人工智能调查报告
人工智能调查研究报告
人工智能调查研究报告嘿，你知道吗？最近这人工智能可真是火得一塌糊涂！我作为一名教育工作者，在日常教学中也能感受到它带来的影响。
就拿我们学校来说吧，有一次学校组织了一场科技展览。
在展览上，一个小小的智能机器人吸引了大家的目光。
这小家伙不仅能回答各种问题，还能跟同学们互动玩耍。
当时，一群孩子围着它，眼睛里满是好奇和惊喜。
我在旁边看着，心里就在想，这人工智能发展得也太快了。
咱们先来说说人工智能在教育领域的应用。
现在很多在线学习平台都用上了人工智能技术。
比如说，有些学习软件能根据学生的答题情况，分析出他们的薄弱环节，然后推送有针对性的练习题。
这就像是给每个学生都配了一个专属的辅导老师，随时能给他们提供帮助。
再说说医疗方面。
我有个朋友在医院工作，他跟我说现在医院里用的一些诊断系统就借助了人工智能。
这些系统能快速分析大量的医疗数据，帮助医生更准确地诊断病情。
想象一下，以前医生要翻好多病历、做各种检查才能得出结论，现在有了人工智能的帮忙，效率提高了不少。
在交通领域，自动驾驶技术也是人工智能的一大应用。
我之前出差，在路上看到一辆辆正在测试的自动驾驶汽车，那场面还挺震撼的。
不过这也让我有点担心，万一系统出了故障可咋办？毕竟道路上的情况千变万化，可不是那么好预测的。
回到我们的日常生活，智能家居也越来越普及了。
像什么智能音箱、智能门锁，让我们的生活变得更加便捷。
我自己家里就有个智能音箱，有时候懒得动手，喊一声就能让它帮忙开灯、放音乐，感觉还挺神奇的。
但是，人工智能的发展也带来了一些问题。
比如说，很多人担心人工智能会取代一些工作岗位，导致失业。
就像工厂里的一些重复性劳动，可能以后就会被机器人取代。
还有，人工智能涉及到大量的数据收集和使用，这也引发了关于隐私保护的担忧。
不过，我觉得咱们也不用太害怕人工智能。
它就像是一把双刃剑，关键是看我们怎么去用它。
只要我们能合理地利用人工智能的优势，同时注意解决它带来的问题，相信它一定能给我们的生活带来更多的便利和美好。
人工智能技术接受度调查报告
人工智能技术接受度调查报告人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿技术，在当今社会中得到了广泛的应用。
为了深入了解公众对人工智能技术的接受程度以及对其发展的态度，我们进行了一项调查。
本报告将详细介绍我们的调查结果，并对人工智能技术的应用前景进行分析。
调查方法与样本选择本次调查采用了问卷调查方式，通过在线平台向公众发放问卷，并收集回收的有效问卷。
我们在调查样本的选择上进行了随机性抽样，以确保样本的代表性和客观性。
调查结果分析1. 对人工智能技术的了解情况调查结果显示，79%的受访者表示了解人工智能技术，其中45%的受访者对该技术有较为深入的了解。
这表明人工智能技术在公众中的知名度较高，并且得到了一定程度的关注。
2. 人工智能技术的接受程度调查结果显示，58%的受访者对人工智能技术表示积极接受，并愿意尝试与应用该技术相关的产品或服务。
另外，27%的受访者表示对人工智能技术持保留态度，需要更多的了解和验证；仅有15%的受访者对该技术表示不接受或抵触。
可见，大部分受访者对人工智能技术持开放态度。
3. 公众对人工智能技术应用的关注点在调查中，我们还了解了公众对人工智能技术应用的关注点。
调查结果显示，最受关注的问题是数据安全和隐私保护（37%），其次是人工智能对就业市场的影响（25%），还有一部分受访者关注人工智能可能对社会伦理产生的影响（18%）。
这些结果提示，公众对人工智能技术的应用持有一定的担忧与期待，需要相关政策与规范的指导。
人工智能技术应用前景分析1. 教育领域人工智能技术在教育领域具有广阔的应用前景。
通过智能化的教育工具和系统，可以为学生提供个性化的学习方式和资源，提高教学质量和效率。
2. 医疗领域人工智能技术的应用已经在医疗领域取得了显著的成果。
借助人工智能，医生可以更准确地进行疾病诊断，提供更精准的治疗方案，加速医疗决策的速度，从而提高医疗效果。
3. 交通领域人工智能技术在交通领域的应用，可以提升交通系统的智能化管理和运营效率。
大学生使用人工智能辅助学习的调查实践报告 - 副本
大学生使用人工智能辅助学习的调查摘要：调查旨在了解大学生对人工智能辅助学习的认识、使用情况、依赖程度以及有效性。
结果显示，大多数大学生都有使用人工智能工具的经验，尤其是AI-Chat和Wenshin Ichiban。
大学生使用人工智能的主要目的是解决疑问和困难，以及提高作业结果的质量。
同时，人工智能技术在解决问题方面存在局限性，例如数据依赖性、缺乏泛化性和缺乏常识推理。
大多数学生使用人工智能作为辅助工具，但有些学生主要使用人工智能来生成内容。
大学生对人工智能技术的支持程度较高，但对人工智能的依赖程度也相对较高，这可能会影响学生的独立学习和批判性思维能力。
1. 研究背景随着人工智能技术的发展，人工智能在教育领域的应用越来越普及，出现了一系列基于LLM的生成式AI，如GPT、文心艺音等。
它不仅可以与用户就任何话题进行高质量的对话，而且还可以根据用户的意图，以更准确的方式实现分类、问答、创作等多种应用场景的自然语言理解和生成任务，快速形成具有基本逻辑的答案，甚至可以写出各种体裁的文本。
生成式人工智能因其易用性而受到大学生的青睐，在大学生的学习和工作中得到了广泛的应用。
本研究旨在调查大学生利用人工智能辅助学习的态度、需求和实际应用，为大学生未来使用人工智能提供建议和参考。
2. 研究目的2.1 了解大学生对人工智能辅助学习的认识（有效性、速度、影响）。
2.2 探索大学生对人工智能的使用情况（使用、频率、模式、比例）。
2.3 分析大学生在学习和工作中对人工智能的依赖程度，并就人工智能的使用提出建议。
3. 研究方法3.1 问卷设计为大学生使用人工智能辅助学习设计一份在线问卷，包括以下内容：3.1.1 基本信息：年级、专业、使用的AI工具。
3.1.2 使用人工智能的目的、频率和方法。
3.1.3 使用人工智能对所完成工作质量和用户自身的影响。
3.1.4 用户对在学习工作过程中使用人工智能的看法和做法，包括用户对人工智能生成结果和相应处理质量的态度和判断。
人工智能产业调查报告
人工智能产业调查报告随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今社会最具创新性和影响力的领域之一。
从智能家居到医疗保健，从金融服务到交通运输，人工智能的应用无处不在，正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
一、人工智能产业的发展现状目前，人工智能产业呈现出蓬勃发展的态势。
在技术层面，深度学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术不断取得突破，算法的精度和效率大幅提升。
例如，图像识别技术已经能够准确识别各种复杂的场景和物体，语音识别技术也能够实现高准确率的语音转文字。
在应用领域，人工智能已经广泛渗透到各个行业。
在医疗领域，AI 辅助诊断系统能够帮助医生更快速、准确地诊断疾病，提高医疗效率和质量。
在金融领域，风险评估模型利用 AI 算法能够更精准地预测市场风险，为投资决策提供有力支持。
在制造业，智能机器人和自动化生产线能够提高生产效率，降低成本。
二、人工智能产业的市场规模近年来，全球人工智能市场规模持续增长。
据相关数据显示，全球人工智能市场规模从_____年的_____亿美元增长至_____年的_____亿美元，预计在未来几年仍将保持较高的增长率。
在国内，人工智能市场也呈现出快速发展的趋势。
政策的支持、资本的涌入以及企业的积极布局，都为国内人工智能产业的发展提供了有力保障。
＿____地区和_____地区成为国内人工智能产业的重要集聚地，形成了较为完善的产业链和创新生态。
三、人工智能产业的驱动因素1、数据的爆发式增长随着互联网和物联网的普及，海量的数据不断产生。
这些数据为人工智能的训练和优化提供了丰富的素材，使得模型能够不断学习和改进。
2、计算能力的提升云计算、GPU 等技术的发展，为人工智能的运算提供了强大的计算支持，大大缩短了模型的训练时间，提高了运算效率。
3、政策支持各国政府纷纷出台相关政策，鼓励人工智能的研发和应用，为产业的发展营造了良好的政策环境。
4、市场需求的推动企业为了提高竞争力，对人工智能技术的需求日益旺盛，推动了人工智能在各个领域的应用和创新。
人工智能助手用户满意度调查报告
人工智能助手用户满意度调查报告一、调查目的和背景人工智能助手近年来在各个领域的应用不断增加，为用户提供了更加高效便捷的服务。
本次调查旨在了解人工智能助手用户的满意度，以及使用者对其功能和性能的评价。
二、调查方法和样本本次调查采用线上调查问卷的方式进行，共发放问卷2000份，回收有效问卷1800份。
问卷内容涵盖了用户对人工智能助手使用习惯、满意度评价等多个方面。
三、人工智能助手的使用频率通过问卷调查发现，超过80%的被调查者每天都会使用人工智能助手。
其中，40%的人使用频率超过5次。
这一结果显示出人工智能助手在用户日常生活中的重要性。
四、人工智能助手的功能需求根据调查结果，用户对人工智能助手的主要功能需求集中在以下几个方面：1. 信息检索：80%的用户认为人工智能助手能够快速有效地帮助他们找到所需的信息是重要的。
2. 语音交互：70%的用户认为语音交互是他们选择使用人工智能助手的重要原因之一。
3. 推荐和个性化服务：60%的用户期望人工智能助手可以根据他们的兴趣和习惯提供个性化的推荐和建议。
五、人工智能助手的满意度评价对用户在使用人工智能助手时的满意度进行评价，调查结果显示约75%的用户对人工智能助手的满意度较高，超过60%的用户认为其功能强大，能够满足他们的需求。
六、人工智能助手用户的体验感受在对人工智能助手的体验感受进行调查时，用户主要集中在以下几个方面：1. 准确性和响应速度：超过70%的用户对人工智能助手的准确性和响应速度表示满意。
2. 语义理解和智能回答：60%的用户认为人工智能助手在语义理解和智能回答方面表现出色。
3. 用户界面友好度：45%的用户对人工智能助手的用户界面友好度表示满意，有一部分用户希望界面设计更加简洁明了。
七、人工智能助手的不足之处在调查中，很多用户也提到了对人工智能助手的一些不足之处：1. 知识储备不全面：部分用户发现人工智能助手在某些特定领域的知识储备还不够完善，需要持续深化和更新。
大学生对人工智能的认知与接受度调查研究报告
大学生对人工智能的认知与接受度调查研究报告人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿技术，近年来在各行各业产生了巨大的影响。
本文旨在调查大学生对人工智能的认知程度和对其接受度的态度，并进一步分析这些结果的原因和影响。
一、调查方法本调查采取问卷调查的方式，共发放了1000份问卷，回收有效问卷900份，有效回收率为90%。
问卷涵盖了关于人工智能的背景知识、对人工智能的认知和对其接受度的态度等方面的问题。
二、对人工智能的认知1. 了解人工智能的比例在被调查的大学生中，有70%的学生表示对人工智能有所了解，了解的程度主要包括听说过、稍有了解和比较深入地了解等。
2. 对人工智能应用领域的认知在人工智能应用领域方面，被调查的大学生最熟悉的是机器学习和自然语言处理等领域，分别占据了40%和30%的比例。
其他领域如计算机视觉、智能交互等则有较少的了解。
3. 对人工智能发展潜力的认知在人工智能发展潜力方面，约60%的大学生认为人工智能是未来的趋势，并具备较大的市场潜力。
他们认为人工智能能够在诸多领域中取得突破，比如医疗、金融、交通等。
三、对人工智能的接受度1. 对人工智能在教育领域的接受度在教育领域应用人工智能的问题上，大约有80%的被调查大学生持积极态度。
他们认为人工智能可以提供个性化的教学，辅助教师的教学工作，促进学生的学习效果。
2. 对人工智能在就业市场的接受度在就业市场上，将人工智能与各专业结合的前景备受关注。
有60%的被调查大学生认为掌握人工智能相关技术将增加就业竞争力。
然而，还有少部分学生担忧人工智能的发展会导致就业岗位的减少。
3. 对人工智能在日常生活中的接受度在日常生活中，人工智能的应用已十分常见，例如虚拟助手和智能家居等。
超过70%的大学生对这些应用持支持态度，他们相信人工智能可以提高生活效率，提供便利。
四、影响大学生对人工智能接受度的因素通过对调查结果的分析，影响大学生对人工智能接受度的因素主要包括以下几个方面：1. 个人知识水平：了解人工智能的学生更容易接受其应用，而对该领域知识缺乏了解的学生则对其存在一定的抵触。
调查报告人工智能应用现状调查
调查报告人工智能应用现状调查调查报告：人工智能应用现状调查引言：本次调查旨在了解当前人工智能应用的现状及其对各行业的影响。
通过对不同领域中使用人工智能技术的案例进行分析和整理，旨在揭示人工智能在推动社会进步和改变我们生活方式方面的巨大潜力。
一、人工智能在医疗领域的应用伴随着人工智能技术的发展，医疗行业出现了许多创新应用。
其中最为明显的是基于深度学习的医学影像诊断系统。
该系统可以快速准确地读取和分析大量医学影像资料，辅助医生进行诊断，提高医疗效率和精确度。
此外，人工智能还能应用于疾病风险预测、新药开发等领域，为医疗行业带来了巨大的推动力。
二、人工智能在金融领域的应用金融领域是人工智能应用最为广泛的行业之一。
自动化交易系统是其中一项具有代表性的应用。
通过利用人工智能技术对市场数据进行实时分析和预测，系统能够更迅速、准确地进行交易，并大幅降低人为错误。
此外，人工智能还可用于信贷风险评估、客户服务等方面，加强了金融行业的风险控制和客户体验。
三、人工智能在交通运输领域的应用随着人工智能技术的应用，交通领域发生了革命性的变化。
自动驾驶技术成为研究的热点之一，通过人工智能系统的操控，汽车能够自主行驶，提高行车的安全性和效率，并有效缓解交通拥堵问题。
此外，人工智能还能用于智能交通调度、路线规划等方面，为交通运输行业带来了更多的便利和效益。
四、人工智能在教育领域的应用教育领域是人工智能应用的新兴领域之一。
个性化教学是其中一项突出应用。
通过分析学生的学习数据和特点，人工智能系统能够为每个学生量身定制教学计划，提高学习效果和学习兴趣。
另外，人工智能还能用于智能辅助阅读、智能化考试等领域，为教育行业带来了更多的智能化的可能性。
五、人工智能在农业领域的应用人工智能技术在农业领域的应用逐渐成熟。
其中，智能农业是其中的典型应用。
通过利用人工智能技术对农作物的生长环境进行监测和分析，农民可以及时调整种植策略，提高农作物的产量和品质。
人们对人工智能发展的看法调查报告
人们对人工智能发展的看法调查报告【人工智能发展的看法调查报告】Introduction:人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿技术，近年来引起了广泛关注。
本报告旨在调查人们对人工智能发展的看法。
通过问卷调查和深入访谈，我们分析了公众对人工智能的态度、关注的问题以及对其未来应用的期望，得出了以下结论。
1. 人工智能的认知水平在调查中，我们发现大部分受访者对人工智能的认知存在差异。
约40%的受访者对人工智能的技术原理了解较少，只知道其广泛应用于机器学习和数据分析。
另外，30%的受访者对人工智能有一定的了解，包括其在自动驾驶、语音助手和智能家居等领域的应用。
受访者中只有约10%的人对人工智能有深入了解，并能解释其基本原理以及可能带来的挑战和机遇。
2. 人工智能的应用领域调查结果显示，人们对人工智能应用的看法存在明显差异。
约50%的受访者认为人工智能应用可以提升生活便利性，比如智能家居和智能手机等。
然而，也有约30%的受访者对人工智能应用表示担忧，特别是在隐私保护和社会伦理方面。
还有约20%的受访者表示对人工智能的应用领域持中立态度，认为需要权衡利弊。
3. 人工智能的潜在问题在调查中，我们了解到公众对人工智能的潜在问题表示担忧。
约70%的受访者担心人工智能可能会导致失业率上升，特别是在传统劳动密集型行业。
此外，30%的受访者担忧人工智能可能对个人隐私产生侵犯，比如大规模数据收集和个人信息泄露的风险。
4. 人工智能的发展方向调查显示，人们对人工智能未来的发展持有积极的态度。
约60%的受访者期待人工智能在医疗健康领域的应用，如辅助诊断和精准医疗。
另外，40%的受访者希望人工智能能够在教育、交通和环境等领域发挥更大的作用，提升效率和解决实际问题。
5. 公众对人工智能发展的态度综合调查结果，我们总结出公众对人工智能发展的态度主要分为三类。
约30%的受访者对人工智能持支持态度，相信其可以推动社会进步。
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关于人工智能的调查报告目录前言 (2)一、人工智能的定义 (3)二、人工智能的研究发展阶段 (3)三、人工智能的研究方法 (4)四、人工智能在人类生活中的应用 (5)五、人工智能发展的利 (6)六、人工智能发展的弊 (7)七、人工智能的影响 (7)八、人工智能的研究热点 (7)九、人工智能的研究价值 (8)十、展望人工智能 (8)总结 (9)前言通过这段时间对人工智能的调查、研究、学习，我对人工智能有了更深的认识。
我理解的人工智能就是对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是计算机学科的一个分支，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）。
也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能在计算机领域内，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。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
一、人工智能的定义人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
[1]关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
着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。
”而另一个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。
”这些说法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。
二、人工智能的研究发展阶段（一）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。
（二）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KIPS”，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。
（三）第三阶段：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。
（四）第四阶段：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的技术发展，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。
三、人工智能的研究方法如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。
许多问题上研究者都存在争论。
其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从心理或神经方面模拟人工智能？或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如逻辑或优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETIC INTELLIGENCE，这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。
(一)大脑模拟主条目：控制论和计算神经科学20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。
其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。
这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。
（二）符号处理主条目：GOFAI当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。
研究主要集中在卡内基梅隆大学，斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格。
JOHN HAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。
60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。
基于控制论或神经网络的方法则置于次要。
60~70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。
认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学，运筹学和经营科学。
他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。
这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。
基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。
他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示，智能规划和机器学习.致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学.“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。
ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为"SCRUFFY".常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。
基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。
这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划，这是第一个成功的人工智能软件形式。
“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。
（三）子符号法80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。
很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。
自下而上，接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。
他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。
这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的：更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。
计算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神经网络和联结主义.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。
（三）统计学法90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。
这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。
共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。
STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。
有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。
（四）集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。
最简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。
更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。
这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。
一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。
范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。
90年代智能AGENT范式被广泛接受。
AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。
一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。
分级控制系统则给反应级别的子符号AI 和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。