人工智能调查报告
有关ai的调查报告范文
有关ai的调查报告范文引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称）作为近年来发展迅猛的领域，已经深入到人们的日常生活中。
本报告通过调查数据和分析报告，旨在了解对社会的影响以及人们对的态度和看法。
一、在各行业的应用：技术逐渐渗透到各行各业，其中最显著的应用包括金融、医疗、制造和交通等领域。
据调查数据显示，在金融领域的应用主要集中在风险评估和客户服务方面，通过机器学习和数据分析来提高服务质量和效率。
在医疗领域，被广泛应用于辅助诊断、药物研发和手术助手等方面，为医疗行业带来了巨大的改变和希望。
而在制造和交通领域，主要应用于自动化生产和智能驾驶等，提高了生产效率和交通安全性。
二、对就业的影响：进一步调查发现，技术的快速发展也对人们的就业产生了一定的影响。
根据数据显示，在某些行业中，已经取代了传统工作，例如生产线上的机器人取代了劳动密集型的工作。
然而，这并不意味着会导致大规模的失业，相反，的发展也创造了新的就业机会。
技术的应用需要专业人才进行研发和运维，同时还带动了相关产业链的发展，从而创造了更多的就业岗位。
三、公众对的看法和态度：调查显示，公众对有着广泛的关注和讨论。
其中，部分受访者对的快速发展表示担忧，主要担心可能会取代人类工作，导致社会不稳定。
另一方面，也有一部分人持乐观态度，认为的发展将会为人类社会带来更多的便利和机会。
此外，还有一部分人对技术的风险和伦理问题提出了关注，担心的发展可能会对人类社会产生无法控制的影响。
结论：通过对的调查分析，我们可以看到技术在各行各业中的广泛应用和对就业的影响。
虽然的发展带来了一定的风险和挑战，但我们应积极拥抱这一领域的创新，同时也要建立相应的监管和规范，确保的应用能够为人类社会带来积极的影响。
同时，公众对的态度和思考也应得到重视，加强对技术的普及和教育，促进公众对有更深入的了解和认识。
参考资料：本报告调查数据来源于对不特定人群的问卷调查和面对面访谈，并未参考任何指定的文献资料综上所述，人工智能和机器人技术的发展在取代传统工作的同时也创造了新的就业机会。
人工智能认知度调查报告
人工智能认知度调查报告摘要：本报告通过对一千名受访者进行调查和分析，旨在了解人工智能在大众中的认知度和相关观点。
通过收集并整理大量数据，我们能够全面了解公众对人工智能的认知水平以及对其未来发展的看法。
本报告将按照认知度、应用领域、未来发展等方面进行分析，并提出相应的结论和建议。
第一章：认知度调查在此次调查中，我们针对人工智能的基本概念进行了提问。
结果显示，83%的受访者表示了解人工智能的基本概念，其中45%的人即了解，但对其具体应用和发展方向了解较少，38%的人则对人工智能的概念和应用一无所知。
这说明人工智能的认知度还有待提高。
第二章：应用领域调查针对人工智能的应用领域，我们调查了受访者对不同领域的认可程度。
结果显示，受访者最关注的应用领域是医疗健康和交通运输，分别占比为68%和52%。
其次是金融领域，占比为40%。
然而，对于教育和文化领域的应用，受访者的认可程度较低，分别为27%和19%。
这可能表明公众对于人工智能在某些领域的价值认识有待提升。
第三章：未来发展展望通过对受访者的调查，我们了解到他们对人工智能未来发展的期望。
结果显示，61%的受访者希望人工智能能够在医疗领域取得突破，改善人们的健康状况。
其次，53%的人希望人工智能能够在教育领域发挥更大作用，提升教育质量。
此外，49%的受访者期望人工智能在环境保护方面有所作为。
这表明公众对于人工智能在社会发展中的积极作用抱有期待。
结论与建议综合以上调查结果，我们得出以下结论和建议：1. 提高人工智能的认知度：加强对公众的人工智能宣传和教育，提高大众对人工智能的基本概念和应用的认知水平。
2. 加强人工智能在教育和文化领域的应用：引导和推动人工智能在教育和文化领域的应用，提升公众对其价值的认知，并促进领域发展。
3. 加强人工智能在医疗领域的研发和应用：根据公众需求，加大对人工智能在医疗领域的研发力度，提供更多实用的医疗健康解决方案。
4. 促进人工智能的环境保护应用：鼓励和支持人工智能技术在环境保护领域的应用，提供解决方案以应对当今的环境挑战。
人工智能调查报告
人工智能调查报告
一、简介
人工智能（Artificial Intelligence，AI）表示的是计算机和机器人模拟人类思考的能力，是一种非常复杂的科学技术。
人工智能的发展为我们展示了未来和发展的方向，它迅速成为科学家、企业、技术人员以及政府部门的重要话题。
人工智能的发展为我们带来了许多优点，其中最重要的一点就是它可以完成一些任务，尤其是那些配备有人工智能系统的机器，而不需要人的帮助，比如识别图像、语音识别以及实现智能医疗等等，这些都是人工智能的重要特征。
人工智能技术的发展有其自身的发展趋势，目前的发展以自然语言处理、机器学习、深度学习和计算机视觉为主要发展方向。
二、人工智能的研究领域
自然语言处理：自然语言处理是指计算机能够处理和理解人类语言的能力，也就是计算机可以识别和解释人类的语言。
它包括机器翻译、自然语言理解、智能问答系统等等。
机器学习：机器学习是指计算机通过自我学习的过程，学习到概率模型，用于做出决策的能力，它包括监督学习、无监督学习和半监督学习等等。
深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络结构，利用大量计算机资源来解决问题。
人工智能产业调查报告
人工智能产业调查报告随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今社会最具创新性和影响力的领域之一。
从智能家居到医疗保健，从金融服务到交通运输，人工智能的应用无处不在，正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
一、人工智能产业的发展现状目前，人工智能产业呈现出蓬勃发展的态势。
在技术层面，深度学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术不断取得突破，算法的精度和效率大幅提升。
例如，图像识别技术已经能够准确识别各种复杂的场景和物体，语音识别技术也能够实现高准确率的语音转文字。
在应用领域，人工智能已经广泛渗透到各个行业。
在医疗领域，AI 辅助诊断系统能够帮助医生更快速、准确地诊断疾病，提高医疗效率和质量。
在金融领域，风险评估模型利用 AI 算法能够更精准地预测市场风险，为投资决策提供有力支持。
在制造业，智能机器人和自动化生产线能够提高生产效率，降低成本。
二、人工智能产业的市场规模近年来，全球人工智能市场规模持续增长。
据相关数据显示，全球人工智能市场规模从_____年的_____亿美元增长至_____年的_____亿美元，预计在未来几年仍将保持较高的增长率。
在国内，人工智能市场也呈现出快速发展的趋势。
政策的支持、资本的涌入以及企业的积极布局，都为国内人工智能产业的发展提供了有力保障。
＿____地区和_____地区成为国内人工智能产业的重要集聚地，形成了较为完善的产业链和创新生态。
三、人工智能产业的驱动因素1、数据的爆发式增长随着互联网和物联网的普及，海量的数据不断产生。
这些数据为人工智能的训练和优化提供了丰富的素材，使得模型能够不断学习和改进。
2、计算能力的提升云计算、GPU 等技术的发展，为人工智能的运算提供了强大的计算支持，大大缩短了模型的训练时间，提高了运算效率。
3、政策支持各国政府纷纷出台相关政策，鼓励人工智能的研发和应用，为产业的发展营造了良好的政策环境。
4、市场需求的推动企业为了提高竞争力，对人工智能技术的需求日益旺盛，推动了人工智能在各个领域的应用和创新。
调查报告人们对人工智能应用的接受度调查
调查报告人们对人工智能应用的接受度调查调查报告：人们对人工智能应用的接受度调查人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是近年来迅速发展的领域，对人类社会的各个层面带来了深远的影响。
然而，随着人工智能技术的普及和应用范围的扩大，人们对其接受度也产生了不同程度的关注和疑虑。
本报告对人们对人工智能应用的接受度进行了调查，并对结果进行分析和讨论。
一、调查方法及样本本调查采用了线上问卷调查的方式，共有1000名年龄在18岁至60岁之间的参与者参加。
调查问题涵盖了人工智能应用的多个领域，包括医疗健康、教育、交通、智能家居和金融等。
二、调查结果1. 总体接受度调查结果显示，有78%的参与者对人工智能应用持积极态度，表示愿意接受并尝试使用相关技术和产品。
这一数据反映了广大公众对人工智能的认可和对其潜力的乐观态度。
2. 应用领域（1）医疗健康在医疗健康领域，62%的被调查者表示愿意接受人工智能应用，如医疗诊断、健康管理和药物研发等。
他们认为人工智能技术可以提高医疗水平，提供更准确的诊断和治疗方案。
然而，还有一部分人对人工智能在医疗领域的应用持保留态度，主要出于对隐私保护和技术安全性的担忧。
因此，在推广人工智能医疗应用时，相关部门需要加强对数据安全和隐私保护的措施，以提升公众的信任度。
（2）教育在教育领域，大部分被调查者（80%）持积极态度，认为人工智能可以为教育提供更多个性化和有效的学习资源。
人工智能教育产品和应用的普及可帮助解决传统教育资源有限的问题，并提高学习效果。
然而，一些参与者担心过度依赖人工智能可能削弱人类的思考和创造力。
因此，在教育领域推广人工智能应用时，需要平衡技术和人文教育的结合，避免单纯依赖技术而忽视人类智慧的培养。
（3）交通在交通领域，70%的被调查者认为人工智能可以提高交通运输的安全性和效率。
他们希望看到更多的自动驾驶技术和智能交通系统的应用，以减少交通事故和拥堵。
调查报告社会对人工智能技术的态度和担忧程度
调查报告社会对人工智能技术的态度和担忧程度调查报告：社会对人工智能技术的态度和担忧程度一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的迅猛发展给社会带来了巨大的变革，其广泛应用于各个领域已成为不可忽视的趋势。
然而，人工智能技术的普及也引发了社会对其态度和担忧程度的讨论。
本报告旨在调查社会对人工智能技术的态度和担忧，为相关研究和决策提供参考。
二、调查方法本调查采用问卷调查的方式，通过线上、线下两种方式发放问卷，共收集到1000份有效问卷。
调查对象包括学生、专业人员、普通公众等群体，以保证样本的多样性和代表性。
三、调查结果1. 对人工智能技术的态度通过问卷调查，我们了解到社会对人工智能技术的态度普遍趋向积极。
其中，72%的受访者表示对人工智能技术持肯定态度，认为其能够为社会带来便利和进步。
他们认同人工智能技术在医疗、交通等领域有着广阔的应用前景，能够提高效率和生活质量。
另外，19%的受访者表示对人工智能技术持中立态度，他们认为人工智能技术带来的利弊需具体问题具体分析。
只有9%的受访者表示对人工智能技术持否定态度，主要担忧其引发的失业问题和对社会伦理的冲击。
2. 社会对人工智能技术的担忧程度就社会对人工智能技术的担忧程度而言，调查结果表明人们对其存在一定的担忧。
首当其冲的是就业问题，49%的受访者认为人工智能技术会对现有就业形势产生不可忽视的影响。
他们担心传统产业的工人面临被自动化取代的风险。
此外，37%的受访者担心人工智能技术可能导致数据隐私问题，担忧个人隐私受到侵犯和滥用。
36%的受访者担心人工智能技术可能引发人类意识和伦理道德的困境，如无人驾驶车辆的道德抉择问题。
对于其他担忧因素，包括人工智能技术的安全隐患、对人类智慧的替代、数据安全等，受访者的担忧程度相对较低。
四、讨论与建议1. 推进人工智能技术的普及与发展多数受访者对人工智能技术持积极态度，主要看重其对社会发展的积极影响。
人们对人工智能发展的看法调查报告
人们对人工智能发展的看法调查报告【人工智能发展的看法调查报告】Introduction:人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿技术，近年来引起了广泛关注。
本报告旨在调查人们对人工智能发展的看法。
通过问卷调查和深入访谈，我们分析了公众对人工智能的态度、关注的问题以及对其未来应用的期望，得出了以下结论。
1. 人工智能的认知水平在调查中，我们发现大部分受访者对人工智能的认知存在差异。
约40%的受访者对人工智能的技术原理了解较少，只知道其广泛应用于机器学习和数据分析。
另外，30%的受访者对人工智能有一定的了解，包括其在自动驾驶、语音助手和智能家居等领域的应用。
受访者中只有约10%的人对人工智能有深入了解，并能解释其基本原理以及可能带来的挑战和机遇。
2. 人工智能的应用领域调查结果显示，人们对人工智能应用的看法存在明显差异。
约50%的受访者认为人工智能应用可以提升生活便利性，比如智能家居和智能手机等。
然而，也有约30%的受访者对人工智能应用表示担忧，特别是在隐私保护和社会伦理方面。
还有约20%的受访者表示对人工智能的应用领域持中立态度，认为需要权衡利弊。
3. 人工智能的潜在问题在调查中，我们了解到公众对人工智能的潜在问题表示担忧。
约70%的受访者担心人工智能可能会导致失业率上升，特别是在传统劳动密集型行业。
此外，30%的受访者担忧人工智能可能对个人隐私产生侵犯，比如大规模数据收集和个人信息泄露的风险。
4. 人工智能的发展方向调查显示，人们对人工智能未来的发展持有积极的态度。
约60%的受访者期待人工智能在医疗健康领域的应用，如辅助诊断和精准医疗。
另外，40%的受访者希望人工智能能够在教育、交通和环境等领域发挥更大的作用，提升效率和解决实际问题。
5. 公众对人工智能发展的态度综合调查结果，我们总结出公众对人工智能发展的态度主要分为三类。
约30%的受访者对人工智能持支持态度，相信其可以推动社会进步。
大学生对人工智能的态度调查研究报告
大学生对人工智能的态度调查研究报告人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来科技领域的热门话题之一，应用领域涵盖各个行业。
为了解大学生对人工智能的态度和看法，我们进行了一项调查研究。
本报告将详细介绍我们的调查方法和结果，并对结果进行分析和讨论。
一、调查方法为了获取准确的数据，我们采用了问卷调查的方式。
我们创建了一份包括多个问题的问卷，并在校园内广泛进行了分发。
问卷涵盖了人工智能的概念、应用领域、优势与劣势、对未来的看法等多个方面。
回收问卷后，我们对数据进行整理和分析。
二、调查结果在收集和分析了大量的问卷数据后，我们得出了以下调查结果：1. 对人工智能的了解程度大多数受访者对人工智能有一定的了解，其中超过70%的受访者能正确解释人工智能的概念。
这显示出大学生普遍对人工智能有一定的了解和接触。
2. 人工智能应用领域调查结果显示，大学生对人工智能应用领域的看法较为广泛。
最受关注的领域是智能家居和智能交通，约有60%的受访者认为人工智能在这些领域有很大的应用前景。
其他受关注程度较高的领域还包括医疗健康、金融和教育等。
3. 人工智能的优势与劣势针对人工智能的优势，超过80%的受访者认为其可以提高工作效率和解决复杂问题。
此外，约60%的受访者认为人工智能可以为人们创造更多的便利和舒适生活。
然而，也有一部分受访者对人工智能存在一些担忧，主要涉及隐私泄露、社会失业和人类自主性减弱等问题。
4. 对未来的看法调查显示，大多数受访者对人工智能在未来的发展持乐观态度。
约70%的受访者认为人工智能将会对各个行业产生深远的影响，而且90%的受访者认为人工智能将会在未来成为不可或缺的一部分。
三、结果分析与讨论通过对调查结果的分析与讨论，我们得出以下结论：1. 大学生对人工智能的认知程度较高，这与人工智能的迅速发展和广泛应用密切相关。
同时，大学生对人工智能的看法也较为积极，相信它能带来许多优势和便利。
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关于人工智能得调查报告目录前言 (2)一、人工智能得定义ﻩ３二、人工智能得研究发展阶段 (3)三、人工智能得研究方法4ﻩ四、人工智能在人类生活中得应用 (5)五、人工智能发展得利ﻩ６六、人工智能发展得弊 (7)七、人工智能得影响7ﻩ八、人工智能得研究热点............................................................................................................. ７九、人工智能得研究价值8ﻩ十、展望人工智能......................................................................................................................... ８总结9ﻩ前言通过这段时间对人工智能得调查、研究、学习,我对人工智能有了更深得认识。
我理解得人工智能就就是对人得意识、思维得信息过程得模拟。
人工智能不就是人得智能，但能像人那样思考、也可能超过人得智能.人工智能就是计算机学科得一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。
也被认为就是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。
这就是因为近三十年来它获得了迅速得发展,在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕得成果,人工智能已逐步成为一个独立得分支,无论在理论与实践上都已自成一个系统.人工智能从诞生以来,理论与技术日益成熟，应用领域也不断扩大,可以设想，未来人工智能带来得科技产品，将会就是人类智慧得“容器”。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛得重视。
并在机器人，经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。
人工智能就是研究使计算机来模拟人得某些思维过程与智能行为（如学习、推理、思考、规划等)得学科，主要包括计算机实现智能得原理、制造类似于人脑智能得计算机，使计算机能实现更高层次得应用.一、人工智能得定义人工智能得定义可以分为两部分,即“人工"与“智能”。
“人工”比较好理解,争议性也不大。
有时我们会要考虑什么就是人力所能及制造得,或者人自身得智能程度有没有高到可以创造人工智能得地步，等等。
但总得来说,“人工系统”就就是通常意义下得人工系统。
［1］关于什么就是“智能”,就问题多多了.这涉及到其它诸如意识（ＣOＮSCIOUSNＥＳS)、自我(ＳELF）、思维(ＭIＮD)（包括无意识得思维(UNCOＮＳCIOUＳ_ＭIＮD)）等等问题。
人唯一了解得智能就是人本身得智能，这就是普遍认同得观点.但就是我们对我们自身智能得理解都非常有限,对构成人得智能得必要元素也了解有限，所以就很难定义什么就是“人工"制造得“智能”了。
因此人工智能得研究往往涉及对人得智能本身得研究。
其它关于动物或其它人造系统得智能也普遍被认为就是人工智能相关得研究课题.人工智能就是研究使计算机来模拟人得某些思维过程与智能行为（如学习、推理、思考、规划等）得学科,主要包括计算机实现智能得原理、制造类似于人脑智能得计算机，使计算机能实现更高层次得应用.著名得美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能就是关于知识得学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识得科学。
”而另一个美国麻省理工学院得温斯顿教授认为:“人工智能就就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做得智能工作。
"这些说法反映了人工智能学科得基本思想与基本内容。
即人工智能就是研究人类智能活动得规律,构造具有一定智能得人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人得智力才能胜任得工作,也就就是研究如何应用计算机得软硬件来模拟人类某些智能行为得基本理论、方法与技术.二、人工智能得研究发展阶段(一）第一阶段:50年代人工智能得兴起与冷落人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著得成果,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得有限，以及机器翻译等得失败，使人工智能走入了低谷.这一阶段得特点就是:重视问题求解得方法，忽视知识重要性。
（二)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疾病诊断与治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Ｈeａｒsａy－IＩ语音理解系统等专家系统得研究与开发，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第三阶段：80年代，随着第五代计算机得研制，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”,其目得就是使逻辑推理达到数值运算那么快。
虽然此计划最终失败,但它得开展形成了一股研究人工智能得热潮。
（三)第三阶段：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，宣告了这一新学科得诞生。
此后,各国在神经网络方面得投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来.(四）第四阶段：90年代，人工智能出现新得研究高潮由于网络技术特别就是国际互连网得技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下得分布式人工智能研究。
不仅研究基于同一目标得分布式问题求解，而且研究多个智能主体得多目标问题求解，将人工智能更面向实用。
另外，由于Hopｆieｌd多层神经网络模型得提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣得景象。
人工智能已深入到社会生活得各个领域。
三、人工智能得研究方法如今没有统一得原理或范式指导人工智能研究。
许多问题上研究者都存在争论。
其中几个长久以来仍没有结论得问题就是：就是否应从心理或神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究就是没有关系得？智能行为能否用简单得原则（如逻辑或优化）来描述?还就是必须解决大量完全无关得问题?智能就是否可以使用高级符号表达，如词与想法？还就是需要“子符号”得处理？JO ＨＮＨAＵGELAND提出了GOＦAI（出色得老式人工智能)得概念,也提议人工智能应归类为SＹNTＨEＴIＣ INTELLIGENCE，这个概念后来被某些非GＯＦAI研究者采纳。
（一)大脑模拟主条目：控制论与计算神经科学20世纪４0年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间得联系.其中还造出一些使用电子网络构造得初步智能，如W、 GREY WAＬTＥR得TURTＬES与JOHNS HＯPＫINＳ BEAST。
这些研究者还经常在普林斯顿大学与英国得ＲATＩＯ CＬUB举行技术协会会议、直到１960大部分人已经放弃这个方法，尽管在8０年代再次提出这些原理. (二）符号处理主条目：ＧOＦAＩ当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能就是否能简化成符号处理。
研究主要集中在卡内基梅隆大学,斯坦福大学与麻省理工学院,而各自有独立得研究风格。
JOHN HＡＵGELAND称这些方法为GOFＡI(出色得老式人工智能）。
60年代,符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大得成就。
基于控制论或神经网络得方法则置于次要。
60~7０年代得研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能得机器，同时这也就是她们得目标.认知模拟经济学家赫伯特·西蒙与艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力与尝试将其形式化,同时她们为人工智能得基本原理打下基础,如认知科学，运筹学与经营科学。
她们得研究团队使用心理学实验得结果开发模拟人类解决问题方法得程序。
这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来,并在8０年代于SOAR发展到高峰。
基于逻辑不像艾伦·纽厄尔与赫伯特·西蒙,JＯHN ＭCＣARTHY认为机器不需要模拟人类得思想,而应尝试找到抽象推理与解决问题得本质，不管人们就是否使用同样得算法.她在斯坦福大学得实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示，智能规划与机器学习、致力于逻辑方法得还有爱丁堡大学,而促成欧洲得其她地方开发编程语言PＲＯＬOＧ与逻辑编程科学、“反逻辑”斯坦福大学得研究者 (如马文·闵斯基与西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉与自然语言处理得困难问题,需要专门得方案—她们主张不存在简单与通用原理（如逻辑）能够达到所有得智能行为。
ＲOGER ＳCHANK 描述她们得“反逻辑”方法为”ＳCRＵFFＹ"、常识知识库(如DＯＵG LENＡT得ＣYC)就就是"SCRUＦFY"AＩ得例子,因为她们必须人工一次编写一个复杂得概念。
基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。
这场“知识革命”促成专家系统得开发与计划，这就是第一个成功得人工智能软件形式。
“知识革命”同时让人们意识到许多简单得人工智能软件可能需要大量得知识。
（三）子符号法80年代符号人工智能停滞不前,很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有得认知过程，特别就是感知，机器人,机器学习与模式识别.很多研究者开始关注子符号方法解决特定得人工智能问题。
自下而上，接口AGEＮT，嵌入环境(机器人),行为主义，新式ＡＩ机器人领域相关得研究者，如ＲOＤＮEY BROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动与求生等基本得工程问题。
她们得工作再次关注早期控制论研究者得观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。
这与认知科学领域中得表征感知论点就是一致得:更高得智能需要个体得表征(如移动，感知与形象）。
计算智能80年代中ＤAVID RUＭELHART 等再次提出神经网络与联结主义、这与其她得子符号方法,如模糊控制与进化计算,都属于计算智能学科研究范畴.（三)统计学法９０年代，人工智能研究发展出复杂得数学工具来解决特定得分支问题。
这些工具就是真正得科学方法，即这些方法得结果就是可测量得与可验证得,同时也就是人工智能成功得原因。
共用得数学语言也允许已有学科得合作(如数学,经济或运筹学）.ＳTＵＡRT J、 RUS ＳELＬ与ＰETER NＯＲＶＩG指出这些进步不亚于“革命”与“NEATS得成功”。
有人批评这些技术太专注于特定得问题,而没有考虑长远得强人工智能目标。
（四）集成方法智能AGENT范式智能AGＥNT就是一个会感知环境并作出行动以达致目标得系统.最简单得智能AGENT就是那些可以解决特定问题得程序。
更复杂得ＡGEＮT包括人类与人类组织(如公司）。
这些范式可以让研究者研究单独得问题与找出有用且可验证得方案，而不需考虑单一得方法。
一个解决特定问题得AGENT可以使用任何可行得方法—一些AGＥNT用符号方法与逻辑方法,一些则就是子符号神经网络或其她新得方法。