人工智能综述(原创论文)
人工智能简述论文
人工智能简述论文人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够模仿人类智能、进行类似人类思维活动的学科。
随着计算机技术的飞速发展，人工智能正逐渐渗透到我们的日常生活中，带来了前所未有的变革和颠覆。
本文将从人工智能的发展历程、应用领域以及发展前景三个方面进行简要描述，以便读者能够更好地了解人工智能的基本概念和现状。
一、发展历程人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何利用机器模拟人类思维和决策的过程。
AI的发展经历了几个阶段：符号主义、连接主义和混合智能。
符号主义认为人工智能可以通过逻辑推理和符号处理来实现，而连接主义则强调通过模拟神经网络系统实现智能。
混合智能综合了前两者的优势，既注重逻辑推理，又利用神经网络进行模拟。
至今，人工智能领域涌现出了许多重要的理论和方法，如专家系统、机器学习和深度学习等，为AI的发展奠定了基础。
二、应用领域人工智能在各个领域都有广泛的应用，例如医疗、金融、交通、制造业等。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发和健康管理，提高医疗水平和效率。
在金融领域，AI可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测，提高金融交易的安全性和效率。
在交通领域，人工智能可以应用于智能驾驶技术，实现自动驾驶汽车和交通优化。
在制造业领域，AI可以应用于机器人控制和智能制造，提高生产效率和质量。
这些应用不仅改善了我们的生活，也推动了相关行业的发展。
三、发展前景人工智能的发展前景广阔，但也面临一些挑战和问题。
首先是数据隐私和安全问题，随着人工智能应用的增加，个人隐私和数据安全变得尤为重要。
其次是人工智能的伦理问题，例如自动驾驶汽车在面临事故时应如何做出选择，这涉及到道德和伦理的考量。
此外，人工智能也会对就业市场产生影响，某些传统工作可能会被机器取代，但同时也会创造新的工作机会。
然而，无论面临何种问题和挑战，人工智能的应用前景依然十分乐观，我们相信通过科技的不断创新和人类的智慧，可以克服各种困难，推动人工智能的良性发展。
《2024年人工智能技术发展综述》范文
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（）技术已经成为了全球科技领域内最为热门的话题之一。
技术以其强大的自主学习和自主决策能力，对现代社会的发展和进步起到了不可替代的推动作用。
从基础的智能语音助手到高级的机器人，再到复杂的数据分析模型，技术的应用场景和需求越来越广泛，这也为人工智能技术的快速发展提供了源源不断的动力。
二、人工智能技术的发展历程人工智能技术的发展可以追溯到上世纪五十年代。
早期的人工智能技术主要基于符号逻辑和知识表示，用于解决一些简单的推理和决策问题。
随着计算机技术的飞速发展，特别是深度学习和机器学习等技术的出现，人工智能技术得到了极大的推动和突破。
在过去的几十年里，人工智能技术经历了从符号主义到连接主义，再到深度学习的三个主要阶段。
每个阶段都有其独特的特点和挑战，但都为人工智能技术的快速发展奠定了基础。
三、人工智能技术的关键技术及发展现状1. 深度学习：深度学习是人工智能技术的重要分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现复杂的模式识别和决策任务。
目前，深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2. 机器学习：机器学习是人工智能技术的另一重要分支，通过训练大量的数据来建立模型，实现自动学习和决策。
随着大数据和云计算技术的发展，机器学习的应用越来越广泛。
3. 自然语言处理：自然语言处理技术是技术的重要应用之一，旨在使计算机理解和处理人类语言的文字信息。
随着深度学习技术的发展，自然语言处理的能力越来越强大。
四、人工智能技术的具体应用1. 智能语音助手：通过语音识别和自然语言处理技术，智能语音助手可以实现语音输入、语音查询、语音控制等功能。
2. 机器人技术：机器人技术是技术的另一重要应用领域，可以应用于工业制造、医疗护理、军事侦察等领域。
3. 数据分析与预测：技术可以通过分析大量的数据来预测未来的趋势和事件，为企业决策提供有力的支持。
《2024年人工智能技术发展综述》范文
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言人工智能（Artificial Intelligence，）已经成为当前科技领域的热门话题。
从上世纪五十年代起，随着计算机科技的快速发展，人工智能技术开始萌芽并不断得到应用与改进。
人工智能以其独特的能力，为众多领域提供了革命性的解决方案。
本文旨在全面地综述人工智能技术的发展历程、现状以及未来趋势。
二、人工智能技术的发展历程1. 早期发展阶段早期的人工智能技术主要关注于机器模拟人类智能的可能性。
从上世纪五十年代开始，研究者们尝试通过模拟人类的思维过程和认知能力，构建简单的机器智能系统。
然而，由于技术限制和计算能力的不足，这一阶段的人工智能系统仅限于解决一些简单的任务。
2. 知识表示与推理阶段进入八十年代后，人工智能领域的研究开始向知识表示和推理方面发展。
研究者们利用各种方法，如逻辑、语义网络、产生式规则等，建立了一系列的模型来描述知识和实现推理。
这一阶段的发展使得人工智能能够在更复杂的任务中发挥重要作用。
3. 深度学习与神经网络阶段随着计算能力的不断提升，特别是深度学习技术的发展，人工智能进入了一个新的阶段。
深度学习使得人工智能能够在语言理解、图像识别、语音识别等许多领域取得了突破性进展。
通过构建大规模神经网络模型，系统的能力得以大幅度提升。
三、人工智能技术的现状目前，人工智能已经在各个领域得到广泛应用，包括医疗、教育、交通、军事等。
在医疗领域，技术已经能协助医生进行疾病的诊断和治疗。
在教育领域，的应用已经实现了智能教学和个性化学习等目标。
此外，也在助力解决社会难题，如无人驾驶车辆为交通行业带来了巨大便利，提高行车安全并减少拥堵等。
同时，人工智能的不断发展也带来了伦理、法律等社会问题。
为了更好地发挥人工智能的优势并避免潜在的风险，各国家和地区都在积极探索相关的法律法规和伦理准则。
此外，业界和学术界也在持续开展人工智能的安全和可信性研究，为解决技术在社会应用中可能产生的潜在风险和问题提供了支持。
综述论文范文
摘要：随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术逐渐渗透到各个行业，医疗领域也不例外。
本文对人工智能在医疗领域的应用进行了综述，分析了其在辅助诊断、精准医疗、健康管理等方面的应用现状，并探讨了其发展趋势和挑战。
一、引言人工智能作为一种模拟、延伸和扩展人类智能的技术，近年来在医疗领域的应用日益广泛。
通过将人工智能技术应用于医疗领域，可以提高医疗服务质量，降低医疗成本，改善患者就医体验。
本文旨在对人工智能在医疗领域的应用进行综述，为相关研究提供参考。
二、人工智能在医疗领域的应用现状1. 辅助诊断（1）影像诊断：人工智能技术在医学影像领域应用广泛，如CT、MRI、X光等。
通过深度学习、卷积神经网络等算法，AI系统可以对医学影像进行自动识别、分类和诊断，提高诊断准确率。
（2）病理诊断：人工智能技术在病理诊断中的应用主要体现在细胞图像分析、肿瘤细胞检测等方面。
通过计算机视觉技术，AI系统可以对病理切片进行自动分析，提高病理诊断的准确性和效率。
2. 精准医疗（1）药物研发：人工智能技术在药物研发中的应用主要体现在靶点发现、药物筛选、临床试验设计等方面。
通过机器学习、遗传算法等算法，AI系统可以提高药物研发效率，降低研发成本。
（2）个性化治疗：人工智能技术在个性化治疗中的应用主要体现在疾病风险评估、治疗方案推荐等方面。
通过收集和分析患者的临床数据，AI系统可以为患者提供个性化的治疗方案。
3. 健康管理（1）健康管理平台：人工智能技术在健康管理平台中的应用主要体现在健康数据收集、分析、预警等方面。
通过收集和分析用户的生活习惯、健康状况等数据，AI 系统可以为用户提供个性化的健康管理建议。
（2）远程医疗：人工智能技术在远程医疗中的应用主要体现在远程会诊、病情监测等方面。
通过视频通话、图像识别等技术，AI系统可以方便患者进行远程咨询和病情监测。
三、人工智能在医疗领域的发展趋势和挑战1. 发展趋势（1）技术融合：人工智能技术与其他领域技术的融合，如大数据、云计算、物联网等，将推动医疗领域的技术创新。
综述性论文范文
综述性论文范文摘要，人工智能（AI）作为一种新兴技术，正在逐渐渗透到各个领域，包括医疗领域。
本文将综述人工智能在医疗领域的应用，包括医学影像诊断、个性化治疗、医疗数据分析等方面的进展和挑战，以及未来的发展方向。
引言。
人工智能是一种模拟人类智能的技术，其应用领域涵盖了医疗、金融、教育等多个领域。
在医疗领域，人工智能的应用已经取得了一些突破性的进展，对医学影像诊断、个性化治疗、医疗数据分析等方面产生了深远的影响。
本文将综述人工智能在医疗领域的应用现状和未来发展方向。
一、医学影像诊断。
医学影像诊断是临床医生诊断疾病的重要手段，包括X光、CT、MRI等多种影像技术。
传统的医学影像诊断需要医生通过观察和分析大量的影像数据来判断疾病的类型和程度，这需要耗费大量的时间和精力。
而人工智能技术的应用，可以帮助医生快速准确地诊断疾病，提高诊断的准确性和效率。
例如，利用深度学习算法，可以对医学影像进行自动分析和识别，帮助医生发现疾病的早期迹象，提高诊断的准确性。
二、个性化治疗。
个性化治疗是根据患者的基因、生理特征和疾病类型来制定个性化的治疗方案。
传统的治疗方案是基于一般人群的平均情况来制定的，而并非针对个体患者的特点。
人工智能技术的应用可以帮助医生根据患者的个体特征和疾病类型，制定个性化的治疗方案，提高治疗的效果和患者的生存率。
例如，利用机器学习算法可以分析大量的临床数据，找出不同患者的治疗特点和规律，帮助医生制定个性化的治疗方案。
三、医疗数据分析。
医疗数据分析是利用大数据技术对医疗数据进行分析和挖掘，发现潜在的规律和关联。
传统的医疗数据分析需要耗费大量的时间和精力，而人工智能技术的应用可以帮助医生快速准确地分析医疗数据，发现潜在的规律和关联。
例如，利用人工智能技术可以对临床数据进行自动化分析，发现患者的病情变化和治疗效果，帮助医生及时调整治疗方案。
结论。
人工智能技术的应用正在逐渐改变医疗领域的现状，对医学影像诊断、个性化治疗、医疗数据分析等方面产生了深远的影响。
《2024年人工智能技术发展综述》范文
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言人工智能（Artificial Intelligence，）已经成为当前科技领域的热门话题。
其快速发展及广泛的应用正在对全球经济、科技、文化和社会产生深远的影响。
本综述将就人工智能技术的发展历程、关键技术、应用领域、发展趋势以及面临的挑战进行全面的分析和总结。
二、人工智能技术的发展历程自20世纪50年代人工智能概念首次提出以来，经过几十年的发展，人工智能技术已经取得了显著的进步。
从最初的符号逻辑推理到现在的深度学习，人工智能的发展经历了以下几个阶段：1. 符号逻辑推理阶段：这个阶段主要关注的是符号逻辑和规则推理，是人工智能的初步尝试。
2. 知识表示与推理阶段：该阶段开始利用知识表示和推理来模拟人类智能。
3. 机器学习与深度学习阶段：随着计算机技术的进步，机器学习和深度学习逐渐成为人工智能的主流技术。
三、关键技术1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过训练算法使计算机能够从数据中学习和识别模式。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的处理和识别。
3. 自然语言处理：自然语言处理使计算机能够理解和生成人类语言，是人工智能在语言交流方面的关键技术。
4. 计算机视觉：计算机视觉使计算机能够识别和处理图像和视频信息，是实现智能识别和监控的重要技术。
四、应用领域人工智能技术的应用已经渗透到各个领域，包括但不限于：1. 工业制造：通过智能机器人和自动化设备提高生产效率和质量。
2. 医疗健康：利用大数据和机器学习技术进行疾病预测、诊断和治疗。
3. 金融服务：通过智能投顾和风险控制系统提高金融服务的质量和效率。
4. 交通物流：利用智能交通系统和物流管理系统提高交通效率和物流效率。
5. 教育科技：利用智能教学系统和在线教育平台改善教育质量和效率。
五、发展趋势未来，人工智能技术的发展将呈现以下几个趋势：1. 算法优化：随着算法的不断优化，人工智能将能够处理更复杂的任务。
《2024年人工智能技术发展综述》范文
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（）技术已成为当今世界科技领域的重要焦点。
它以强大的计算能力和智能决策能力，正在改变着人类社会的生活、工作乃至思维模式。
本文将对人工智能技术的发展历程、应用领域以及当前所面临的挑战和未来发展进行全面综合的综述。
二、人工智能技术的发展历程自20世纪50年代以来，人工智能技术的发展经历了从初步构想到理论探索，再到实际应用的过程。
1. 初步构想阶段（20世纪50-60年代）：人们开始思考并设想模仿人类智能的理论和实践，其中，机器逻辑模拟的研究逐渐引起关注。
2. 理论探索阶段（20世纪70-80年代）：这一时期人工智能开始探索专家系统、机器学习等方向的理论和实践。
例如，知识工程的产生，以及自然语言处理技术的发展等。
3. 实际应用阶段（21世纪至今）：随着计算机技术的飞速发展，人工智能技术开始广泛应用于各个领域，如自动驾驶、医疗诊断、智能家居等。
同时，深度学习、神经网络等先进技术也不断涌现。
三、人工智能技术的应用领域人工智能技术的应用领域广泛，已深入到人类生活的方方面面。
1. 工业制造：通过自动化生产线和智能机器人，提高生产效率和质量。
2. 医疗健康：通过大数据分析和深度学习技术，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
3. 交通运输：通过自动驾驶技术，提高交通安全和运输效率。
4. 金融服务：通过智能投顾和风险控制，提升金融服务的效率和准确性。
5. 教育领域：个性化教学、智能评估等。
6. 其他领域：如智能家居、智能安防等。
四、人工智能技术面临的挑战与未来发展尽管人工智能技术在许多领域取得了显著的成果，但仍面临着诸多挑战和问题。
同时，随着技术的不断进步，人工智能的未来发展也充满了无限可能。
1. 面临的挑战：（1）技术瓶颈：如算法优化、数据安全等问题仍需解决。
（2）伦理与法律问题：如何保障数据隐私、防止技术的滥用等问题亟待解决。
（3）人才培养：需要更多的专业人才来推动技术的发展和应用。
人工智能综述论文
人工智能综述论文自2016年3月AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石，人工智能也越来越成为社会关注的焦点，伴随着人工智能应用的普及以及各界人士对人工智能未来的猜测，进而引发的人工智能威胁论也被社会各界人士所讨论。
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该文首先介绍了人工智能的发展历程，继而剖析了人工智能的核心部分情感计算机制以及其与人类的关系进行了分析，接着介绍了目前常用的机器学习部分相关理论，最后分析了对人工智能的思考这五个方面进行了总结综述。
关键词：人工智能机器学习情感识别中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2016)06(a)-0077-02人工智能是一门涵盖多学科知识，而又被当今社会广泛应用于多领域，给人带来便捷、高效的同时，又让业界为其担心的交叉学科知识的综合产物。
随着各种智能机器人开始服务于各大领域，有超强力量的机械手臂，高效解决问题的专家系统，公众日常可接触到的可穿戴智能设备，从智能手机到各类功能的3D打印技术，从谷歌眼镜到全息投影，各类机器设备如雨后春笋不断涌出。
1 人工智能的发展“人工智能”简称AI，是集心理认知，机器学习，情感识别，人机交互以及数据保存、决策等于一身的多学科技术。
其最早被提出是由McCarthy在20世纪中叶的达特茅斯会议上，这也成为人工智能正式诞生的标志。
在人工智能经历两个低谷后的最近一个阶段，从1993年开始，人工智能其实取得了一些里程碑似的成果。
比如在1997年，国际象棋冠军卡斯帕罗夫被深蓝战胜;英国皇家学会举行的“2014图灵测试”中“尤金・古斯特曼”第一次“通过”图灵测试，而这一天恰为计算机科学之父阿兰・图灵(Alan Turing)逝世60周年纪念日。
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人工智能及其发展***** 201000445 模式识别与智能系统（***科技大学信息工程学院）摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。
本文从人工智能的概念出发 , 首先介绍了人工智能研究的历史与现状 , 并分析了人工智能与具体领域相结合形成的不同学科领域 , 阐述了人工智能主要的应用领域 , 并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析 , 最后介绍了人工智能未来的发展趋势及潜力。
关键词：人工智能；机器人；专家系统；模式识别；计算机科学；发展方向Artificial Intelligence and its development***** ,2010000445 ,Pattern Recognition and Intelligent Systems(School of Information Engineering,Southwest University of Science)Abstrac t:AI is the major achievements in the development of computer of the 20th century,and it has been widely applied in many fields. In this paper ,based on the concepts of artificial intelligence, we firstly introduce the history and current situation of artificial intelligence research and analyse artificial intelligence combined with specific areas in different disciplines,then,we describe the main application areas of artifical intelligence,and from the view of a philosophical point,we analyse whether Artifical intelligence can exceed human intelligence.Finally,we introduce the trend of the future development of artificial intelligence and its potential.1 引言人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。
人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。
1.1人工智能的定义顾名思义,人工智能就是人造智能, 其英文表示是“Artificial Intelligence”, 简称AI。
“人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实现的智能, 因此人工智能又称机器智能。
当然, 这只是对人工智能的字面解释或一般解释。
关于人工智能的科学定义, 学术界目前还没有统一的认识。
是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。
“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。
自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。
由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。
著名的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“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。
”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。
”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
1.2 研究人工智能的意义我们知道, 计算机是迄今为止最有效的信息处理工具, 以至于人们称它为“电脑”。
但现在的普通计算机系统的智能还相当低下, 譬如缺乏自适应、自学习、自优化等能力, 也缺乏社会常识或专业知识等, 而只能是被动地按照人们为它事先安排好的工作步骤进行工作。
因而它的功能和作用就受到很大的限制,难以满足越来越复杂和越来越广泛的社会需求。
既然计算机和人脑一样都可进行信息处理, 那么是否能让计算机同人脑一样也具有智能呢？这正是人们研究人工智能的初衷。
研究人工智能也是当前信息化社会的迫切要求。
我们知道, 人类社会现在已经进入了信息化时代。
信息化的进一步发展, 就必须有智能技术的支持。
例如, 当前迅速发展着的互联网(Internet)、万维网(WWW)和网格(Grid)就强烈地需要智能技术的支持。
也就是说,人工智能技术在Internet、 WWW和Grid上将发挥重要作用。
智能化也是自动化发展的必然趋势。
自动化发展到一定水平, 再向前发展就必然是智能化。
事实上,智能化将是继机械化、自动化之后, 人类生产和生活中的又一个技术特征。
1.3人工智能的研究目标和策略人工智能作为一门学科, 其研究目标就是制造智能机器和智能系统, 实现智能化社会。
具体来讲, 就是要使计算机不仅具有脑智能和群智能, 还要具有看、听、说、写等感知和交流能力。
简言之, 就是要使计算机具有自主发现规律、解决问题和发明创造的能力, 从而大大扩展和延伸人的智能,实现人类社会的全面智能化。
人工智能学科的研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能,并运用智能技术解决各种实际问题特别是工程问题, 从而使现有的计算机更灵活、更好用和更有用,成为人类的智能化信息处理工具, 从而逐步扩展和不断延伸人的智能, 逐步实现智能化。
2 人工智能的应用领域目前, 人工智能是与具体领域相结合进行研究的, 有如下领域：（1）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10 种类型。
（2）机器学习主要在三个方面进行首先是研究人类学习的机理、人脑思维的过程。
其次是机器学习的方法。
最后是建立针对具体任务的学习系统。
（3）模式识别研究如何使机器具有感知能力 , 主要研究听觉模式和视觉模式的识别。
理解自然语言 , 计算机如能“听懂”人的语言 , 便可以直接用口语操作计算机 , 这将给人们带来极大的便利。
机器人学机器人是一种模拟人的行为的机械 , 对它的研究历经三代发展过程第一代机器人只能按程序完成工作。
第二代机器人配备了像样的感觉传感器 , 能取得作业环境、操作对象等简单的信息 , 并由机器人体内的计算机进行分析处理 , 控制机器人的动作。
第三代机器人具有类似人的智能 , 它装备了高灵敏度传感器 , 因而具有超过人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力 , 能对感知的信息进行分析 , 控制自己的行为 , 处理环境发生的变化 , 完成各种复杂的任务。
而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。
（4）数据挖掘与数据库中的知识发现数据挖掘(也称数据开采、数据采掘等)和数据库中的知识发现的本质含义是一样的, 只是前者主要流行于统计、数据分析、数据库和信息系统等领域, 后者则主要流行于人工智能和机器学习等领域, 所以现在有关文献中一般都把二者同时列出。
（5）人工神经网络在研究人脑的奥秘中得到启发 ,试图用大量的处理单元模仿人脑系统工程结构和工作机理。
(6)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。
(7)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。
2.1 在管理系统中的应用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。
智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。
信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。
它包含学生模块、教师模块，体现了教学系统开发的全部内容，拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。
2.2人工智能专家系统在工程领域的应用人工智能专家系统在医学中的应用。
国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN 专家系统。
1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2Ｉ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。