人工智能的发展及应用
浅谈人工智能发展应用领域及发展趋势
浅谈人工智能发展应用领域及发展趋势人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的科技，它可以通过学习、推理和自主决策来执行各种任务。
随着技术的不断进步，人工智能在各个领域的应用也越来越广泛。
本文将对人工智能的发展应用领域及发展趋势进行浅谈。
一、人工智能的应用领域1. 机器学习与数据分析机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过让计算机自动学习数据模式和规律，实现对未知数据的预测和决策。
在数据分析领域，机器学习可以帮助企业挖掘数据中的隐藏信息，提供精准的商业决策支持。
2. 自然语言处理与智能对话自然语言处理是使计算机能够理解和处理人类语言的技术。
智能对话系统可以通过自然语言处理技术与用户进行交互，实现智能问答、语音助手等功能。
这在客户服务、智能家居等领域有广泛的应用。
3. 计算机视觉与图像识别计算机视觉是使计算机能够“看懂”图像和视频的技术。
图像识别可以帮助计算机识别和理解图像中的对象、场景和动作，广泛应用于人脸识别、智能监控等领域。
4. 智能交通与自动驾驶人工智能在交通领域的应用也越来越多。
智能交通系统可以通过数据分析和预测，提供交通拥堵预警、智能导航等服务。
自动驾驶技术则是通过人工智能实现车辆的自主驾驶，提高交通安全和效率。
5. 智能制造与工业机器人人工智能在制造业中的应用也非常广泛。
智能制造系统可以通过数据分析和预测，提高生产效率和质量。
工业机器人则是通过人工智能技术实现自动化生产，减少人力成本和提高生产效率。
二、人工智能的发展趋势1. 深度学习的进一步发展深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过构建深层神经网络模型来实现对大规模数据的学习和理解。
未来，深度学习将继续发展，提高模型的学习能力和泛化能力，进一步推动人工智能技术的发展。
2. 多模态人工智能的兴起多模态人工智能是指同时处理多种感知模态（如图像、语音、文本等）的人工智能技术。
未来，多模态人工智能将成为一个重要的发展方向，可以实现更加全面和智能的人机交互。
浅谈人工智能发展应用领域及发展趋势
浅谈人工智能发展应用领域及发展趋势人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人类一样思量、学习和决策的科学。
随着科技的不断进步和人们对智能化需求的增加，人工智能在各个领域的应用也越来越广泛。
本文将对人工智能发展应用领域及发展趋势进行浅谈。
一、人工智能发展应用领域1. 医疗健康领域人工智能在医疗健康领域的应用非常广泛。
例如，在医学影像诊断方面，人工智能可以通过深度学习算法对医学影像进行分析，辅助医生进行疾病的诊断和判断。
此外，人工智能还可以通过大数据分析，匡助医生提供个性化的治疗方案，提高治疗效果。
2. 金融领域人工智能在金融领域的应用主要体现在风险管理、投资决策和客户服务等方面。
通过人工智能技术，可以对金融市场进行实时监测和分析，提前预警风险，并辅助投资者进行决策。
此外，人工智能还可以通过自动化的方式提供个性化的金融服务，提高客户满意度。
3. 教育领域人工智能在教育领域的应用主要包括智能教育、个性化教育和在线教育等方面。
通过人工智能技术，可以根据学生的学习情况和兴趣特点，提供个性化的学习内容和教学方式，提高学习效果。
此外，人工智能还可以通过智能辅导系统和在线教育平台，提供高效便捷的教育服务。
4. 城市管理领域人工智能在城市管理领域的应用主要包括智慧交通、智慧安防和智慧环保等方面。
通过人工智能技术，可以对城市交通进行智能调度和管理，提高交通效率。
同时，人工智能还可以通过智能安防系统对城市进行全面监控，提高城市的安全性。
此外，人工智能还可以通过大数据分析，提供智能环保解决方案，提高城市的环境质量。
5. 智能创造领域人工智能在智能创造领域的应用主要包括智能生产、智能物流和智能质量控制等方面。
通过人工智能技术，可以实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
同时，人工智能还可以通过智能物流系统实现供应链的优化和管理，提高物流效率。
二、人工智能发展趋势1. 深度学习的发展深度学习是人工智能领域的重要技术之一，通过摹拟人脑神经网络的结构和工作方式，实现对大规模数据的学习和分析。
人工智能现在的发展应用实例
人工智能现在的发展应用实例
人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些人工智能在不同领域的发展和应用实例：
1.机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是人工智能的
核心技术。
它们被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
例如，人脸识别技术得到了广泛应用于安全领域和人脸支付，语音助手如Siri和Alexa 则基于语音识别和自然语言处理技术。
2.自动驾驶汽车：自动驾驶汽车依赖机器学习和感知技术，
能够通过传感器获取周围环境信息，并做出智能决策。
人工智能应用于自动驾驶汽车能提高行车安全性和效率。
3.医疗诊断和药物研发：人工智能在医疗领域的应用越来越
多。
例如，在医学影像诊断中，AI可以辅助医生进行乳腺癌、肺癌、眼科等的诊断。
还有药物研发领域，通过机器学习和深度学习技术，可以加快药物筛选和设计过程。
4.智能城市：人工智能在智能城市的建设中发挥重要作用。
例如，交通管理系统、垃圾处理系统、能源管理系统等都能通过人工智能的技术提高效率和减少资源浪费。
5.金融领域：金融机构利用人工智能技术进行风险评估、投
资分析、交易预测和反欺诈等。
智能投资咨询、智能客服和智能理财工具的发展也受益于人工智能的应用。
6.教育领域：人工智能在教育中的应用包括智能辅助教学、
个性化学习、在线教育等。
智能教学系统可以根据学生的学习情况和能力提供个性化的学习内容和推荐。
这只是人工智能在各个领域中的一小部分应用实例，随着技术的发展和创新，人工智能将在更多领域发挥作用，并带来更多的创新和进步。
人工智能的发展与应用
人工智能的发展与应用人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过模拟人类智能的方式，使计算机系统能够具备识别、理解、学习和推理等能力。
随着科技的不断进步和计算能力的提升，人工智能正日益成为推动社会进步和全球变革的重要力量。
一、人工智能的发展历程人工智能起源于上世纪50年代，经历了几个发展阶段。
第一阶段为符号主义，强调逻辑和推理；第二阶段为连接主义，强调模拟人脑神经网络；第三阶段为演化计算，强调借鉴生物进化理论；第四阶段为认知计算，强调认知心理学。
如今，人工智能已经进入了深度学习时代，利用深度神经网络实现了很多复杂任务的优秀表现。
二、人工智能的应用领域人工智能在许多领域都有广泛的应用，以下是其中的几个典型代表。
1. 交通运输：人工智能可以应用于自动驾驶和交通控制系统，提高交通效率、安全性和节能性。
2. 医疗卫生：人工智能可以辅助医生进行诊断和制定治疗方案，提高医疗效果并降低医疗成本。
此外，人工智能还可以应用于药物研发、基因编辑等领域。
3. 金融服务：人工智能可以应用于欺诈检测、风险评估和智能投资等金融服务中，提高金融安全和效率。
4. 教育培训：人工智能可以应用于推荐个性化学习材料、智能教学和智能考试等领域，提供个性化教育服务。
5. 智能制造：人工智能可以应用于工业机器人、自动化生产线和智能物流系统等领域，提高生产效率和质量。
6. 社交娱乐：人工智能可以应用于智能助理、语音识别和虚拟现实等领域，提供更智能、便捷和有趣的社交娱乐体验。
三、人工智能的未来发展趋势未来，人工智能的发展将呈现以下几个趋势。
1. 边缘计算：人工智能将向边缘计算靠拢，使得智能设备能够在本地进行数据处理和分析，减少对云计算的依赖。
2. 人机融合：人工智能和人类将更加紧密地融合在一起，形成更强大的智能系统。
例如，智能助理将成为人们日常生活的重要伴侣。
3. 多模态交互：人工智能系统将支持更多种类的交互方式，如语音、图像和手势识别，提供更自然、多样化的用户体验。
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。
浅谈人工智能的发展及应用领域
浅谈人工智能的发展及应用领域
一、人工智能的发展
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
它是计算机科学的一个分支，是利用计算机来实现人工智能的研究的总域。
主要研究领域有机器学习、自然语言处理、图像处理、推理程序设计等，其目标是构建智能的、能够自主运行的机器。
人工智能的研究始于1956年，但是实际应用则发生在1970年代，自此以后，人工智能在开发和应用上进入了一个新的阶段。
在2024年，Google深度学习团队使用深度学习技术成功攻克了围棋游戏，该技术也在非常短的时间内取得了前所未有的发展。
随后，出现了包括AlphaGo、全智能车等各种技术，AI 的应用也越来越广泛。
当前，国内外都在积极推进人工智能的研究，政府、高校、研究机构及行业都积极参与其中。
为了加快人工智能的发展，全球各国都在投入大量资金和技术来改善人工智能的基础理论和技术，以满足更广泛的应用需要。
值得一提的是，中国在这方面做出了突出贡献，诸如百度、腾讯等大公司已经走在了全球前列。
二、人工智能的应用领域
目前，人工智能已经应用于越来越多的领域。
人工智能的发展与应用
人工智能的发展与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过摹拟人类智能思维和行为的技术和方法，使计算机系统能够具备类似人类的智能水平。
近年来，随着计算机技术的快速发展和数据处理能力的提升，人工智能在各个领域得到了广泛的应用和发展。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，当时人们开始研究如何使计算机具备智能。
经过几十年的努力，人工智能技术逐渐成熟，并在多个领域取得了重大突破。
其中，深度学习技术的兴起使得人工智能在图象识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了巨大的发展。
二、人工智能的应用领域1. 机器人技术：人工智能使得机器人能够感知环境、学习和适应环境，实现自主决策和执行任务。
机器人已广泛应用于创造业、医疗服务、农业等领域，提高了生产效率和工作质量。
2. 无人驾驶技术：人工智能在无人驾驶领域的应用日益广泛。
通过深度学习和感知技术，无人驾驶车辆可以实时感知道路情况、识别交通标志和行人，实现自主导航和安全驾驶。
3. 金融领域：人工智能在金融领域的应用主要体现在风险评估、信用评级、投资决策等方面。
通过大数据分析和机器学习算法，人工智能可以匡助金融机构提高风险控制和决策效率。
4. 医疗健康：人工智能在医疗领域的应用有助于提高疾病诊断的准确性和治疗效果。
例如，人工智能可以通过分析大量的医学图象和病例数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
5. 教育领域：人工智能在教育领域的应用主要包括个性化教学和智能辅助教育。
通过分析学生的学习行为和能力，人工智能可以为学生提供个性化的学习内容和学习路径，提高学习效果和兴趣。
三、人工智能的发展挑战尽管人工智能在各个领域取得了重大发展，但仍面临一些挑战和限制。
其中，以下几个方面值得关注：1. 数据隐私和安全：人工智能的应用需要大量的数据支持，但数据隐私和安全问题成为人工智能发展的一大障碍。
如何在保护用户隐私的前提下，充分利用数据进行人工智能的训练和应用，是一个亟待解决的问题。
人工智能的应用与发展前景
人工智能的应用与发展前景人工智能（AI）是近年来科技领域中最受瞩目的技术之一。
人工智能是一种复杂的系统，它可以在没有人为干预的情况下进行学习和决策。
例如，一个AI系统可以根据历史数据进行分析和预测，从而更好地满足人们的需求。
人工智能能够改变我们生活、工作和商业的方式，未来的发展前景也十分广阔。
一、人工智能的应用人工智能的应用范围很广，包括医疗、金融、物流、制造、娱乐等，这些领域都已经出现了许多人工智能的产品和应用。
1. 医疗领域人工智能在医疗领域的应用已经证明了其巨大的潜力。
许多医院都已经开始使用AI诊断系统，这些系统可以分析X光片、CT 扫描和MRI图像，从而更快、更准确地诊断病情。
此外，AI系统还可以运用大数据和机器学习的方法，帮助医生进行更好的病例管理和病人治疗。
2.金融领域人工智能在金融领域的应用也越来越受到重视。
许多银行和保险公司已经开始使用AI系统，例如自助银行、智能投资管理，以及识别银行卡欺诈行为等。
这些系统可以大大提高金融工作效率和服务质量。
3. 物流领域人工智能在物流领域的应用也十分广泛，包括自动化仓储、物流配送、智能快递箱及物流分拣机器人等。
这些技术可以提高物流效率和降低人工成本。
4. 制造领域人工智能在制造领域可以增强自动化制造的能力，例如机器人、机器视觉、自动化设备等，提高生产线的效率和产品质量。
5. 娱乐领域人工智能在娱乐领域也有广泛应用，例如AI游戏、智能音响、智能家居等。
它们可以通过与用户进行互动，不断学习和改进。
二、人工智能发展前景人工智能已经改变了我们的生活、工作和商业方式，发展前景也十分广阔。
1. 发展趋势目前，人工智能在全球范围内正处于快速发展阶段。
根据市场研究公司IDC的数据，全球AI巨头企业的市场规模预计将在2020年达到152亿美元，到2025年将达到274亿美元。
预计未来几年内人工智能会继续融入更多的商业领域，增加人类的生产力。
2. 挑战和风险虽然人工智能的应用前景广阔，但也存在一些挑战和风险。
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人工智能的发展及应用这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。
成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。
人工智能的定义“人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。
人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能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。
人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
人工智能的应用领域1. 在管理系统中的应用(1) 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。
在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。
换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。
2. 在工程领域的应用(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。
事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。
目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。
(2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。
1978 年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。
3. 在技术研究中的应用(1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。
随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
人工智能的发展人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段:孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。
英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。
“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz( 布莱尼兹)(16461 7 1 6) 。
提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。
做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学1864)实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,家Boole(布尔)(1815- 提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。
第一阶段: 50 年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，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的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
这一阶段的特点是: 重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
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DENDRA化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIO探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发，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(International JointConferences onArtificial Intelligence 即IJCAI) 。
第三阶段: 80 年代，随着第五代计算机的研制，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K I P S”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。
虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段: 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，宣告了这一新学科的诞生。
此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段: 90 年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。
不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。
另外，由于Hopfield 多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。
人工智能已深入到社会生活的各个领域。
未来发展与展望人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。
正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。
人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata) 模拟人类的思维过程和智能行为。
这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。
在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。
这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。
人工智能研究尚存在不少问题，这主要表现在下列几个方面:1 宏观与微观隔离一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象; 另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。
这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。
2 全局与局部割裂人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。
但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性; 行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。
它们存在明显的局限性。
必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。
3 理论和实际脱节大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少; 但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。
在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。
在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出”智能”就算相当成功了。
上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。
同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。
我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开”智能”之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。
人工智能自1956年在美国诞生至今已50 多年了。
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。
从美国麻省理工学院、卡内基-梅隆大学到IBM公司、本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所, 全世界许多实验室都在进行着AI 技术的实验。
随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽, 其内容逐步丰富, 对人类发展有划时代的意义。
一、何谓“人工智能” ?“智能”源于拉丁语Legere, 字面意思是采集（特别是果实）、收集、汇集, 并由此进行选择, 形成一个东西。
Intelegere 是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。
正如帕梅拉?麦考达克在《机器思维》中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。
从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始, 人们已对机器操作的复杂性与自身的某些活动进行直观联系。
经过几个世纪之后, 新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。
1936 年,24 岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步, 他也因此被称为“人工智能之父”。
“人工智能” (Artificial Intelligence) 简称AI 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人们认为“人工智能”是计算机科学技术的前沿科技领域。
因此, “人工智能”与计算机软件有密切的关系。
一方面, 各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另一方面, 许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。
例如,专家系统软件,机器博奕软件等。
但是, “人工智能”不等于“软件” ,除了软件以外, 还有硬件及其他自动化的通信设备。
人工智能是从思维、感知、行为三层次和机器智能、智能机器两方面研究模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的技术学科。
二、人工智能的研究领域人工智能是一种外向型的学科, 它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础, 只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。
因为人工智能的研究领域十分广阔, 它总的来说是面向应用的, 主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。