(完整版)人工智能的发展及应用

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映了计算机“思维”的创造灵感、拥有直 觉、获得情感。
人类与人工智能之争
统治?被统治?
最极端的假设则预测了一个人工智能比人类 更加聪明的遥远未来。
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段,现状基 本就是 ——
“没有人工,就没有智能”
计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与 存储
第二阶段 感知智能阶段
什么是感知?
感知就是具有能够感觉内 部、外部的状态和变化, 理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界,就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说,获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是
THREE
第三部分 发展成果
3
三 发展成果

➢ 人机对弈:

Deep blue

AlphaGo

➢ 自动工程:
猎鹰系统等
➢ 模式识别:
2D/3D/ 多 维 识 别 系 统
➢ 知识工程:
专家系统,智能搜索引 擎等
FOUR
第四部分 发 展争议
5
电影中的人工智能
2015
技术奇点:人工智能是否会引发技术爆炸?
发展争议 人工智能会拥有情感,奴役人类吗?
“人类制造机器就是为了让机器在某些方 面强于人类,但是机器在某些方面超越人 类不意味着机器有能力学习其他方面的能 力,或者将不同的信息联系起来而做超越

(完整版)人工智能的发展及应用

(完整版)人工智能的发展及应用

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就发表了着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,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。

机器人发展史ppt完整版

机器人发展史ppt完整版
柔性材料
如硅胶、橡胶等,可增加机器人适应性,使其更 好地适应复杂环境。
功能性材料
如压电材料、形状记忆合金等,可实现机器人特 定功能,如振动、变形等。
云计算、大数据和物联网对机器人影响
云计算
提供强大的计算能力和存储空间,支持机器人进行复杂任务处理 和数据分析。
大数据
通过对海量数据的挖掘和分析,优化机器人行为决策,提高智能化 水平。
智能家居
家庭服务机器人逐渐普及,为人们提供了更加便捷、智能的家居生活体验。
未来发展趋势预测
人机协作
随着机器人感知、控制技术的进 一步提升,人机协作将更加紧密 ,实现更高效的生产和服务。
柔性制造
机器人将适应更多样化的生产需 求,实现柔性制造,满足个性化 、定制化的市场需求。
自主智能
机器人将具备更强的自主学习和 决策能力,能够在复杂环境中独 立完成任务。
应用领域拓展
机器人将在更多领域得到应用 ,如医疗、教育、娱乐等,推
动社会进步和发展。
05 政策法规环境及伦理道 德问题探讨
国际政策法规环境概述
01
国际机器人法规及政策现状
目前,国际上尚未形成统一的机器人法规,各国政策制定存在差异。
02
国际机器人标准制定情况
国际标准化组织(ISO)等正在积极推动机器人相关标准的制定,涉及
展。
感谢您的观看
THANKS
安全、性能等方面。
03
国际合作与竞争态势
各国在机器人领域既存在竞争关系,也在一些方面开展合作,共同推动
机器人技术发展。
国内政策法规环境分析
国家层面政策法规
中国政府近年来出台了 一系列支持机器人产业 发展的政策,如《中国 制造2025》等。

(完整版)人工智能介绍PPT课件全

(完整版)人工智能介绍PPT课件全
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。
Machine learning
Computer vision
1956年,塞缪尔在IBM计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适应 能力的西洋跳棋程序。
1957年,纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机(LT)的 数学定理证明程序。
1958年,麦卡锡建立了行动规划咨询系统 1960年纽厄尔等研制了通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2024/9/24 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么?
What is Artificial Intelligence?
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
2024/9/24
Part 4 人工智能的未来
2024/9/24
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度,这是保证科学技术“以 人为本”的根本,面对人类日益强大的科研能力,人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展,强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性,我们不难发现,它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器,这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展,并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。

(2024年)(完整版)人工智能介绍课件

(2024年)(完整版)人工智能介绍课件

多层感知器(MLP)
由多个神经元组成的多层网络,具有 强大的分类和回归能力。
2024/3/26
12
卷积神经网络(CNN)
01
02
03
卷积层
通过卷积核提取输入数据 的局部特征,实现参数共 享和稀疏连接。
2024/3/26
池化层
降低数据维度,提高模型 泛化能力,如最大池化、 平均池化等。
全连接层
将卷积层和池化层提取的 特征进行整合,输出最终 结果。
13
循环神经网络(RNN)
01
循环神经单元
具有记忆功能,能够处理序列数 据,如LSTM、GRU等。
02
时间步
将序列数据按照时间顺序输入到 循环神经单元中,实现信息的传 递和积累。
03
序列到序列( Seq2Seq)
由编码器和解码器组成的模型结 构,实现输入序列到输出序列的 映射。
2024/3/26
14
深度确定性策略梯度( Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG )
10
2024/3/26
03
CATALOGUE
深度学习技术与应用
11
神经网络模型
神经元模型
模拟生物神经元结构和功能,实现输 入到输出的非线性映射。
激活函数
引入非线性因素,提高神经网络的表 达能力,如ReLU、Sigmoid等。
第二次浪潮
20世纪90年代至21世纪初,随着计算机技术的飞速发展 和大数据时代的到来,机器学习、深度学习等算法取得重 大突破,人工智能开始进入快速发展阶段。
第三次浪潮
21世纪初至今,人工智能技术在语音识别、图像识别、 自然语言处理等领域取得显著成果,并开始渗透到金融、 医疗、教育等各行各业。

人工智能概论课件完整版

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自然语言处理
研究如何让计算机理解和生成人类自然语言 文本。
深度学习
研究如何构建和训练深度神经网络模型,以 模拟人脑处理信息的方式。
人工智能的应用领域
智能家居
通过人工智能技术实现家庭设备 的自动化和智能化控制,提高生
活便利性和舒适度。
智能交通
利用人工智能技术提高交通系统 的效率和安全性,如自动驾驶汽 车、智能交通信号控制等。
05
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护问题
01
数据采集与使用的透明度不足
在人工智能应用中,大量个人数据被采集和使用,但很多时候用户并不
清楚自己的数据是如何被使用的,于网络安全威胁和技术漏洞的存在,人工智能系统所处理的数据可能
面临泄露和滥用的风险,对个人隐私造成侵害。
人工智能概论课件完整版
目录
• 人工智能概述 • 人工智能基础知识 • 人工智能算法与模型 • 人工智能技术应用 • 人工智能伦理与安全问题 • 人工智能发展趋势与挑战
01
人工智能概述
人工智能的定义与发展
人工智能的定义
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,旨在研究、开发能够模拟、延伸和 扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
恶意使用风险
人工智能技术可能被恶意使用,如用于网络攻击、欺诈行为或制造虚假信息,这对社会和个 人都构成了安全威胁。
人工智能与人类未来关系探讨
劳动力市场变革
人工智能的发展将导致劳动力市 场的深刻变革,一些传统职业可 能会消失,而新的职业和就业机 会将出现。
社会伦理挑战
随着人工智能技术的广泛应用, 社会将面临一系列伦理挑战,如 人类与机器的权利关系、责任归 属以及道德准则的制定等。

人工智能ArtificialIntelligence精品课件完整版

人工智能ArtificialIntelligence精品课件完整版
80年代以来旳实用化和工程化
• 主要特点是开始走向实用化和工程化。其主要标志之一是 有一批商品化旳自然语言人机接口系统和机器翻译系统推 向了市场。
• 另一方面,人们已经开始对大规模真实文本进行了解 • 句法-语义分析为主旳思想来自于规则旳措施,而规则不
可能把全部旳知识表达出来 –自然语言在数量上浩瀚无际 –在性质上具有不拟定性和模糊性。
Artificial Intelligence
NLP: 15
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
自然语言了解旳一般问题(13)
• 自然语言了解旳研究大致上经历了三个 时期
– 萌芽时期 – 发展时期
• 早期: 60年代以关键词匹配为主流 • 中期: 70年代以句法-语义分析为主流 • 近期: 80年代以来开始走向实用化和工程化
了解自然语言,首先要让计算机能从库存旳大规模语料中 自动或半自动地获取语言了解所需旳多种知识,对语言现 象作出客观旳、细致旳描述。
• 目前采用旳主要手段是建立多种统计模型,可用于词类旳 自动标注,以及句法语义旳更高层次旳分析。该措施能够 和规则措施相互补充。
Artificial Intelligence
自然语言了解旳一般问题(14)
• 60年代以关键词匹配为主流
特点:
– 没有真正意义上旳语法分析,主要依托关键词匹配技术来辨认输入 句子旳意义
– 在系统中事先存储了大量包括某些关键词旳模式,每个模式与一种 或多种解释(响应式)相相应。
– 每当输入一种句子,系统便查找与之匹配旳模式,一旦匹配成功, 系统就输出相应旳解释,不考虑其他成份对句子意义旳影响
– 语法分析:将单词之间旳线性顺序变换成一种显示单词 怎样与其他单词有关联旳构造。拟定语句是否合乎语法

人工智能技术介绍PPT完整版(人工智能概述、围棋、象棋、人工智能3.0等)

人工智能技术介绍PPT完整版(人工智能概述、围棋、象棋、人工智能3.0等)

乐观思潮
人工智能
孕育期
电子计算机 机
器翻译与NLP 图灵测试 计算 机下棋 早期神
1956
1974
1980
1987
1993
2006
2016
所有的AI程序 都只是“玩具” 运算能力 计算复杂性 常识与推理
未达预期
大数据 计算能力
削减投入
应用增多
经网络
人工智能核心技术
知识和数据智能处理
知识处理时通常使用专家
来悄
临悄
• 交通工具(即无人机、无人驾驶等) • VR(虚拟现实)
终正
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术, 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统(CPS)
复 杂 度
有关学科 教学、科学和 工程辅助
图论
博弈
AI的几大门派
模拟人的心智 模拟脑的结构 模拟人的行为
进化学派 类推学派 贝叶斯学派 符号学派 联结学派 行为学派
感知
知识表示 神经网络 机器人
深度学习
聪明的AI
有学识的AI
识别 判断
思考 语言 推理
知识图谱
AI生态逐步形成:基础资源+技术+应用
人工智能产业生态的三层基本架构
信息物联系统 蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
18世纪末
20世纪初
1970年代初
今天
时间
AI将催生“无用阶层”吗?
• 人工/脑力劳动:翻译、记者...
• 人工/体力劳动:保安、保姆...
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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就发表了着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,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“PROSPECTOR”,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)(1646-1716)。

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、逻辑学家Boole(布尔)(1815-1864)实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,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,相继出现了一批显着的成果,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DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 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 Joint Conferences 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。

可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。

1.机器智能例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。

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