浅谈人工智能的现状与未来
人工智能的现状和未来发展
人工智能的现状和未来发展人工智能，作为信息技术领域的重要分支之一，近年来备受瞩目。
人工智能可以实现许多复杂的任务，如计算、分类、识别等。
目前，人工智能已广泛应用于医学、金融、工业、农业等各个领域。
本文将探讨人工智能的现状和未来发展。
一、人工智能的现状人工智能是一门跨学科的技术领域，其发展需要广泛的知识和技术。
目前，人工智能研究领域涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方向。
机器学习是人工智能发展的基础之一，是指让计算机利用数据来学习并自动提高性能的技术。
目前，机器学习已经广泛应用于人脸识别、语音识别、自然语言处理等领域。
自然语言处理是人工智能发展的重要方向之一，它涉及计算机对人类语言进行的处理，例如文本分析、机器翻译等。
目前，自然语言处理技术已经实现了很多有意义的应用，例如智能客服、智能阅读等。
计算机视觉是人工智能的另一重要方向，是指让计算机能够像人类一样感知、理解和解释图像和视频的技术。
目前，计算机视觉应用非常广泛，例如自动驾驶、智能监控等。
二、人工智能的未来发展人工智能的未来发展十分广阔。
未来，人工智能将成为人们生活的重要组成部分，形成智慧生态系统。
在人工智能应用的过程中，要避免一些潜在的风险，例如隐私泄露、人工智能与工作失业等问题。
随着技术的发展，人工智能技术将越来越智能化、普及化和社会化。
未来，人工智能技术将进一步扩大应用范围，催生新的产业领域和商业模式，例如无人零售、衣服定制等。
未来，人工智能发展的另一个重要方向是大数据技术。
大量的数据是人工智能能够成功应用的基础，未来，大数据的应用将进一步扩大，人工智能技术的应用也将更加普及。
三、总结人工智能是当今世界的热门技术，其应用范围非常广泛。
人工智能的发展还存在一些问题，例如隐私泄露、人工智能与工作失业等。
随着技术的发展，人工智能还将进一步发展，催生新的产业领域和商业模式。
未来，大数据技术将扮演越来越重要的角色，为人工智能的发展提供更广阔的空间和更好的基础。
人工智能的发展现状及未来
人工智能的发展现状及未来随着科技的飞速发展和人们对新技术的不断探索，人工智能作为一门前沿科技逐渐走入人们的视野，成为了最热门的话题之一。
那么，人工智能的发展现状如何？未来会带来哪些变革和挑战？本文将对这些问题进行分析和讨论。
一、人工智能的发展现状1. 智能硬件产品不断涌现随着智能硬件产品市场的不断扩大，越来越多的企业开始投入人工智能技术的研发。
比如，小米的小爱同学、百度的DuerOS、Amazon的Echo等智能助手产品，都是人工智能技术的典型应用。
2. 机器学习进展显著机器学习是人工智能领域的核心技术之一，其应用也在不断拓展。
例如，深度学习算法已经被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，相较于传统算法具有更高的准确率和更强的智能性。
3. 人工智能技术日趋成熟目前，人工智能技术已经在医疗、金融、制造、安防等众多领域得到了广泛应用，不断优化算法和不断提升智能水平也是人工智能技术的一个重要发展方向。
尤其是在自动驾驶领域，各家车企和科技公司均在积极探索和研究，争相推出相应的产品。
二、人工智能的未来发展方向1. 人工智能与物联网的结合人工智能与物联网的融合将是未来的趋势。
未来，智能硬件设备不仅可以通过人工智能技术实现更加精准的控制，而且还将可能产生更为复杂的数据，这将为人工智能技术的进一步优化和拓展提供更为丰富的数据参考和学习。
2. 人工智能在医疗领域的应用人工智能在医疗领域的应用前景广阔。
未来，智能诊断系统、辅助手术系统、健康管理系统等医疗设备将广泛应用于医院，为医生和患者提供更为准确、精确的医疗诊断和治疗方案。
同时，大规模医疗数据的采集和分析也将为医疗健康产业提供更大的发展空间。
3. 人工智能对就业的影响随着人工智能技术的普及和应用程度的不断提高，一些简单重复性劳动岗位可能逐渐被取代，而一些需要较强创造力和创新性的岗位则将得到进一步挖掘和加强。
对此，政府和企业应该积极应对并拓展就业市场。
人工智能现状与未来
人工智能现状与未来人工智能现状与未来人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机模拟人类智能的技术与理论。
随着科技的进步与发展，人工智能已经成为近年来备受关注的研究领域。
在未来，人工智能有望为社会带来重大的变革和发展。
下面将从人工智能的发展现状、应用领域和未来展望三个方面进行论述。
一、人工智能的发展现状目前，人工智能在多个领域都取得了重要的突破与应用。
在机器学习领域，深度学习技术的广泛应用使得计算机能够理解和处理更复杂的信息。
例如，语音识别技术已经进一步改善，使得人们可以通过语音指令与设备进行交互。
在图像识别领域，人工智能技术已经可以准确地识别和标注图像内容，大大提高了图像处理的效率。
此外，在自然语言处理方面，人工智能能够通过语义理解和机器翻译等技术，更好地处理人与机器之间的交流。
二、人工智能的应用领域人工智能的应用领域十分广泛。
在医疗领域，人工智能可以通过分析患者的病历和医学影像，提供准确的诊断结果和治疗方案。
在金融领域，人工智能技术可以帮助银行和金融机构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，人工智能可以通过交通流预测和智能调度，提供更便捷和安全的出行体验。
此外，人工智能还应用于农业、制造业、能源等众多领域，推动了社会的发展与进步。
三、人工智能的未来展望展望未来，人工智能有望在更多领域实现突破和创新。
首先是自动驾驶技术的发展，预计未来将出现更多能够实现全自动驾驶的汽车。
这将极大地提高交通的安全性和效率，改变人们的出行方式。
其次是机器人的进一步智能化，未来的机器人将具备更高的智能和自主性，能够完成更为复杂的任务。
这将对生产制造、医疗护理等领域产生深远的影响。
另外，人工智能还有望在教育、娱乐、文化等领域发挥更大的作用，为人们提供更加个性化和丰富的体验。
综上所述，人工智能在现阶段已经取得了显著的进展，并逐渐应用于各个领域。
未来，人工智能有望为社会带来更多的进步与创新。
人工智能技术的现状与未来发展
人工智能技术的现状与未来发展近年来，人工智能成为全球科技领域的热门话题。
人工智能的发展给我们带来了很多便利，同时也为社会经济带来了重大改变。
然而，人工智能技术的真实面貌和未来发展又是怎样的呢？一、人工智能的现状目前，人工智能的研究重点在于机器学习和深度学习技术。
机器学习指的是让计算机通过学习和实践来提升自己的能力，深度学习则是在人工神经网络的基础上，实现大规模数据处理以及自适应性学习的方法。
这两种技术的发展迅速，应用领域也越来越广泛。
在医疗、教育、金融等领域，人工智能技术已经初步实现了许多应用。
比如在医疗领域，人工智能通过对医学数据的分析，可以帮助医生做出更加精准的诊断和治疗方案。
在教育领域，人工智能可以通过自适应学习的方式，根据学生的学习情况，为其推荐不同的课程和学习资料。
在金融领域，人工智能可以对金融市场进行预测和分析，帮助投资者制定更加科学的投资策略。
二、人工智能的未来发展随着技术的不断升级和普及，未来人工智能的应用领域也会越来越广泛。
预计在未来几年，人工智能将成为各个行业的重要组成部分，甚至成为点亮整个社会生产力的新引擎。
人工智能的未来发展还存在一些挑战。
首先是技术本身的不断进步，人工智能将更加专业化，更加成熟。
其次是数据保护和隐私安全问题。
大量的数据都会储存在互联网上，数据泄露和滥用可能会对个人隐私和安全造成威胁。
同时，由于人工智能的应用采集和处理的数据量越来越大，对计算能力以及数据存储能力提出了更高的要求。
在应对这些问题的同时，我们也应该看到人工智能的巨大潜力。
在未来，人工智能将会拥有更强的推理、判断和决策能力，能够更好地帮助人类解决各种各样的问题。
未来的社会将是一个数字化、信息化的世界，人工智能技术将有利于实现数字经济的发展和提升社会运行效率。
总之，人工智能作为一项新技术，虽然目前仍存在很多问题和挑战，但其应用和发展潜力令人充满期待。
我们有理由相信，在人工智能技术的推动下，未来社会将更加智慧和便利。
人工智能的现状和未来发展趋势
人工智能的现状和未来发展趋势人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门模拟、延伸和扩展人类智能的科学与技术。
近年来，随着技术的进步和需求的增加，人工智能在各个领域呈现出快速发展的趋势。
本文将从当前的人工智能应用现状和未来的发展趋势两个方面，探讨人工智能的最新进展和前景。
一、人工智能的现状1. 人工智能在机器学习领域的应用人工智能的核心技术之一是机器学习。
通过让计算机从大量数据中学习和推理，机器学习使得计算机可以自动获取知识并作出决策。
目前，在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域，机器学习技术已经取得了重大突破，实现了超过人类水平的准确度。
2. 人工智能在自动驾驶领域的应用自动驾驶是人工智能在交通运输领域的一项重要应用。
通过感知技术、决策算法和控制系统的结合，自动驾驶汽车可以识别周围环境、做出决策并执行操作，实现对车辆的自主控制。
目前，自动驾驶技术已经在一些示范项目和特定道路条件下得到应用，并逐渐走向商业化。
3. 人工智能在医疗诊断领域的应用人工智能在医疗领域的应用对提高诊断准确性、提高医疗效率具有重要意义。
现有的人工智能技术可以处理并分析医学影像、病历数据和基因数据等，帮助医生进行疾病诊断与治疗方案制定。
例如，深度学习算法在癌症早期筛查和辅助诊断等方面取得了显著成果。
二、人工智能的未来发展趋势1. 智能物联网的兴起未来，人工智能与物联网的结合将成为一个重要的趋势。
通过将各类传感器与设备连接到互联网，实现设备之间的数据互通和智能化的管理和控制，可以让人工智能系统更好地理解和响应现实世界。
智能家居、智能城市等概念将逐渐普及，改变人们的生活方式和城市治理方式。
2. 强化学习的深入应用强化学习是一种通过让计算机通过与环境交互来学习最优策略的方法。
未来，强化学习将在更多领域得到应用。
例如，在金融领域，强化学习可以用于自动化交易；在游戏领域，强化学习可以用于培训智能游戏玩家。
3. 人工智能与人类的协作未来，人工智能将不再是孤立的工具，而是与人类进行更紧密的合作。
人工智能技术现状与未来展望
人工智能技术现状与未来展望近年来，人工智能技术迅猛发展，成为科技界的焦点。
从AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石，到人工智能音箱成为越来越多家庭的宠物，人工智能正在改变我们的世界。
那么，人工智能技术现状是怎样的？未来又会有哪些发展呢？一、人工智能技术现状1. 机器学习机器学习是人工智能技术的关键之一。
通过给机器提供大量的数据和样本，让机器自动发现规律，提高预测和决策的准确性。
例如，搜索引擎可以通过机器学习自动排序搜索结果，智能音箱可以通过机器学习识别语音指令。
2. 自然语言处理自然语言处理是指让机器能够理解和产生人类语言。
例如，谷歌翻译可以将一种语言翻译成另一种语言，智能客服可以通过自然语言处理与用户进行交互。
3. 计算机视觉计算机视觉是使计算机能够“看”和理解世界。
例如，人脸识别技术可以用于安保和旅游，图像处理技术可以用于医疗影像的诊断和治疗。
4. 语音识别语音识别技术允许人与计算机通过语音进行交互。
例如，智能音箱和语音助手可以通过语音识别技术听用户的指令和回答问题。
二、未来展望1. 智能家居智能家居是指通过人工智能技术让家居环境更加智能化。
例如，智能音箱可以为用户播放音乐、设置闹钟、读取新闻等，智能家居系统可以自动调节温度、灯光等。
2. 自动驾驶自动驾驶技术允许车辆在不需要人类驾驶的情况下行驶。
例如，特斯拉的自动驾驶系统可以通过感知技术与人工智能技术实现车辆的自主行驶。
3. 医疗诊断人工智能可以通过图像处理和机器学习技术帮助医生进行诊断。
例如，Google DeepMind已经利用人工智能技术成功预测眼病和肾病的发展。
4. 教育领域人工智能技术将会改变教育行业。
例如，智能教育系统可以提供根据学生兴趣和适应能力不同的个性化教学，人工智能机器人可以与学生互动以提高学习效果。
然而，随着人工智能技术的发展，也带来了一些问题和挑战。
例如，数据隐私和安全、人工智能机器的责任和伦理问题等都是需要解决的难题。
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。
人工智能现状与发展的论文
人工智能现状与发展的论文随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当代科技领域最为活跃的研究领域之一。
本文将从人工智能的发展历程、现状、面临的挑战以及未来的发展方向等方面进行探讨，以期对这一领域有一个全面的认识。
一、人工智能的发展历程人工智能的概念最早可以追溯到20世纪40年代，但直到1956年的达特茅斯会议，人工智能才作为一个独立的学科被正式提出。
从那时起，人工智能经历了几次起伏，包括早期的逻辑推理与问题解决、70年代的专家系统、80年代的神经网络复兴，以及21世纪初的深度学习革命。
二、人工智能的现状当前，人工智能技术已经渗透到社会的各个领域，从简单的自动化工具到复杂的决策支持系统。
在医疗、金融、交通、教育、制造业等多个行业，人工智能的应用正在改变着传统的工作方式和商业模式。
1. 深度学习与大数据：深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用，极大地推动了人工智能技术的进步。
2. 机器视觉：机器视觉技术使得机器能够“看”和“理解”图像，这在自动驾驶汽车、无人机监控和医疗影像分析等领域有着广泛的应用。
3. 自然语言处理：自然语言处理（NLP）技术使得机器能够理解和生成自然语言，这在智能客服、翻译服务和情感分析等方面有着显著的成效。
4. 机器人技术：随着机器人技术的不断进步，机器人在制造业、服务业甚至家庭中扮演着越来越重要的角色。
三、人工智能面临的挑战尽管人工智能取得了显著的成就，但它仍然面临着一些挑战：1. 数据隐私与安全：随着人工智能对数据的依赖性增加，数据隐私和安全问题日益凸显。
2. 伦理问题：人工智能的决策过程和结果可能涉及伦理问题，如算法偏见和责任归属。
3. 技术瓶颈：尽管深度学习在某些领域取得了成功，但它仍然存在泛化能力不足和解释性差的问题。
4. 人才短缺：人工智能领域的快速发展导致了专业人才的短缺，这对于行业的持续发展构成了挑战。
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浅谈人工智能的现状与未来摘要：作为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），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。
人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，本文将对人工智能的发展历程，现状以及发展趋势作一个初步的解读，人工智能应用于工程是是目前工程技术研究的热点之一，本文也将就人工智能中的专家系统、模拟逻辑、神经网络控制在机电一体化中的应用进行了探讨。
关键词：人工智能；机电一体化；专家系统；模糊控制；神经网络控制；AI发展前景；什么是人工智能人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能与机电一体化系统的统一近几十年来，人工智能得到了长足的发展，譬如，IBM 公司制造的深蓝计算机运用人工智能于1997年5月，战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫。
人工智能用于机电一体化是机电一体化发展的方向之一。
这种智能主要通过控制技术加以设计和实现，即由机电一体化系统中的控制系统来具体实现。
专家系统、模糊逻辑、神经网络控制、学习控制和分层递阶是目前人工智能研究主要的几个领域，它们各自发展，又相互渗透，走向结合。
其中，前三个领域是目前机电一体系统实现智能化的较成熟的领域。
一，自从第一个专家系统于1968年问世以来，经过30多年的发展，专家系统已经成为人工智能应用最活跃的领域。
已经从最初的应用于医疗、科技等领域，向财政、金融、保险、商业和法律方向扩展，下面就与机电一体化有关的应用予以探讨。
（1）在装配制造业的应用：产品的生产，总是用零件来构造的，将不同的零件一起装配成一种新产品，叫做配里任务。
专家系统应用于装配制造方面可以取得可观的经济效益。
比如， DEC公司的专家系统XCON，是应用于计算机配置的第一个专家系统，现在每年为DEC公司盈利1。
5亿美元（2）在设备故障诊断中的应用：专家系统用于设备故障诊断，特别是针对大型的结构、复杂的故障诊断，可以尽快找到故障，大大缩短检修时间，有很多成功的例子，比如美国西屋电气公司研制的GEN一AID专家系统，已经成功地应用于诊断汽轮发动机的故障。
IBM公司也曾经为其IBMATPC机配备了一个专家系统，用来精确定位系统故障。
（3）在控制方面的应用：专家系统可以在机电一体化设备控制方面发挥作用，在伺服控制、数控机床、加工中心以及其它控制领域，已取得了进展。
在这方面成功的例子如AT&T公司为控制机械手，研制出在单个芯片上实现的专家系统。
最早的芯片包括16条规则的ROM，控制器以及处理数据与规则的推理机。
采用2。
5um线宽的CMOS工作，最初只使用了芯片面积的四分之一，改用1。
5um线宽后可容纳256条规则，建立规则时采用模糊逻辑，执行速度可达到80000LISP，比常规专家系统快1000倍。
尽管大型专家系统的造价是很昂贵的，但其经济效益大，通常一年之内可收回成本。
因此，专家系统在机电一体化中的应用前景十分广阔。
二，属于模糊概念的全体对象称为模糊集合。
例如，说“ XX是青年人。
”这个青年就是模糊集合。
基于模糊集合基础之上的逻辑与控制称为模糊逻辑与控制。
它可用较少的代价传递足够的信息，并能对复杂事物做出高效率的判断和处理。
模糊控制对某些参数变化不敏感。
由于模糊控制器的决定往往要根据十几条甚至数十条规则才能做出，如果由于传感器或元器件出故障而导致某些规则失误，其它规则可起补偿作用，从而使输出保持连续平滑。
所以，模糊控制较适用于一些要求鲁棒性能好的机电一体化系统中。
三，人工神经网络能模拟人类大量脑细胞的高度连接，当有输人信号将神经元激活时，经过神经回路产生输出。
神经网络具有学习能力和联想记忆，它经过学习能在输人信号后产生预期的输出。
如果某一信息回路没学习过，它也能得出合理的输出。
人工神经网络在机电一体化系统应用中有明显进展，与专家系统、模糊逻辑结合起来是重点的发展方向。
用于机电一体化系统中的现场总线LONWORKS，其核心技术就是采用神经元芯片。
这种芯片内部装有3个微处理器:MAC处理器完成介质访问控制;网络处理器完成ISO/OSI参考模型的3一6层网络协议;应用处理器完成用户现场控制应用。
它们之间通过公用存储器传递数据。
该神经元芯片还具有多种I/O和时间计算器等。
一个小小的神经元芯片，不仅具有强大的通信功能，还集控制和数据于一体。
在某些情况下，此芯片再配以其它一些器件，就可承担集散控制系统中一个独立控制单元的任务。
总之，专家系统、模糊逻辑与人工神经网络三者，不仅各自发挥其独特的作用还日益走上综合集成形成全新的技术，进一步提高机电一体化系统的智能化水平，并不断扩展其应用水平。
人工智能的发展历程人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后，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，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI 程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。
1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命。
这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机。
第一台计算机要占用几间装空调的大房间，对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一个程序就要设置成千的线路。
1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些，而且计算机理论的发展产生了计算机科学，并最终促使了人工智能的出现。
计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提供了一种媒介。
虽然计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到50年代早期人们才注意到人工智能与机器之间的联系。
1956年，被认为是人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会，将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一个月的讨论。
他请他们到 Vermont 参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"。
从那时起，这个领域被命名为 "人工智能"。
虽然 Dartmouth学会不是非常成功，但它确实集中了AI的创立者们，并为以后的AI研究奠定了基础。
人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响。
计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员。
个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前。
其它一些AI领域也在80年代进入市场。
其中一项就是机器视觉。
Minsky和Marr的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中，进行质量控制。
尽管还很简陋，这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同。
到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统，销售额共达8千万美元。
但80年代对AI工业来说也不全是好年景。
86-87年对AI系统的需求下降，业界损失了近5亿美元。
尽管经历了这些受挫的事件，AI仍在慢慢恢复发展。
新的技术在日本被开发出来，如在美国首创的模糊逻辑，它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络，被视为实现人工智能的可能途径。
总之，80年代AI被引入了市场，并显示出实用价值。
可以确信，它将是通向21世纪之匙。
人工智能在生活生产中的作用人工智能借助于通迅技术将网络的触手伸向世界的角落，向人们展示了精彩的世界。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。
并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
在另外广阔领域里，人工智能借助于机电光声技术，为社会提供了电子排版系统、家庭影院、音乐喷泉、CT 检查和机器人等等，给人们带来了一片新气象。
人工智能的发展趋势不同研究分支的学者不断对了人工智能领域可能的突破点进行探讨，我们大致可以从下面六个方面了解人工智能领域进一步深入研究的发展方向。
（1）面向交互的程序设计与社会构造：开放的信息系统是人工智能乃至整个计算机领域研究的重要议题之一。
所谓开放的信息系统是指由异构的、分布的、动态的、大规模的、自主的成分构成的系统。
对这类系统的研究要求将人工智能与传统技术相结合，以获得更大的可扩展性与适应性。
（2）并发约束模型，智能计算的基础：我们需要一种混合型的并发程序设计语言，这种语言既能描述系统的环境，又能描述系统所要执行的任务；既可实现含连续时间参数的模型，又能实现含离散操作的模型。
以这种混合型程序语言为基础可以建立一类可复合的模型，以刻画同时含有不同类型时间参数及并发约束的更复杂的问题类。
（3）一种基于DAI 的新型软件设计风范：错误永远存在于复杂系统中，要求程序的无错性可能导致对系统复杂性的制约或增加其它开销，因此无错误的代码未必一定是好的。
应该引入一种全新的软件设计风范，以这种方法设计的软件系统应是由多个能交互、带有验证内核的模块组成的开放式结构。
（4）知识表示：在知识表示领域中，今后十年内最具挑战性的研究问题是动态知识系统的刻画及关于Agent程序设计的理论与实现的研究。
（5）建立与理解复杂的自适应系统：下一个十年人工智能研究应着重于对未必能符号化、信息未必完全的复杂的自适应系统的研究，其中最关键的是如何理解与建立这样的系统。
建立这样的系统需要发展一些新的理论与技术。
首先必须发展能理解与处理上下文的技术，使所建立的系统能在不同的上下文情境下合理地处理各类问题；其次应发展多路学习机制，使系统能从复杂的变化的环境中同时学到多种技能(如机器人足球运动员就需要有这样的功能)；另外还应探讨系统的可自动进化机制，使系统能从简单的被动式的系统逐步进化为复杂的具有自适应能力的系统。
（6）语言技术与界面：目前关于语言的研究尚未突破语义障碍，现在还看不出在解决自然语言中含糊暧昧的成份方面可能会取得多大的进展，也很难想象在近期内能实现对任意输入均可产生高质量译文的机器翻译系统或非常理想的篇章理解系统，我们所能看到的是一些有一定限制的但与人类生活密切相关的语言处理技术的发展。
随着语言技术产品市场的不断壮大，语言技术也会得到更快的发展。
结语人工智能诞生50多年来，在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展，特别与机器学习、数据挖掘、计算机视觉、专家系统、自然语言处理、模式识别、规划和机器人等相关的应用带来了良好的经济效益和社会效益。
广泛使用的互联网也正在探索应用知识表示和推理，构建语义Web，提高互联网信息的效用率。
人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能，由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究，形成交叉学科智能科学。