人工智能的发展历程
人工智能的发展历程及未来趋势展望(五)
人工智能的发展历程及未来趋势展望导言近年来，人工智能的发展引起了广泛的关注和讨论。
人工智能技术凭借其强大的计算能力和自动化的特点，俨然成为了现代科技的瑰宝。
本文将介绍人工智能的发展历程，并对其未来的趋势进行展望。
一、人工智能的起源人工智能的起源可以追溯到上世纪五六十年代。
当时，科学家们开始探索如何赋予计算机一定的智能。
在这个时期，人工智能的研究领域可分为强人工智能和弱人工智能。
强人工智能的目标是使计算机具有超越人类智慧的能力，而弱人工智能则是针对特定的任务进行研究，如语音识别、图像处理等。
二、人工智能的发展历程1. Expert system的兴起上世纪八九十年代，人工智能技术迎来了发展的高峰。
专家系统成为当时最重要的研究方向之一。
专家系统是基于专家知识和规则的计算机程序，可以模拟专家的决策过程，并做出相应的推理和判断。
专家系统的出现，极大地推动了人工智能技术的发展，并在许多领域取得了突破性的进展。
2. 机器学习的兴起随着计算能力的提升和数据量的剧增，机器学习成为了人工智能领域的新宠。
机器学习是一种通过算法和模型来进行数据学习和预测的技术，它使计算机能够从海量数据中自动学习并做出智能决策。
近年来，机器学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
例如，深度学习技术的出现，使得计算机在图像和语音方面的识别能力大大超越了人类。
三、人工智能的未来趋势1. 强人工智能的实现虽然人工智能在许多领域取得了令人瞩目的成果，但要实现真正的强人工智能仍然面临着诸多挑战。
强人工智能要求计算机能够自主思考、有情感和自我意识。
目前，科学家们正在尝试将神经元网络和量子计算等前沿技术融入到人工智能中，以期望实现强人工智能的突破。
2. 人机交互的升级人机交互是人工智能领域中重要的研究方向之一。
未来，人机交互将更加智能化和自然化。
例如，基于语音和图像识别的智能助手将成为我们生活中的不可或缺的一部分。
另外，虚拟现实和增强现实技术的发展也将进一步改变人机交互的方式，使之更加沉浸式和逼真。
AI发展历程
AI发展历程人工智能（Artificial Intelligence，AI）发展历程人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指机器在模仿人类智能方面所表现出的能力。
从上世纪50年代开始，人工智能领域迅速发展，取得了显著的进展。
本文将梳理人工智能的发展历程，并探讨其对社会和科技的影响。
一、初创时期（1950-1970年代）人工智能领域的先驱者是达特茅斯会议上的一群科学家。
在会议上，他们共同提出了人工智能的概念，并寻求通过机器模拟人类智能的方法。
这一时期的主要任务是开发机器能够进行逻辑推理和问题解决的能力，试图打造出类似于人脑的智能系统。
尽管人工智能在早期取得了一些进展，比如奠定了逻辑推理和问题解决的基础，但由于当时计算资源的限制以及对智能的理解不够深入，人工智能的发展进一步受到了挑战。
随着时间的推移，人工智能研究的热潮逐渐减退，被认为是一场“冬天”。
二、知识驱动时代（1980-1990年代）在1980年代，人工智能经历了一次复苏。
人们开始关注如何将知识编码到机器中，以便机器能够根据这些知识进行推理和决策。
专家系统成为当时人工智能的主流研究方向，专家系统是借助于专家知识库进行问题解决和决策的计算机程序。
然而，尽管专家系统在某些特定领域取得了一些成功，但由于它们往往依赖于专家知识的编码和维护，限制了其在更复杂问题上的应用。
此外，专家系统无法处理模糊信息和不确定性问题，这也成为了其发展的瓶颈。
三、统计学习时代（2000年代至今）随着1990年代末期统计学习方法的兴起，人工智能进入了一个新的发展阶段。
统计学习是一种通过分析大量数据并从中提取规律，来训练模型和进行预测的方法。
机器学习和深度学习等技术在这一时期得到广泛应用。
大数据的时代给人工智能的发展提供了巨大的助力。
机器学习算法的不断发展和优化，使得机器能够处理更复杂的任务，比如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
深度学习的引入更是让机器能够实现类似于人脑的学习和决策过程。
人工智能的发展历程
人工智能的发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门致力于使计算机能够模拟人类智能的科学与技术。
自20世纪50年代出现以来，人工智能领域经历了数十年的发展和演进，取得了巨大的进展。
本文将从早期的探索开始，梳理人工智能的发展历程。
一、人工智能的起步阶段（1950年代-1960年代）人工智能的历史可以追溯到20世纪50年代，那时科学家们开始将计算机与智能相关的概念联系在一起。
1956年，一次在达特茅斯学院召开的会议上，人工智能这一术语正式被提出，并正式成为一门学科。
在这个起步阶段，人工智能主要关注于符号推理和问题解决。
代表性的成果包括逻辑推理和专家系统的开发。
二、人工智能的知识推理时代（1970年代-1980年代）进入1970年代，人工智能领域逐渐开始关注知识表示与推理。
研究者们意识到，要使计算机具备智能，需要使其能够模拟人类的知识结构和推理过程。
因此，知识表示和与之相关的推理成为人工智能研究的重要方向。
人工智能的一大里程碑是1986年，当时IBM的深蓝超级计算机打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，展示了计算机在复杂领域中的推理和决策能力。
三、人工智能的机器学习时代（1990年代-2000年代）进入1990年代，随着计算能力的快速提升和数据的大量积累，人工智能的发展迎来了新的机遇。
机器学习成为人工智能的核心技术。
机器学习是一种通过对大量数据进行学习和训练，使计算机能够自动提取规律、做出预测和决策的方法。
支持向量机、神经网络和决策树等机器学习算法相继提出，并在图像识别、语音识别等领域取得了重要突破。
四、人工智能的深度学习时代（2010年代至今）进入21世纪，随着大数据和云计算的快速发展，人工智能进入了深度学习时代。
深度学习是机器学习的一种，它利用人工神经网络模拟人脑的神经结构和工作方式，并通过大规模数据训练模型。
深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功，例如谷歌的AlphaGo在围棋领域击败了世界冠军。
简述人工智能发展历程
简述人工智能发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的热门话题，它以其广泛应用的潜力和未来发展的前景所吸引。
本文将简要概述人工智能的发展历程，介绍突出的里程碑事件和重要技术进展，以及对人工智能发展的展望。
一、人工智能的起源与初期发展人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代。
当时，科学家们开始对计算机的能力做出了更高的期望，相信计算机可以模拟人类的智能行为。
在探索人工智能的道路上，提出了一些重要的概念和方法，如逻辑推理、专家系统和机器学习等。
二、人工智能的高峰与低谷在上世纪80年代和90年代，人工智能经历了一次“冬天”。
当时，人们对人工智能的技术和能力产生了怀疑，许多项目被取消或暂停。
然而，在2000年代初，一系列技术和理论的突破重启了人工智能的发展。
三、机器学习和深度学习的崛起机器学习是人工智能领域的重要技术，它允许计算机通过数据和经验自主学习和改进。
深度学习是机器学习的一种方法，模拟人脑神经网络的工作原理，通过构建多层次的神经网络实现复杂任务的处理和分析。
这些技术的出现和发展，极大地推动了人工智能的应用领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
四、人工智能应用的广泛拓展随着人工智能技术的不断突破和普及，其应用场景也日益扩大。
在医疗领域，人工智能被应用于疾病预测、诊断和治疗方面；在金融领域，人工智能可以帮助进行风险评估和投资决策；在智能交通中，人工智能可以优化路况，提高交通效率等。
这些应用的实践表明，人工智能已经深刻改变了人们的生活和工作方式。
五、人工智能的未来展望未来，人工智能的发展前景依然一片光明。
随着计算能力的提升、数据的增长以及算法的不断创新，人工智能将在更多领域产生深远影响。
例如，无人驾驶汽车、智能机器人、智能家居等将会成为人工智能技术的重要应用场景。
同时，社会对人工智能的伦理和法律问题也需加以关注和处理。
六、总结人工智能的发展历程可以说是一路充满曲折的探索和突破。
人工智能技术的发展历程
人工智能技术的发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何制造智能机器的学科，它的发展历程可以追溯到上个世纪50年代。
从最初的计算机逻辑、机器学习，到如今的深度学习和自然语言处理，人工智能在过去几十年里取得了显著的进展。
本文将为你介绍人工智能技术的发展历程。
一、早期理论与实践人工智能的历史可以追溯到20世纪50年代。
当时，科学家们开始关注如何让机器拥有人类智能。
于是，他们提出了一些早期的人工智能理论和算法，包括逻辑推理和问题求解。
同时，早期的人工智能研究也致力于构建能够模拟人类思维过程的计算机程序。
二、专家系统的兴起20世纪70年代，专家系统成为人工智能领域的一个重要里程碑。
专家系统是基于人类专家知识的计算机程序，它能够模拟人类专家在特定领域中的决策过程。
专家系统的兴起标志着人工智能领域开始注重知识表示和推理机制。
三、机器学习的突破20世纪80年代和90年代，机器学习成为人工智能领域的关键技术之一。
机器学习通过让机器从数据中学习模式和规律，实现了对复杂问题的自动化解决。
其中，支持向量机、决策树和神经网络等算法的提出和发展，极大地推动了机器学习的发展和应用。
四、深度学习的崛起21世纪初，深度学习成为人工智能领域的热门技术。
深度学习基于神经网络的模型，通过构建多层次的神经网络，实现了对大规模数据的高效处理和分析。
深度学习被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域，取得了令人瞩目的成果。
五、人工智能的广泛应用随着技术的不断发展，人工智能被广泛应用于各个领域。
在医疗健康领域，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案设计。
在交通运输领域，人工智能可以优化交通流量和智能驾驶。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估和投资决策。
在智能家居领域，人工智能可以提供智能语音助手和智能家电控制等服务。
六、人工智能的未来展望人工智能的发展还面临着一些挑战和机遇。
其中，数据隐私和安全问题、伦理道德问题以及算法的透明性等是亟待解决的关键问题。
中国人工智能的发展历程
中国人工智能的发展历程一、起步阶段：1970年代-1990年代中国人工智能的发展可以追溯到上世纪70年代。
在这个阶段，中国开始涉足人工智能研究。
然而，由于种种原因，如技术限制和资源不足，中国的人工智能研究相对滞后。
二、起飞阶段：2000年-2010年进入21世纪，中国政府开始意识到人工智能的重要性，并将其纳入国家发展战略。
2006年，国家发改委发布了《信息产业十一五发展规划纲要》，明确提出了加强人工智能研究和应用的目标。
随着各级政府的支持和投资增加，中国的人工智能研究开始迅速发展。
2008年，中国科学院成立了中国科学院自动化研究所，该研究所成为了中国人工智能研究的重要基地之一。
三、崛起阶段：2010年-2017年2010年，中国政府提出了“互联网+”战略，为人工智能的快速发展提供了巨大机遇。
大量科技公司开始涌现，并在人工智能领域投入大量资源。
2014年，中国国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确提出了加强人工智能核心技术研究和应用创新的目标。
在这一阶段，中国的人工智能技术取得了长足的进步。
例如，2016年，中国的阿尔法狗在围棋比赛中击败了世界冠军，引起了全球的关注。
四、领先阶段：2017年至今2017年，中国政府发布了《新一代人工智能发展规划》，明确提出要在2030年成为人工智能科技强国。
这一规划进一步加大了对人工智能研究和应用的支持力度。
中国的人工智能技术在多个领域取得了重大突破。
例如，在人脸识别领域，中国的技术已经达到了世界领先水平。
此外，中国还在自动驾驶、机器人、语音识别等领域取得了重要进展。
为了推动人工智能的发展，中国政府还积极推动人工智能与其他产业的融合。
例如，成立了人工智能创新发展联盟，鼓励各行业的企业和研究机构开展合作。
中国还加强了人工智能人才的培养和引进。
各高校纷纷设立人工智能相关专业，并开展研究和培训。
同时，政府还鼓励留学生和海外人才回国发展，并提供了相应的支持政策。
总结起来，中国的人工智能发展历程可以分为起步阶段、起飞阶段、崛起阶段和领先阶段。
人工智能的发展历程与未来展望
人工智能的发展历程与未来展望一、引言人工智能是一项崭新的科技，它正在大幅度地改变我们的世界。
但是，人工智能并非新生事物，其发展历程可以追溯到上世纪50年代的计算机科学。
近年来，随着技术的飞速发展，人工智能的应用面日益广泛。
本文将介绍人工智能的发展历程以及未来的展望。
二、人工智能的发展历程人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一种计算机技术，它使计算机可以模拟人类思维和行为，实现类似人类的智能表现。
在人工智能的发展历程中，可以分为以下几个阶段：1.符号主义上世纪50年代末，符号主义被首次提出。
符号主义认为，人类思维过程可以被视为符号系统上的运算，因此可以用符号逻辑来描述。
符号主义包括专家系统和规则系统等技术。
2.连接主义80年代中期，人工智能技术转向了连接主义。
连接主义的灵感来源于神经科学，其基本思想是利用大量“神经元”进行模拟计算。
连接主义的核心是人工神经网络，通过神经网络的训练，可以实现计算机对于图像、语音和自然语言的处理。
3.深度学习深度学习是当前人工智能技术的主流，它的核心是深度神经网络。
深度神经网络模拟人类大脑的结构，包含多个层级。
通过层级的训练，可以从海量数据中提取出数据的特征，从而实现图像、语音和自然语言的识别和理解。
三、人工智能的应用在人工智能技术的不断进步下，其应用也越来越广泛。
以下是几个领域中人工智能的应用：1.医疗领域人工智能可以帮助医生们在诊断和治疗方面做出更好的决策。
通过机器学习算法，可以对患者的数据进行分析和识别，提升诊断和治疗的效果。
2.金融领域人工智能可以对金融市场进行分析和预测。
通过分析大量的数据，帮助投资者作出更好的决策。
3.教育领域人工智能可以对学生进行个性化教育，根据学生的兴趣、能力和学习习惯，智能地调整教学内容和方式。
4.智能家居智能家居利用人工智能技术，可以实现对家庭设备的远程控制和智能化管理。
四、人工智能的未来展望目前，人工智能技术正处于高速发展阶段，未来的前景非常乐观。
人工智能技术的发展及其对社会的影响
人工智能技术的发展及其对社会的影响随着技术的不断发展，人工智能技术已经成为当今社会中一种备受关注的技术。
从最初的AI到现在的深度学习，人工智能技术的应用已经渗透到我们生活中的各个方面，并且对整个社会产生了深远的影响。
一、人工智能技术的发展与应用1. 人工智能技术的发展历程人工智能的发展已经经历了几个阶段。
20世纪50年代开始，人工智能技术被用于解决问题，如推理和知识表示。
20世纪70年代到80年代，专家系统和神经网络成为人工智能技术的主要研究方向。
90年代人工智能进入了一个新的发展阶段，支持向量机算法和随机森林等技术被广泛使用。
到21世纪，深度学习技术开辟了人工智能研究的新领域。
2. 人工智能技术的应用人工智能技术已经广泛应用于金融、医疗、交通、教育等领域，使得这些行业的效率和安全性得到了大幅提升。
在金融领域，人工智能技术可以实现对客户行为的预测和风险评估，帮助金融机构更好地管理风险。
在医疗领域，人工智能技术可以快速地对患者症状进行分析和诊断，为临床医生做出更准确的诊断。
在教育领域，人工智能技术可以对学生的学习数据进行分析，从而更好地了解每个学生的特点，帮助教师更好地制定教学方案。
二、人工智能技术对社会的影响1. 人工智能技术对就业市场的影响人工智能技术的发展对就业市场产生了深远的影响。
一方面，人工智能技术的发展可以取代一些重复性、机械性的工作，使得某些岗位消失，如银行柜员等。
另一方面，人工智能技术的发展也会创造一批新的工作，如数据分析师、机器学习工程师等。
这也要求人们要不断更新自己的知识和技能，以适应未来的工作市场。
2. 人工智能技术对生活方式的影响人工智能技术不仅关注如何更好的完成某些任务，而且关注如何更好地满足人类的需求和欲望。
人工智能技术可以提高人类生活的舒适度，例如可以通过智能家居系统实现自动化的家居管理，涉及到家庭安防、智能家电控制、环境监测、娱乐等多个维度，为人们提供便利的同时，也提高了家居的智能化程度。
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人工智能与虚拟现实技术在教育领域中的研究成果和应用情况人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。
从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能发展简史1. 萌芽期（1956年以前）自古以来，人类就力图根据认识水平和当时的技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。
公元850年，古希腊就有制造机器人帮助人们劳动的神话传说。
在我国公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的幻想。
随着历史的发展，到十二世纪末至十三世纪初年间，西班牙的神学家和逻辑学家Romen Luee试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。
十七世纪法国物理学家和数学家B.Pascal制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。
随后德国数学家和哲学家，即通过符号体系，对对象的特征进行推理，这种"万能符号"和"推理计算"的思想是现代化"思考"机器的萌芽，因而他曾被后人誉为数理逻辑的第一个奠基人。
十九世纪英国数学和力学家C.Babbage致力于差分机和分析机的研究，虽因条件限制未能完全实现，但其设计思想不愧为当时人工智能最高成就。
进入本世纪后，人工智能相继出现若干开创性的工作。
1936年，年仅24岁的英国数学家"理想计算机"的论文中，就提出了著名的图林机模型，1945年他进一步论述了电子数字计算机设计思想，1950年他又在"计算机能思维吗？"一文中提出了机器能够思维的论述，可以说这些都是图灵为人工智能所作的杰出贡献。
1938年德国青年工程师Zuse研制成了第一台累计数字计算机Z-1，后来又进行了改进，到1945年他又发明了Planka.kel程序语言。
此外，1946年美国科学家，美国数学家，英国生物学家，这一切都为人工智能学科的诞生作了理论和实验工具的巨大贡献。
2. 形成时期（1956-1961）1956年在美国的Dartmouth大学的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志，从此在美国开始形成了以人工智能为研究目标的几个研究组：如Newell和Simon的Carnegie-RAND协作组；Samuel和Gelernter的IBM 公司工程课题研究组；Minsky和McCarthy的MIT研究组等，这一时期人工智能的研究工作主要在下述几个方面。
1957年A.Newell、J.Shaw和H.Simon等人的心理学小组编制出一个称为逻辑理论机LT(The Logic Theory Machine)的数学定理证明程序，当时该程序证明了"数学原理"一书第二章中的38个定理（1963年修订的程序在大机器上终于证完了该章中全部52个定理）。
后来他们又揭示了人在解题时的思维过程大致可归结为三个阶段：（1）先想出大致的解题计划；（2）根据记忆中的公理、定理和推理规则组织解题过程；（3）进行方法和目的分析，修正解题计划。
这种思维活动不仅解数学题时如此，解决其他问题时也大致如此。
基于这一思想，他们于1960年又编制了能解十种类型不同课题的通用问题求解程序GPS （General Problem Solving）。
另外他们还发明了编程的表处理技术和NSS国际象棋机。
和这些工作有联系的Newell关于自适应象棋机的论文和Simon关于问题求解和决策过程中合理选择和环境影响的行为理论的论文，也是当时信息处理研究方面的巨大成就。
后来他们的学生还做了许多工作，如人的口语学习和记忆的EPAM模型（1959年）、早期自然语言理解程序SAD-SAM等。
此外他们还对启发式求解方法进行了探讨。
1956年Samuel研究的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋跳棋程序是IBM小组有影响的工作，这个程序可以像一个优秀棋手那样，向前看几步来下棋。
它还能学习棋谱，在分析大约175000幅不同棋局后，可猜测出书上所有推荐的走步，准确度达48％，这是机器模拟人类学习过程卓有成就的探索。
1959年这个程序曾战胜设计者本人，1962年还击败了美国一个州的跳棋大师。
在MIT小组，1959年McCarthy发明的表（符号）处理语言LISP，成为人工智能程序设计的主要语言，至今仍被广泛采用。
1958年McCarthy建立的行动计划咨询系统以及1960年Minsky的论文"走向人工智能的步骤"，对人工智能的发展都起了积极的作用。
此外，1956年N.Chomsky的文法体系，1958年Selfridge等人的模式识别系统程序等，都对人工智能的研究产生有益的影响。
这些早期成果，充分表明人工智能作为一门新兴学科正在茁壮成长。
3. 发展时期（1961年以后）六十年代以来，人工智能的研究活动越来越受到重视。
为了揭示智能的有关原理，研究者们相继对问题求解、博弈、定理证明、程序设计、机器视觉、自然语言理解等领域的课题进行了深入的研究。
几十年来，不仅使研究课题有所扩展和深入，而且还逐渐搞清了这些课题共同的基本核心问题以及它们和其他学科间的相互关系。
1974年，他把人工智能的研究归纳为四个核心课题和八个应用课题，并分别对它们进行论述。
这一时期中某些课题曾出现一些较有代表性的工作，1965年，推动了自动定理证明这一课题的发展。
70年代初，T.Winograd、，较重要的成就是Winograd 提出的积木世界中理解自然语言的程序。
关于知识表示技术有C.Green（1996年）的一阶谓词演算语句，，，，M.Minsky(1974年)的框架系统的分层组织结构等。
关于专家系统自1965年研制DENDRAL系统以来，一直受到人们的重视，这是人工智能走向实际应用最引人注目的课题。
1977年 Engineering）的研究方向，导致了专家系统和知识库系统更深入的研究和开发工作。
此外智能机器人、自然语言理解和自动程序设计等课题，也是这一时期较集中的研究课题，也取得不少成果。
从80年代中期开始，经历了10多年的低潮之后，有关人工神经元网络的研究取得了突破性的进展。
1982年生物物理学家Hopfield提出了一种新的全互联的神经元网络模型，被称为Hopfield模型。
利用该模型的能量单调下降特性，可用于求解优化问题的近似计算。
1985年Hopfield利用这种模型成功地求解了"旅行商（TSP）"问题。
1986年Rumelhart提出了反向传播（back propagation-BP）学习算法，解决了多层人工神经元网络的学习问题，成为广泛应用的神经元网络学习算法。
从此，掀起了新的人工神经元网络的研究热潮，提出了很多新的神经元网络模型，并被广泛的应用于模式识别、故障诊断、预测和智能控制等多个领域。
1997年5月，IBM公司研制的"深蓝"计算机，以3.5：2.5的比分，首次在正式比赛中战胜了人类国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，在世界范围内引起了轰动。
这标志着在某些领域，经过努力，人工智能系统可以达到人类的最高水平。
这一时期学术交流的发展对人工智能的研究有很大推动作用。
1969年国际人工智能联合会成立，并举行第一次学术会议IJCAI-69（International Joint Conference on Artificial Intelligence），以后每两年召开一次。
随着人工智能研究的发展，1974年又成立了欧洲人工智能学会，并召开第一次会议ECAI(European Conference on Artificial Intelligence)，随后也是相隔两年召开一次。
此外许多国家也都有本国的人工智能学术团体。
在人工智能刊物方面，1970年创办了《Artificial Intelligence》国际性期刊，爱丁堡大学还不定期出版《Machine Intelligence》杂志，还有IJCAI会议文集，ECAI会议文集等。
此外ACM,AFIPS和IEEE等刊物也刊载人工智能的论著。
美国是人工智能的发源地，随着人工智能的发展，世界各国有关学者也都相继加入这一行列，英国在60年代就起步人工智能的研究，到70年代，在爱丁堡大学还成立了"人工智能"系。
日本和西欧一些国家虽起步较晚，但发展都较快，苏联对人工智能研究也开始予以重视。
我国是从1978年才开始人工智能课题的研究，主要在定理证明、汉语自然语言理解、机器人及专家系统方面设立课题，并取得一些初步成果。
我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。
此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。
近年来，人工智能在很多方面取得了新的进展，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广泛的舞台。
人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落……---- 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。
不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。
人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。
模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。
简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。
它包括文字识别(读)、语音识别(听)、语音合成(说)、自然语言理解与电脑图形识别。
现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。