未来，社交网络和云计算技术将为人工智能的发展提供更加有力的支持。
研究人工智能的应用现状和未来发展趋势
研究人工智能的应用现状和未来发展趋势在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
从智能手机中的语音助手，到工厂里的自动化生产线，人工智能的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。
一、人工智能的应用现状1、医疗领域在医疗领域，人工智能发挥着越来越重要的作用。
例如，通过对大量医疗数据的分析，人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病。
像医学影像诊断中，人工智能算法能够快速识别 X 光、CT 扫描等图像中的异常，为医生提供有价值的参考。
而且，在药物研发方面，人工智能可以预测药物的效果和潜在的副作用，大大缩短研发周期和降低成本。
2、交通领域交通领域也是人工智能大展身手的地方。
自动驾驶技术就是一个典型的例子。
通过传感器和摄像头收集的数据，人工智能系统能够实时感知周围环境，做出驾驶决策，提高行车安全性和交通效率。
此外，智能交通管理系统可以根据实时交通流量优化信号灯设置，缓解交通拥堵。
3、金融领域在金融行业，人工智能用于风险评估和欺诈检测。
它可以分析大量的交易数据，识别出异常的交易模式，及时发现潜在的欺诈行为。
同时，人工智能还能为投资者提供个性化的投资建议，优化投资组合。
4、教育领域人工智能在教育领域的应用也逐渐兴起。
个性化学习系统可以根据学生的学习情况和特点，为其定制专属的学习计划和课程内容。
智能辅导工具能够随时解答学生的问题，提供及时的反馈。
5、家居领域智能家居让我们的生活更加便捷和舒适。
通过语音指令或手机应用，我们可以控制家中的灯光、电器等设备。
智能家电能够根据用户的习惯自动调整工作模式，实现节能减排。
二、人工智能面临的挑战尽管人工智能取得了显著的成就，但也面临着一些挑战。
1、数据质量和隐私问题人工智能的发展依赖大量的数据，但数据的质量和准确性往往参差不齐。
错误或不完整的数据可能导致模型的偏差和错误预测。
同时，数据的收集和使用涉及到用户隐私，如何在保障数据安全的前提下充分利用数据是一个亟待解决的问题。
人工智能的发展现状和前景
人工智能的发展现状和前景随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正逐渐成为改变人类社会的重要力量。
人工智能技术已经在各个领域得到广泛应用，并且持续推动着社会进步。
本文将重点探讨人工智能的发展现状和前景，从技术应用、产业发展和社会影响等角度进行分析。
一、人工智能技术应用的现状1. 语音识别与自然语言处理人工智能在语音识别和自然语言处理方面取得了巨大的突破。
目前，我们使用的智能语音助手（如Siri、小度等）可以通过声音识别技术理解和执行用户的指令，大大提高了人机交互的便利性。
同时，自然语言处理技术也让机器可以理解和生成人类自然语言，该技术已广泛应用于在线客服、机器翻译等领域。
2. 机器学习与深度学习机器学习和深度学习是人工智能的核心技术之一，可以通过训练模型来实现智能化的决策和判断。
例如，在图像领域，通过深度学习算法，计算机可以自动识别和分类图像，并在人脸识别、医学影像分析等方面发挥重要作用。
此外，机器学习也在金融风控、航空航天等领域发挥着重要的作用。
3. 自动驾驶技术自动驾驶技术是人工智能在交通领域的重要应用之一。
利用传感器和深度学习技术，智能汽车可以在没有人类驾驶员的情况下实现自主导航和避免碰撞。
目前，很多汽车制造商和科技公司正在积极开展自动驾驶技术的研究和开发，将为未来交通带来革命性的变化。
二、人工智能产业的发展现状1. 产业规模不断扩大人工智能产业近年来呈现出迅猛发展的态势。
根据统计数据显示，2019年全球人工智能市场规模达到1165亿美元，预计到2025年将达到19061亿美元。
人工智能已经成为各国争相布局的战略性新兴产业，尤其是中国、美国等发达国家更是投入巨资来推动相关技术的研究和应用。
2. 创新企业不断涌现人工智能的发展离不开创新企业的推动。
许多以人工智能为核心的创新型企业不断涌现，它们通过技术创新和商业模式的突破，推动着人工智能行业的快速发展。
人工智能技术的发展现状与未来趋势分析
人工智能技术的发展现状与未来趋势分析人工智能技术的发展现状与未来趋势引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门交叉学科，涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
近年来，随着计算机计算能力和数据规模的不断增长，人工智能得到了快速发展。
本文将对人工智能技术的当前发展现状进行分析，并探讨未来的发展趋势。
一、人工智能技术的发展现状：1. 机器学习：机器学习作为人工智能的核心技术之一，通过训练算法使计算机具备从经验中学习和改进的能力。
深度学习模型如卷积神经网络、循环神经网络等在图像、语音识别领域取得了重大突破。
2. 自然语言处理：自然语言处理技术的进步使得计算机能够理解和处理人类自然语言。
语音识别、机器翻译以及对话系统等应用的广泛应用，使其在语音助手、智能家居等领域得到了广泛应用。
3. 计算机视觉：计算机视觉技术通过模仿人类视觉系统实现对图像和视频的智能分析和理解。
目标检测、物体识别、图像生成等方向的研究使得计算机能够更好地理解图像和视频内容。
4. 强化学习：强化学习通过训练一个智能体来最大化所获取的奖励，实现了智能体的自主学习和决策能力。
在游戏、机器人等领域的应用中取得了巨大的成功。
二、人工智能技术的未来趋势：1. 智能辅助决策：人工智能将成为人类决策的重要辅助，结合大数据分析和机器学习算法，为各领域提供智能决策支持，如医疗诊断、金融投资等。
同时，人工智能系统将与人类共同合作，实现更加准确和高效的决策。
2. 人机交互的进一步发展：通过自然语言处理、计算机视觉等技术的不断发展，人机交互将变得更加智能和自然。
未来，人工智能技术将更好地理解人类的情感和意图，并通过更加人性化的界面进行与人的交互。
3. 自主学习和迁移学习：强化学习和迁移学习等技术的不断发展，将使得智能体具备更强的自主学习和迁移能力。
未来的人工智能系统将能够从一个领域的知识迁移到另一个领域，并进行跨领域的智能决策和操作。
人工智能的发展现状及未来趋势
人工智能的发展现状及未来趋势1. 人工智能的发展现状1.1 当前人工智能的应用领域1.1 当前人工智能的应用领域人工智能的发展已经在各个领域得到广泛应用。
以下是一些当前人工智能的应用领域及其具体示例：1. 医疗保健：人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著成果。
例如，通过深度学习算法，可以对医学影像进行自动分析和诊断，提高了疾病检测的准确性和效率。
此外，人工智能还可以帮助医生制定个性化的治疗方案，提供精准医疗服务。
2. 金融服务：人工智能在金融领域的应用也非常广泛。
例如，通过机器学习算法，可以对金融市场进行预测和分析，帮助投资者做出更明智的决策。
此外，人工智能还可以自动化处理金融交易和风险管理，提高交易效率和减少风险。
3. 智能交通：人工智能在交通领域的应用也越来越多。
例如，通过计算机视觉和深度学习算法，可以实现智能驾驶，提高交通安全性和减少交通事故。
此外，人工智能还可以优化交通流量，提高交通效率，减少交通拥堵。
4. 零售业：人工智能在零售领域的应用也日益普及。
例如，通过数据分析和机器学习算法，可以对消费者行为进行预测和分析，帮助零售商做出更准确的市场营销策略。
此外，人工智能还可以实现智能推荐系统，根据用户的偏好和购买历史，提供个性化的商品推荐。
5. 教育：人工智能在教育领域的应用也逐渐增多。
例如，通过自然语言处理和机器学习算法，可以实现智能辅导系统，帮助学生进行个性化学习。
此外，人工智能还可以对学生的学习情况进行分析和评估，提供针对性的教学建议。
通过以上示例，可以看出人工智能在各个领域的应用已经取得了显著成果，为各行各业带来了巨大的改变和机遇。
随着技术的不断进步和创新，人工智能的应用领域还将继续扩大，为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。
1.2 人工智能在科技行业的影响1.2 人工智能在科技行业的影响人工智能在科技行业的发展已经产生了广泛的影响。
以下是一些具体的示例：1. 自动驾驶技术：人工智能在自动驾驶技术中扮演着重要的角色。
人工智能的现状和今后发展趋势展望教学文稿
人工智能的现状和今后发展趋势展望教学文稿
一、人工智能的现状
人工智能技术（AI）是一种用计算机来实现人类智慧功能的技术，它
在当今社会已经发展到了一定阶段。
在人工智能技术方面，技术发展最迅猛的是机器学习，它能够让机器
通过对手头数据的分析和学习来不断改进自身的性能，并在未来应用于更
多的领域，例如机器人、无人驾驶、智能安全等，甚至替代人类完成一些
服务性行业的职位。
此外，自然语言处理（NLP）也是人工智能技术的热门发展方向，它
能够让机器理解自然语言，进一步实现人机交互，更好地满足用户的需求。
同时，在计算机视觉领域，也存在着大量的发展，可以通过相机让机
器“看懂”周围世界，并基于此进行智能的计算，从而用于智能安防、机
器人导航等领域。
总的来说，当今的人工智能技术可以说是发展取得了空前的成就，对
未来的发展有着重大的潜力。
二、未来发展趋势展望
随着技术的进步，AI技术有望进一步发展变得更加强大。
首先，人工智能技术未来会更多地深入到各个领域，实现更多的任务
自动化，从而替代人类完成更多的工作。
其次，在计算机视觉领域，未来将会有更多的图像识别和分析技术，
可以将相机作为一个输入。
我国人工智能的发展现状及趋势
我国人工智能的发展现状及趋势1. 人工智能的崭露头角说到人工智能，大家心里是不是都觉得有点神秘？其实，人工智能在我们生活中已经悄悄地扎了根。
你早上醒来，打开手机，是不是被那些智能助手提醒了一堆事情？“嘿，今天有会议，要不要提前准备一下？”这种感觉是不是特别像有个贴心的小伙伴在你身边呢？这就是人工智能的魔力。
我国在这方面的发展可是相当迅速，简直就像坐上了火箭。
几年前，大家还在讨论它的未来，现在它已经开始改变我们的生活方式了。
在科技的推动下，人工智能的应用越来越广泛。
从语音识别、图像处理到智能推荐，几乎无处不在。
举个简单的例子，大家都喜欢的外卖软件，后台的算法可是费了不少心思呢。
你点的每一份外卖，系统都在用智能分析，给你推荐你可能喜欢的菜品。
说到底，这都是人工智能在背后默默地付出。
再比如，购物时的个性化推荐，谁不想买到合适的东西呢？所以，咱们的生活就像是被人工智能加了一层滤镜，美得不行！2. 人工智能的多重应用2.1 在医疗领域的身影人工智能在医疗领域的发展，更是让人眼前一亮。
现在的医院，很多地方都引入了智能诊断系统。
你知道吗？一些复杂的病例，人工智能竟然能帮助医生进行初步判断。
就像个聪明的助手，提供一些有价值的参考。
这样一来，医生就能腾出更多时间来关心患者，真是个双赢的局面。
更有意思的是，人工智能还能帮助我们管理健康。
你想啊，现在有些智能手环，不仅能记录你的运动量，还能监测心率、睡眠质量。
这些数据经过智能算法分析，给你提供健康建议，简直就像有个私人教练在身边。
谁不想拥有这样的服务呢？2.2 在教育行业的助力再来聊聊教育行业，人工智能的介入可真是如虎添翼。
想象一下，学生们在课堂上，可以通过智能教学系统，个性化地学习。
这就像是每个孩子都有自己的学习小管家，能够根据他们的学习情况，提供适合的资源和建议。
而且，老师们也能借助这些技术，轻松了解每个孩子的学习进度，调整教学计划，真是如鱼得水。
而且，现在很多在线教育平台都在用人工智能来提升学习体验。
当前人工智能的研究现状及其未来发展趋势
当前人工智能的研究现状及其未来发展趋势人工智能是指通过计算机技术和算法等手段来模拟人类智能的一种技术。
近年来，人工智能技术的发展呈现出了越来越快的速度。
在各个领域都有人工智能的应用，如医疗、金融、交通等。
本文就当前人工智能的研究现状及其未来发展趋势展开阐述。
一、人工智能的研究现状1、人工智能技术的基础人工智能技术的基础是机器学习、深度学习、自然语言处理等。
机器学习是指通过计算机算法来实现对数据的学习和预测，以期能够更好地识别和分类数据。
而深度学习则是指通过多层神经网络来自动学习数据表征的过程。
自然语言处理则是通过计算机对人类语言进行分析和理解，以期更好地完成语言的交流。
2、人工智能在医疗领域的应用在医疗领域，人工智能技术的应用主要集中在医疗诊断、药物研发等方面。
通过对大量的医疗数据进行分析和处理，人工智能可以更好地诊断病情，并提供更加精准的治疗方案。
此外，人工智能在药物研发方面的应用也越来越广泛，可以更快地帮助研发人员找到有效的药物。
3、人工智能在金融领域的应用在金融领域，人工智能的应用主要体现在风控、投资和客户服务等方面。
通过对海量的数据进行分析和处理，人工智能可以更好地风险管理、提高投资效率以及提供更好的客户服务。
4、人工智能在交通领域的应用在交通领域，人工智能技术的应用主要集中在交通网络建设、交通拥堵缓解、智能驾驶等方面。
通过对大量的交通数据进行分析和处理，人工智能可以更好地规划交通网络，提高交通运输效率，从而缓解交通拥堵。
智能驾驶则是指利用人工智能技术来实现自动驾驶。
二、人工智能的未来发展趋势1、产业化进程加速随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域的应用也会越来越广泛。
未来人工智能技术将会逐渐实现产业化，并向更多的领域渗透，加速推进人工智能技术的发展。
2、人工智能与物联网的结合未来人工智能技术将会与物联网结合，从而实现更加智能化的应用。
通过对大量物联网数据进行分析和处理，人工智能可以更好地监测和预测物联网设备的状态，更好地服务于用户需求。
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浅谈人工智能学习研究的现状及其发展趋势摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。
但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。
尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。
本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。
自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。
1.前言自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。
人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。
目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。
人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。
从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。
人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。
学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。
它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。
学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所；学习机制与知识表达方式密切相关，神经网络表示形式的知识可以用ANN算法或GA算法来获取，也可以用加强算法来获取。
因此，人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在电子计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，于是当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”。
可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能学习这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。
它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
2.人工智能学习的历史性基础和发展步伐人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。
这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。
于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。
计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。
1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。
由人类裁判员向房间里的人和计算机提问(比如：“你是机器还是人?”或“你是男人还是女人?”等等)，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。
图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。
“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。
有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。
这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。
几乎在图灵上述工作的同时，冯·诺依曼从生物学角度研究了人工智能。
从生物学的观点看，智能是进化的结果，而进化的基本条件之一是“繁殖”。
为此，冯·诺依曼构造了“自再生自动机”，这是一种有“繁殖”能力的数学模型。
冯·诺依曼的分析表明，自再生自动机self-reproducing automaton的内容结构对于“繁殖”是充分的和必要的。
他进而推测，这种结构必定存在于活的细胞之中。
五年之后，克里克和沃森关于DNA结构的重大发现完全证实了冯·诺依曼的猜测：自再生自动机的几个功能模块均有生物学上的对应物。
其中，模块A对应于核糖体，B对应于RND酶和DNA聚合酶，D对应于RNA和DNA，E对应于阻遏控制分子和抗阻遏控制分子等。
冯·诺依曼的工作为后来人工智能中的一条研究路线(人工生命)提供了重要的基础。
图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。
1956年夏天举行的达德茅斯研讨会，被认为是人工智能作为一门独立学科正式诞生的标志。
这次研讨会聚集了来自数学、信息科学、心理学、神经生理学和计算机科学等不同领域的领导者，包括Minsky，Rochester， Simon， Solonio 和Mccarthy等。
其中，Miusky，Mccarthy，Newell和Simon 后来被认为是美国人工智能界的“四大领袖”。
与会者从不同角度搜索了使机器具有智能的途径和方式，并决定用“人工智能”(Artificial Intelligence)一词来概括这一新的研究方向。
达德茅斯研讨会开创了人工智能的第一个发展时期。
在这个时期里，研究者们展开了一系列开创性工作，并取得了引人注目的成果。
会后不久，Newell，Shaw和Simon完成了一个自动证明数学定理的计算机程序Logic Theorist (此前Martin和Davis曾编制了一个算术定理的证明程序，但未发表)，证明了《数学原理》第二章中的38条定理，由此开创了人工智能中“自动定理证明”这一分支。
1958年，美籍逻辑学家王浩在自动定理证明中取得的重要进展。
他的程序在IBM 704计算机上用不到5分钟的时间证明了《数学原理》中“命题演算”的全部220条定理。
1959年，王浩的改进程序用8.4分钟证明了上述220条定理及谓词演算的绝大部分定理。
1983年，美国数学学会将自动定理证明的第一个“里程碑奖”授予王浩，以表彰他的杰出贡献(自动定理证明的“里程碑奖”每25年评选一次，由此可见其份量)。
受王浩工作的鼓舞，自动定理证明的研究形成一股热潮。
比如，Slagle的符号积分程序SAINT经测试已达到了大学生的积分演算水准;而Mosis的SIN程序的效率比SAINT提高了约三倍，被认为达到了专家水平。
自动定理证明的理论价值和应用范围并不局限于数学领域。
事实上，很多问题可以转化为定理证明问题，或者与定理证明有关。
可以认为，自动定理证明的核心问题是自动推理，而推理在人的智能行为中起普遍性的重要作用。
基于这一看法，在自动定理证明的基础上进一步研究通用问题求解，是一个值得探索的课题。
从1957年开始，Newell，Shaw 和Simon等人着手研究不依赖于具体领域的通用解题程序，称之为GPS，它是在Logic Theorist的基础上发展起来的，虽然后来的实践表明，GPS作为一个独立的求解程序，其能力是有限的，但在GPS中发展起来的技术对人工智能的发展有重要意义．人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，1956年，Samnel研制了一个西洋跳棋程序，该程序“天生”下跳棋水平很低，远远不是Samuel的对手。
但它有学习能力，能从棋谱中学习，也能在实践中总结提高。
经过三年的“学习”，该程序与1959年打败了Samuel;又经过三年，打败了美国一个州的冠军。
值得注意的是，虽然下棋至多只能算是一项体育运动，下棋的程序似乎只是一种游戏程序，但Samuel工作的意义十分重大：它同时刺激了“搜索”和“机器学习”这两个人工智能重要领域的发展。
与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。
根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。
例如“规划”问题。
设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。
这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。
“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。
（注：第一阶段是搜索解决问题）人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。
通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。
Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。
70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。
知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。
知识获取是究怎样有效地获得专家知识；知识表示是究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用是究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。
知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。
在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。