1.3 人工智能成功的实例
人工智能的成功案例
人工智能的成功案例
人工智能技术在不断发展，已经在许多领域中取得了成功的应用。
以下是一些人工智能的成功案例：
1. AlphaGo：AlphaGo是由Google DeepMind开发的人工智能围棋程序，它在2016年击败了世界棋王李世石，成为了人工智能历史
上的里程碑。
2. 无人驾驶汽车：无人驾驶汽车是基于人工智能技术的智能交
通系统，可以实现自动驾驶，大大提升了交通安全性，并且极大地减少了交通拥堵。
3. 人脸识别技术：人脸识别技术可用于公安、金融、社会保障
等各领域，可以帮助警方追踪犯罪嫌疑人，保障人民的财产安全。
4. 智能客服：智能客服是基于人工智能技术的在线客服系统，
可以自动回答客户的问题，节省了企业的人力成本，提高了客户的满意度。
5. 股票预测：人工智能技术可以通过分析海量数据，预测股票
市场的趋势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
以上是人工智能的一些成功案例，它们的出现大大提高了我们的生活质量和工作效率。
相信随着人工智能技术的不断发展，未来还会有更多的成功案例涌现。
- 1 -。
人工智能战胜人类的例子
人工智能战胜人类的例子随着人工智能的快速发展，已经出现了很多人工智能战胜人类的例子。
这些例子不仅给我们带来了震撼，更表明着人工智能已经深入到了我们现实生活中的方方面面，从医疗、金融到汽车驾驶，都有着广泛的应用。
首先，人工智能在棋类游戏中已经战胜了人类，这是人工智能长期以来努力的一个目标。
历史上，在围棋这样的棋类游戏中，人类一直占据主导地位。
然而，随着AlphaGo的横空出世，这一传统被彻底颠覆。
AlphaGo在围棋比赛中横扫人类职业棋手，一举成为了围棋界的巨星，更重要的是，AlphaGo的胜利表明着人工智能具备了超越人类思维的潜力。
其次，人工智能在语音识别、自然语言处理等领域也取得了突破性的进展。
所谓语音识别，就是让电脑通过识别人的语音，自动转化为文本或指令。
早在20世纪90年代，人们就开始尝试使用语音识别技术，但效果并不理想。
而随着机器学习技术和深度学习的出现，语音识别技术得到了质的飞跃。
如今，人工智能语音识别技术已经达到了惊人的准确率，用户只需轻轻一说，电脑就能听懂并自动实现指令。
另外，人工智能在图像识别、计算机视觉等领域也有着非常广泛的运用。
例如，谷歌翻译依靠人工智能技术，可以自动识别图片中的文字，将其自动翻译为用户所需的语言，这大大方便了各国人民的日常生活。
不过，人工智能的发展也带来了一定的问题和挑战。
例如，智能机器人的出现，可能会导致人类失去很多工作机会；智能化的决策系统可能对当前的权力体系产生深刻的影响等。
因此，我们必须认真思考如何引导人工智能的发展，探索出一条让人工智能与人类和谐共处的道路。
综上所述，人工智能战胜人类的例子已经越来越多，这表明着人工智能已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
尽管可能会遇到一些问题和挑战，但我们必须理智看待并积极引导人工智能的发展，才能更好地促进社会的进步和发展。
人工智能创新的例子
人工智能创新的例子
1. 嘿，你知道自动驾驶汽车吗？这可真是人工智能创新的绝佳例子啊！就好像给汽车安上了聪明的大脑，它能自己感知周围环境，做出精准的驾驶决策，这是多么酷炫的事情呀！难道你不想体验一下坐在车里，让它自己带你顺畅出行的感觉吗？
2. 哇塞，语音助手也是不得不提的人工智能创新例子呢！你跟它说说话，它就能明白你的意图，帮你搜索信息、播放音乐啥的。
这就像有个随时听候你差遣的小助手在身边，多方便呀！你难道不觉得它超级实用吗？
3. 还有医疗领域的人工智能呀！比如说智能诊断系统，它能快速分析大量的医疗数据，给医生提供精准的诊断建议。
这简直就是医生的得力小帮手啊，能挽救更多的生命，这是不是很让人惊叹呢！
4. 购物网站上的个性化推荐也是人工智能在发挥作用呢！它根据你的喜好和购物习惯，给你推荐合适的商品。
这不就像有个懂你的朋友在帮你挑选东西一样嘛，多贴心啊！你难道不会因为这个而更享受购物的过程吗？
5. 工厂里的智能机器人也很厉害呀！它们不知疲倦地工作，完成各种复杂的任务。
就如同不知疲倦的勇士，为提高生产效率而奋斗，这是不是很了不起啊！
6. 教育领域的人工智能也值得关注哦！智能学习系统可以根据学生的学习情况制定个性化的学习方案。
这不就像是每个学生都有专属的老师一样嘛，多棒呀！你难道不想让这样的创新给教育带来更多的进步吗？
人工智能的创新真的太让人惊喜了，它给我们的生活带来了巨大的改变和便利，未来肯定还有更多精彩的创新在等着我们呢！。
人工智能战胜人类的例子
人工智能战胜人类的例子人工智能（Artificial Intelligence，AI）的快速发展使得它已经在多个领域取得过人类的胜利。
下面将给出五个人工智能战胜人类的例子，并简要介绍这些例子中的相关技术和应用领域。
1. 国际象棋： 1997年，IBM的深蓝计算机战胜了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。
深蓝是一个具有先进搜索和评估能力的计算机程序，它通过计算所有可能的移动来预测最佳的行动。
它的胜利展示了人工智能在复杂游戏中的能力。
2.围棋：2016年，谷歌旗下的DeepMind公司开发的AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石。
AlphaGo使用了深度强化学习的技术，通过与人类围棋高手对弈并不断优化自身的算法，最终成功地击败了人类冠军。
这个胜利体现了人工智能在面对复杂、非线性问题上的能力。
3. 语音识别：语音识别技术已经在改善人类之间的沟通交流方面取得了重大突破。
比如，苹果的Siri，微软的Cortana，亚马逊的Alexa等智能助理已经能够通过语音识别和自然语言处理技术理解用户的口语指令，并提供相关信息和服务。
4. 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车正在成为人工智能的又一重要领域。
特斯拉、谷歌等公司都在开发和测试能够自主行驶的汽车。
这些汽车利用传感器、计算机视觉和机器学习等技术，能够识别和理解周围环境，进行自我导航和决策，从而实现自动驾驶。
5. 医学诊断：人工智能在医学领域的应用已经取得了显著的成果，尤其是在诊断中。
比如，IBM的医学影像分析系统Watson可以通过分析大量的医学文献和病例数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
人工智能可以帮助医生提高诊断的准确性和速度，从而改善患者的治疗效果和预后。
以上的例子只是人工智能战胜人类的冰山一角，人工智能在各个领域持续取得突破性的进展。
这些进展得益于深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术的不断发展，并且受益于大数据和云计算等基础设施的支撑。
1.3 人工智能成功的实例
1.3 人工智能成功的实例在形成和第一个兴旺期，人工智能研究出现了一些较有代表性的工作（这个时期AI研究的主要方向是机器翻译、定理证明、博弈等）。
1953年，美国乔治敦大学组织了第一次机器翻译的实际实验。
1954年7月，IBM公司在701计算机上做了俄译英的公开表演。
1956年，Newell(艾伦.纽厄尔)和Simon(西蒙)等人首先取得突破，他们编的程序Logic Theorist(应用启发式技术)证明了《数学原理》第二章中的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条定理，走上了以计算机程序来模拟人类思维的道路，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。
1958年定理证明方面取得新成就，美籍数理逻辑学家王浩在IBM704计算机上以3-5分钟证明了《数学原理》有关命题演算的全部220条定理，还用了几分钟证明了该书中带等式的谓词演算的150条定理中的85%，1959年再接再厉，仅用了8.4分钟就证明了以上全部定理。
1959年，IBM公司的Gelernter(格伦特尔)研制出平面几何证明程序。
博弈同样是AI第一个时期的研究热点1956年Samuel研制了跳棋程序，它在1959年击败了Samuel 本人，又在1962年打败了美国一个州的跳棋冠军而荣获州级冠军。
也在1956年，Selfridge研制出第一个字符识别程序，又在1959年推出功能更强的模式识别程序。
1960年，McCarthy建立了人工智能程序设计语言LISP。
从1957年开始，Newell、Shaw和Simon等人就开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序GPS（持续研究了十年，69年发表最后版本）。
1963年，Green公布了BASEBALL（有关美国棒球赛的问答系统）。
1963年Slagle发表了符号积分程序SAINT，用86道积分题做实验（其中54道选自麻省理工学院的大学考题），结果做出了其中的84道（1967年Mosis以他的SIN程序再创记录，效率比SAINT提高了约三倍）。
人工智能运用到现实生活的事例
人工智能运用到现实生活的事例大家好，今天咱们聊聊“人工智能”在我们生活中的那些事儿。
这可是个话题多多的领域，不光科技迷喜欢，普通人也得了解了解。
毕竟，它已经悄无声息地融入到我们的日常生活中，影响着方方面面。
下面咱们就从几个具体的例子说说，看看到底“人工智能”在实际生活中是怎么“撑起大场面”的。
1. 智能家居：生活更便捷1.1 智能音响：生活小助手说到智能家居，咱们不得不提智能音响。
记得以前，家里一大堆遥控器，找来找去麻烦得很。
现在呢，智能音响就像是个万能的“小秘书”，你只需动动嘴皮子，就能控制家里的灯光、音响、甚至空调。
例如，你只要说句“打开卧室的灯”，灯就亮了，真是方便到没话说。
更厉害的是，它还能播放你喜欢的音乐，或者告诉你天气预报，真的是贴心得不得了。
1.2 智能冰箱：懂你所需还有智能冰箱，这玩意儿真是太神奇了。
它能识别你放进去的食材，甚至能提醒你该买什么，避免食材浪费。
比如你家的冰箱里剩下的蔬菜快要过期了，它会提前提醒你用来做些什么菜肴。
这就像是一个懂你心思的厨师，让你再也不用担心冰箱里的食材浪费问题。
2. 健康管理：关爱自己和家人2.1 智能手环：贴身健康管家咱们现在都有些人戴智能手环了，对吧？这东西不仅能记录你的运动量、心率，还能监测睡眠质量。
你就像有了一个随时随地的私人教练，随时掌握自己的健康状态。
手环还会根据你的数据给出一些建议，比如“今天你该多运动了”或者“今晚早点睡哦”，帮你养成更健康的生活习惯。
2.2 远程医疗：足不出户看病现在的远程医疗也很让人惊喜。
以前看病都得跑医院，排队等半天，现在呢，通过视频就能和医生面对面交流了。
你在家里就能得到专业的医疗建议，真的是省去了不少麻烦。
尤其是对那些行动不便的老年人，这种方式实在是太贴心了，让他们也能享受到优质的医疗服务。
3. 教育辅导：提高学习效率3.1 在线学习：个性化学习体验在线学习平台，现在是越来越火了。
各种课程、辅导班应有尽有，而且还有智能化的推荐系统，根据你的学习进度和兴趣推荐相关的课程。
人工智能典型应用案例
人工智能典型应用案例
嘿，大家知道吗？人工智能现在可真是无处不在啊！就比如说那智能音箱，你喊它一声，它就能给你放歌、讲故事，多神奇啊！这就像是有个小精灵住在里面一样。
再看看智能医疗，哇哦，它能帮助医生快速诊断疾病呢！就好像是医生有了一双格外锐利的眼睛，能一下子找到问题所在。
我有个朋友的妈妈去医院看病，那些智能设备几下子就检测出了一些细微的毛病，真是太厉害了，这要是靠医生一点点去发现，得花多少时间精力呀！
还有自动驾驶！想想看，车自己就能在路上跑，不需要你时刻紧张地握着方向盘，这是多么酷的一件事呀。
这就好比你有了一个超级靠谱的司机，你可以在车上放心地聊天、休息，甚至工作，难道不让人兴奋吗？
智能教育也很棒呀！可以根据学生的特点和学习情况来定制学习计划，不像以前那样千篇一律了。
这不就是给每个学生都配了一个专属的学习顾问吗？我弟弟就特别喜欢这种学习方式，以前他可不爱学习了，现在学习劲头可足了呢！
这些人工智能的典型应用案例，不正展示了科技的强大力量吗？它们让我们的生活变得更加便捷、高效、有趣。
难道我们不应该为这些人工智能的成果感到欣喜，不应该对未来充满期待吗？我反正觉得，人工智能会给我们带来更多的惊喜和改变，让我们的生活变得越来越好！。
2023年人工智能技术提升工程15个成功案例
2023年人工智能技术提升工程15个成功案例1. 智能医疗- 案例：某三甲医院利用人工智能进行疾病诊断，通过深度学习算法分析医学影像，提高诊断准确率。
- 成果：诊断效率提高30%，误诊率降低20%。
2. 智能制造- 案例：某汽车制造商引入智能机器人进行生产线上的焊接、组装工作，提高生产效率。
- 成果：生产速度提高25%，人工成本降低30%。
3. 智能教育- 案例：在线教育平台采用智能辅导系统，根据学生的学习进度和能力提供个性化教学。
- 成果：学生学习效果提升15%，课程完成率提高20%。
4. 智能交通- 案例：城市交通部门运用人工智能优化交通信号灯控制，减少交通拥堵。
- 成果：交通拥堵减少20%，出行时间缩短15%。
5. 智能金融- 案例：金融机构使用人工智能进行信用评估，提高贷款审批效率和准确性。
- 成果：审批时间缩短50%，坏账率降低10%。
6. 智能农业- 案例：智能农业系统通过分析气象数据和土壤状况，为农业生产提供精准指导。
- 成果：作物产量提高15%，水资源利用率提高20%。
7. 智能能源- 案例：利用人工智能优化电网调度，提高能源利用率。
- 成果：能源损失减少15%，供电稳定性提高20%。
8. 智能安防- 案例：运用人工智能进行视频监控，提高安全风险识别和响应速度。
- 成果：事故发生率降低25%，响应时间缩短50%。
9. 智能法律- 案例：法律科技公司开发智能合同审核系统，提高合同审核效率。
- 成果：审核时间缩短70%，错误率降低80%。
10. 智能零售- 案例：零售企业采用智能货架系统，实时分析货架上商品的需求变化。
- 成果：商品缺货率降低30%，销售额提高10%。
11. 智能旅游- 案例：旅游平台利用人工智能推荐旅游路线和活动，提升用户体验。
- 成果：用户满意度提高20%，平台成交量增加15%。
12. 智能环保- 案例：环境监测机构使用人工智能分析大气污染数据，及时预测和应对污染事件。
人工智能例子典型案例
人工智能例子典型案例人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和学习的科学。
近年来，人工智能的发展取得了巨大的进展，应用范围也越来越广泛。
下面列举了10个典型的人工智能应用案例。
1. 语音助手：例如苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant，它们能够通过语音识别和自然语言处理技术与用户进行交互，完成任务，回答问题等。
2. 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车利用人工智能技术，通过感知环境、分析数据和决策行动来实现自主导航和驾驶，提高驾驶安全性和效率。
3. 人脸识别：人脸识别技术利用计算机视觉和模式识别技术，对人脸图像进行特征提取并与数据库中的人脸进行比对，用于身份验证、安全监控等领域。
4. 机器翻译：机器翻译利用自然语言处理和机器学习技术，将一种语言的文本自动翻译成另一种语言，例如谷歌翻译、百度翻译等。
5. 医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用非常广泛，例如利用机器学习算法分析医学图像，帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。
6. 推荐系统：推荐系统利用机器学习和数据挖掘技术，分析用户的历史行为和兴趣，为用户提供个性化的推荐，例如电商网站的商品推荐、音乐和电影推荐等。
7. 虚拟现实与增强现实：人工智能在虚拟现实和增强现实领域的应用也越来越广泛，例如利用机器学习和计算机视觉技术实现虚拟现实游戏和增强现实应用。
8. 自动化客服：利用自然语言处理和机器学习技术，人工智能可以实现自动化客服，通过聊天机器人与用户进行对话，解答问题和提供服务。
9. 金融风控：人工智能在金融领域的应用也非常广泛，例如利用机器学习和数据挖掘技术对金融数据进行分析和预测，用于风险评估和欺诈检测。
10. 游戏智能：人工智能在游戏领域的应用也非常突出，例如利用机器学习和强化学习技术，开发智能游戏对手，提高游戏的挑战性和娱乐性。
人工智能在各个领域都有着广泛的应用，不断推动科技和社会的进步。
人工智能的案例介绍
人工智能的案例介绍《人工智能的案例介绍》嘿，朋友们！今天我想给你们唠唠人工智能在我们生活中的那些事儿。
咱先不说那些复杂的算法和训练数据啥的，就讲点实实在在的例子。
就说我上次去超市的经历吧。
我一进超市，就发现了个特别有趣的事儿。
有个小机器人在超市的过道里来回溜达呢。
这个小机器人啊，长得圆滚滚的，像个大铁桶，不过身上还贴了好多可爱的小贴纸，估计是超市员工给它打扮的。
我就好奇地凑过去看，旁边有个小朋友也被吸引过来了。
小朋友眼睛亮晶晶的，指着机器人就问他妈妈：“妈妈，妈妈，这个是什么呀？”他妈妈笑着说：“宝贝，这是超市的小助手呢。
”我也跟着搭话：“对啊，小朋友，这个小机器人可厉害啦。
”这时候，超市的工作人员走过来了，是个年轻的小伙子。
他看着我们好奇的样子，就开始给我们介绍这个小机器人。
他说：“这个小机器人啊，它能自动在超市里巡逻，检查货架上的商品摆放情况呢。
要是有商品掉在地上了，它能发现并且通知我们工作人员去处理。
”我就很惊讶，问道：“真的呀？它怎么发现商品掉了呢？”工作人员就指了指机器人身上的一个小装置说：“你看，这个是摄像头，还有感应设备。
它就靠着这些东西来检测周围的环境。
而且啊，这个小机器人还能发现哪些货架上的商品快没了呢。
”小朋友听了，眼睛睁得更大了，兴奋地说：“哇，好酷哦。
”工作人员就逗他说：“小朋友，你要是不听话，这个小机器人可是会把你调皮的样子告诉保安叔叔哦。
”小朋友立马躲到妈妈身后，大家都笑了起来。
然后我就跟着这个小机器人走了一会儿，就像跟着一个小明星似的。
我发现它的行动可有条理了。
遇到人多的地方，它还会稍微停顿一下，等大家走过去再继续走。
它就这么在超市里转啊转，真的像一个勤劳的小员工。
后来啊，我又看到在收银台那边也有个类似人工智能的东西在发挥作用。
那是自助收银机。
有个大叔在那里结账，他看起来有点手忙脚乱的。
旁边有个年轻的姑娘就主动上去帮忙了。
姑娘笑着对大叔说：“叔叔，这个自助收银机可方便啦，我教您用吧。
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1.3人工智能成功的实例在形成和第一个兴旺期，人工智能研究出现了一些较有代表性的工作（这个时期AI研究的主要方向是机器翻译、定理证明、博弈等）。
1953年，美国乔治敦大学组织了第一次机器翻译的实际实验。
1954年7月，IBM公司在701计算机上做了俄译英的公开表演。
1956年，Newell(艾伦.纽厄尔)和Simon(西蒙)等人首先取得突破，他们编的程序Logic Theorist(应用启发式技术)证明了《数学原理》第二章中的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条定理，走上了以计算机程序来模拟人类思维的道路，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。
1958年定理证明方面取得新成就，美籍数理逻辑学家王浩在IBM704计算机上以3-5分钟证明了《数学原理》有关命题演算的全部220条定理，还用了几分钟证明了该书中带等式的谓词演算的150条定理中的85%，1959年再接再厉，仅用了8.4分钟就证明了以上全部定理。
1959年，IBM公司的Gelernter(格伦特尔)研制出平面几何证明程序。
博弈同样是AI第一个时期的研究热点1956年Samuel研制了跳棋程序，它在1959年击败了Samuel 本人，又在1962年打败了美国一个州的跳棋冠军而荣获州级冠军。
也在1956年，Selfridge研制出第一个字符识别程序，又在1959年推出功能更强的模式识别程序。
1960年，McCarthy建立了人工智能程序设计语言LISP。
从1957年开始，Newell、Shaw和Simon等人就开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序GPS（持续研究了十年，69年发表最后版本）。
1963年，Green公布了BASEBALL（有关美国棒球赛的问答系统）。
1963年Slagle发表了符号积分程序SAINT，用86道积分题做实验（其中54道选自麻省理工学院的大学考题），结果做出了其中的84道（1967年Mosis以他的SIN程序再创记录，效率比SAINT提高了约三倍）。
1965年Roberts编制了可以分辨积木构造的程序，开创了计算机视觉的新领域。
1965年Robinson独辟蹊径，提出了与传统的自然演绎法完全不同的消解法，当时被认为是一项重大突破，掀起了研究计算机定理证明的又一高潮。
而年轻一代(以斯坦福大学的年轻教授Feigenbaum为代表)认为,万能的逻辑推理体系根本就不可能存在,它最大的弱点是缺乏知识,它的主要技术(状态空间搜索技术)的主要困难是"组合爆炸"。
要摆脱困境只有大量使用知识。
总之,在这个波折萧条期,很多国家的人工智能研究人员并没有灰心,而是扎扎实实的做工作,不仅是加强基础理论研究,而且在专家系统、自然语言理解、机器人、计算机视觉等方面作出了很有成效的工作。
这个时期出现了不少较有代表性的工作。
下面简单介绍这个时期的几个具有代表性的专家系统、自然语言理解系统等应用系统。
ELIEA：1968年J.Weizenbaum在美国麻省理工学院设计的基于"模式匹配"的自然语言系统中最有名的一个。
ELIEA模拟一位心理治疗医生(机器)同一位患者(用户)进行交谈.DENDRAL：1970年斯坦福大学计算机科学系费根鲍姆(E.A.Feigenbaum)和化学家C.Djerassi以及J.Leberberg等人研制出的世界上第一个专家系统。
该系统具有非常丰富的化学知识,是根据质谱数据帮助化学家推断分子结构,被广泛地应用于世界各地的大学及工业界的化学实验室。
MACSMA：1971年麻省理工学院的C.Engleman,W.Martin 和J.Moses研制成的基于知识的数学专家系统。
它作为数学家的助手使用启发式方法变换代数表达式,现经过不断扩充，能求解600多种数学问题,其中包括微积分、解方程和方程组,矩阵运算等,目前在麻省理工学院的KL-10计算机系统上运行并可通过美国国防部高级规划局网络(ARPA)被大家使用.MYCIN：1972年-1974年研制(1976年发表)，肖特立夫(E.H.Shortliffe)等人的医疗专家系统。
用于诊断和治疗血液感染和脑炎感染,可给出处方建议(提供抗菌剂治疗建议),不但具有很高的性能,而且具有解释功能和知识获取功能。
MYCIN系统是专家系统的经典之作，它的功能是诊断某种血液病，并提供治疗方案。
MYCIN的知识表示系统用带有置信度的IF-THEN规则来表示，并使用不确定性推理方法进行推理。
MYCIN由LISP语言写成，所有的规则都表达成LISP表达式。
MYCIN是一个面向目标求解的系统，使用反向推理方法，并利用了很多的启发式信息.。
从MYCIN系统衍生了很多的专家系统，其中EMYCIN是从MYCIN中抽象出来的专家系统工具，在它的基础上产生了许多其它领域的实用专家系统，比如说心脏病诊断领域的PUFF系统等。
LUNAR：1972年W.Woods研制成功的基于知识的自然语言理解系统.LUNAR用于查询月球地质数据,协助地质学家查询分析阿波罗11号在月球采集的岩石标本的成分,回答用户的问题。
该系统的数据库中有13000条化学分析规则和10000条文献论题索引,是第一个采用扩充转移网络ATN和过程语义学的思想.也是第一个用普通英语与机器对话的人机接口。
SHRDLU(又称积木世界)：1972年麻省理工学院的T.Winograd研制成功的在"积木世界"中进行英语对话的自然语言理解系统。
系统模拟一个能操纵桌子上一些玩具积木的机器人手臂,用户通过英语人机对话方式命令机器人摆弄那些积木块,系统则通过屏幕来给出回答并显示现场相应情景.SHRDLU具有200个单词和场景知识,利用句法、语义、推理来理解语言,是最早尝试把语言知识和人的推理机制结合起来的系统之一。
STUDENT：1968年美国麻省理工学院的博士生D.Bobrow 完成的一个基于模式匹配(加上一些精心设计的启发式信息)的自然语言理解系统。
系统能理解和求解用英语表达的中学文字数学题.MARGIE：R.Schank及其学生们在美国斯坦福大学的人工智能实验室里建立的一个英语的分析、理解和推理系统,由概念分析器、推理器和生成器三部分组成，它采用的概念分析方法的特点是把句法和语义的分析融为一体,即被称为一体化的语言分析方法。
HEARSAY-I：1973年卡内基-梅隆大学(CMU)的L.D.Erman 等人设计的自然语言理解系统。
1977年发展为HEARSAY-Ⅱ，具有一千多条词汇，能以60MIPSS的速度理解连贯的语言,正确率达85%。
该系统对未来的知识系统的发展起着重要的推动作用。
这期间发生的重要事件还有：1968年奎连(Quilian)提出了语义网络知识表示法,试图解决记忆的心理学模型，后来西蒙(Simon)等人在用语义网络表达自然语言理解方面取得了很大的成效(R.F.Simon(1973年)等人的语义网结构)。
1973年R.C.Schamk提出的概念从属理论。
1974年Minsky提出表示知识的另一种方法框架(Frame)理论，又称画面理论.框架理能较好地描述范围较广泛的一类问题，所以一经提出就得到了广泛的应用。
1970年由英国爱丁堡大学的R.Kowalski首先提出以逻辑为基础的程序设计语言Prolog。
1972年由法国马赛大学的A.Colmeraues及其研究小组实现了第一个Prolog系统。
Prolog和LISP一样被称为面向AI的语言,成为继LISP语言之后的最主要的一种人工智能语言。
其他值得一提的还有诊断和治疗青光眼病的专家系统CASNET,诊断内科疾病的专家系统INTERNIST,肾脏病专家咨询系统PIP,DEC公司开发的诊断VAX计算机故障的实验专家系统XCON(RI)和XSEL,1968年由美国麻省理工学院博士生B.Raphael完成的以关键词匹配为主流的早期著名自然语言理解系统SIR.这期间商用工业机器人在美国和日本得到大力发展和应用。
由于智能机器人和第五代计算机研制计划的产生,使人工智能研究从萧条期转入第二个兴旺期并进入黄金时代：由于理论研究的成果(例如各种表示方法的研究)和计算机软、硬件的飞速发展,由于各种专家系统、自然语言处理系统等AI实用系统商业化进入市场并产生较大的经济效益和社会效益，展示了人工智能应用的广阔前景。
例如把人工智能系统用于VAX 计算机的组装每年为DEC公司节约2000万美元。
斯坦福大学国际研究所SRI的R.O.Duda等人1976年开始研制的用于地质勘探的专家系统PROSPECTOR在1982年预测了华盛顿州的一个勘探地段的钼矿位置,其开采价值超过了一亿美元。
人工智能公司商业化的自然语言处理系统INTELLECT安装了一百多个。
机器翻译研究全面复苏并从实验室走向实用走向市场。
数百家计算机公司卷入了计算机视觉系统的研制,已有很多可以满足简单的视觉应用的商用产品面世。
智能机器人的研制形成高潮。
日本1981年10月向全世界公布了它制造第五代电子计算机的十年计划(1982年-1991年),拨款4亿5千万美元用于该项目,该计划全面采用人工智能技术,采用Prolog作为核心语言,目标是研制出具有智能接口、知识库管理、能够自动学习、联想、作出推论、具有并行处理特征、能理解讲话和看懂照片的智能电子计算机。
日本的第五代机计划在世界范围内引起了强烈的反响。
美国1983年制定了6-10年的研制规划，投资6亿多美元拟研制能看、听、说和思考的新一代电子计算机，并有18家计算机公司联合起来组成了"美国微电子学和计算机技术联合公司（MCC）"。
英国于1982年10月制定了在5年内集资5.5亿美元（三亿五千万英镑，国家出2亿，企业出1亿5千万镑）来发展自己的第五代电子计算机的阿尔维计划。
欧洲共同体也于1983年11月提出一项"欧洲信息技术研究开发战略计划（ESPRIT）"准备在机器人学、微电子学、人工智能和软件方面采取联合行动，预计在10年内将投资13亿美元。
90年代人工智能研究进入相对稳定阶段，没有那么多的喜讯频频发出，但是也有一些另世人震惊的消息，如：美军的沙漠风暴行动：90年代处的沙漠风暴行动是人工智能技术在军事中应用的一个成功典范。
从最简单的货物空运，到复杂的行动协调，都由面向人工智能技术的专家系统来完成。
另外先进的巡航导弹也采用了人工智能体领域的机器人和机器视觉技术。
在这其中的两个计划：Pilot Associate Project(电子领航员)和Battle Management System Project(军事专家系统)，是人工智能技术成功应用的范例。
深蓝系统：1997年IBM的深蓝系统击败了世界冠军卡斯帕洛夫。