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人工智能一般有哪些類型（人工智能有哪些類型,最佳答案是）

發(fā)布時間：2023-03-12 23:35:48 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 58 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能一般有哪些類型的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能技術(shù)的特點有哪些？
2、1, 什么是人工智能
3、人工智能技術(shù)有哪些
4、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？

人工智能一般有哪些類型（人工智能有哪些類型,最佳答案是）

一、人工智能技術(shù)的特點有哪些？

人工智能時刻改變著你我的生活，人工智能包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，

它的優(yōu)勢特點包含如下：

1、是從人工知識表達到大數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識學習技術(shù)。

2、是從分類型處理的多媒體數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向跨媒體的認知、學習、推理，這里講的“媒體”不是新聞媒體，而是界面或者環(huán)境。

3、是從追求智能機器到高水平的人機、腦機相互協(xié)同和融合。

4、是從聚焦個體智能到基于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的群體智能，它可以把很多人的智能集聚融合起來變成群體智能。

5、是從擬人化的機器人轉(zhuǎn)向更加廣闊的智能自主系統(tǒng)，比如智能工廠、智能無人機系統(tǒng)等。

二、1, 什么是人工智能

人工智能（計算機科學的一個分支）

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，但沒有一個統(tǒng)一的定義。

人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。但是這種會自我思考的高級人工智能還需要科學理論和工程上的突破。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。

人工智能在計算機領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人，經(jīng)濟政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。

人工智能機器人

著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關(guān)于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學?！倍硪粋€美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

人工智能是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。

人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規(guī)劃等）的學科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科?？梢哉f幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智能與思維科學的關(guān)系是實踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個應(yīng)用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學常被認為是多種學科的基礎(chǔ)科學，數(shù)學也進入語言、思維領(lǐng)域，人工智能學科也必須借用數(shù)學工具，數(shù)學不僅在標準邏輯、模糊數(shù)學等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發(fā)展。

2研究價值編輯

具有人工智能的機器人

例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標。

通常，“機器學習”的數(shù)學基礎(chǔ)是“統(tǒng)計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學學科。這類“機器學習”對“經(jīng)驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續(xù)型學習”。但人類除了會從經(jīng)驗中學習之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機最難學會的就是“頓悟”。或者再嚴格一些來說，計算機在學習和“實踐”方面難以學會“不依賴于量變的質(zhì)變”，很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因為如此，這里的“實踐”并非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經(jīng)驗和創(chuàng)造。[1]

這是智能化研究者夢寐以求的東西。

2013年，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員S.C WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導(dǎo)出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法。作者發(fā)現(xiàn)，新數(shù)據(jù)分析方法給計算機學會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質(zhì)上，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數(shù)學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機學家們應(yīng)該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機過于全面的操作能力，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。[1]

當回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學的時候，作者拓展了對思維和數(shù)學的認識。數(shù)學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在數(shù)學的發(fā)展史上，處處閃耀著數(shù)學大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學定理或結(jié)論的方式呈現(xiàn)出來，而數(shù)學定理最大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結(jié)構(gòu)。應(yīng)該說，數(shù)學是最單純、最直白地反映著（至少一類）創(chuàng)造力模式的學科。[1]

3科學介紹編輯

實際應(yīng)用

機器視覺：機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，自動規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設(shè)計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

學科范疇

人工智能是一門邊沿學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。

涉及學科

哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論

研究范疇

自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設(shè)計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法

意識和人工智能

人工智能就其本質(zhì)而言，是對人的思維的信息過程的模擬。

對于人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結(jié)構(gòu)模擬，仿照人腦的結(jié)構(gòu)機制，制造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，而從其功能過程進行模擬?，F(xiàn)代電子計算機的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。

弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展，尤其是2008年經(jīng)濟危機后，美日歐希望借機器人等實現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機器人以比以往任何時候更快的速度發(fā)展，更加帶動了弱人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經(jīng)能用機器人實現(xiàn)。

而強人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。

4發(fā)展階段編輯

1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并首次提出了“人工智能”這一術(shù)語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn)。

從1956年正式提出人工智能學科算起，50多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學。總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經(jīng)作出了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經(jīng)細胞組成的器官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。

當計算機出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學家為這個目標努力著。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計算機似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍（DEEP BLUE）計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。

5技術(shù)研究編輯

用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺的機器就是計算機，人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數(shù)理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。

人工智能技術(shù)研究 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ROBOTICS RESEARCH 是一本關(guān)注人工智能與機器人研究領(lǐng)域最新進展的國際中文期刊，由漢斯出版社發(fā)行，本刊支持思想創(chuàng)新、學術(shù)創(chuàng)新，倡導(dǎo)科學，繁榮學術(shù)，集學術(shù)性、思想性為一體，旨在為了給世界范圍內(nèi)的科學家、學者、科研人員提供一個傳播、分享和討論人工智能與機器人研究領(lǐng)域內(nèi)不同方向問題與發(fā)展的交流平臺。

研究領(lǐng)域

人工智能技術(shù)研究

智能機器人

模式識別與智能系統(tǒng)

虛擬現(xiàn)實技術(shù)與應(yīng)用

系統(tǒng)仿真技術(shù)與應(yīng)用

工業(yè)過程建模與智能控制

智能計算與機器博弈

人工智能理論

語音識別與合成

機器翻譯

圖像處理與計算機視覺

計算機感知

計算機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

知識發(fā)現(xiàn)與機器學習

建筑智能化技術(shù)與應(yīng)用

人工智能其他學科

研究方法

如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結(jié)論的問題是：是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對于航空工程一樣，人類生物學對于人工智能研究是沒有關(guān)系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來描述？還是必須解決大量完全無關(guān)的問題？

智能是否可以使用高級符號表達，如詞和想法？還是需要“子符號”的處理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提議人工智能應(yīng)歸類為SYNTHETIC INTELLIGENCE，[29]這個概念后來被某些非GOFAI研究者采納。

大腦模擬

主條目：控制論和計算神經(jīng)科學

20世紀40年代到50年代，許多研究者探索神經(jīng)病學，信息理論及控制論之間的聯(lián)系。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學和英國的RATIO CLUB舉行技術(shù)協(xié)會會議.直到1960, 大部分人已經(jīng)放棄這個方法，盡管在80年代再次提出這些原理。

符號處理

主條目：GOFAI

當20世紀50年代，數(shù)字計算機研制成功，研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學, 斯坦福大學和麻省理工學院，而各自有獨立的研究風格。JOHN HAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。[33] 60年代，符號方法在小型證明程序上模擬高級思考有很大的成就?；诳刂普摶蛏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法則置于次要。[34] 60~70年代的研究者確信符號方法最終可以成功創(chuàng)造強人工智能的機器，同時這也是他們的目標。

認知模擬經(jīng)濟學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A(chǔ)，如認知科學, 運籌學和經(jīng)營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結(jié)果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學沿襲下來，并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰?；谶壿嫴幌癜瑐悺ぜ~厄爾和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY認為機器不需要模擬人類的思想，而應(yīng)嘗試找到抽象推理和解決問題的本質(zhì)，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學的實驗室致力于使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識表示, 智能規(guī)劃和機器學習. 致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學，而促成歐洲的其他地方開發(fā)編程語言PROLOG和邏輯編程科學.“反邏輯”斯坦福大學的研究者 (如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發(fā)現(xiàn)要解決計算機視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達到所有的智能行為。ROGER SCHANK 描述他們的“反邏輯”方法為 "SCRUFFY" .常識知識庫 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子,因為他們必須人工一次編寫一個復(fù)雜的概念。基于知識大約在1970年出現(xiàn)大容量內(nèi)存計算機，研究者分別以三個方法開始把知識構(gòu)造成應(yīng)用軟件。這場“知識革命”促成專家系統(tǒng)的開發(fā)與計劃,這是第一個成功的人工智能軟件形式。“知識革命”同時讓人們意識到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。

子符號法

80年代符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統(tǒng)永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多研究者開始關(guān)注子符號方法解決特定的人工智能問題。

自下而上, 接口AGENT，嵌入環(huán)境（機器人），行為主義，新式AI機器人領(lǐng)域相關(guān)的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符號人工智能而專注于機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關(guān)注早期控制論研究者的觀點，同時提出了在人工智能中使用控制理論。這與認知科學領(lǐng)域中的表征感知論點是一致的:更高的智能需要個體的表征(如移動，感知和形象)。計算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)結(jié)主義. 這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬于計算智能學科研究范疇。

統(tǒng)計學法

90年代，人工智能研究發(fā)展出復(fù)雜的數(shù)學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結(jié)果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學語言也允許已有學科的合作（如數(shù)學，經(jīng)濟或運籌學）。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出這些進步不亞于“革命”和“NEATS的成功”。有人批評這些技術(shù)太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。

集成方法

智能AGENT范式智能AGENT是一個會感知環(huán)境并作出行動以達致目標的系統(tǒng)。最簡單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復(fù)雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些范式可以讓研究者研究單獨的問題和找出有用且可驗證的方案，而不需考慮單一的方法。一個解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他新的方法。范式同時也給研究者提供一個與其他領(lǐng)域溝通的共同語言--如決策論和經(jīng)濟學（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被廣泛接受。AGENT體系結(jié)構(gòu)和認知體系結(jié)構(gòu)研究者設(shè)計出一些系統(tǒng)來處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用。一個系統(tǒng)中包含符號和子符號部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng) ,而對這種系統(tǒng)的研究則是人工智能系統(tǒng)集成。分級控制系統(tǒng)則給反應(yīng)級別的子符號AI 和最高級別的傳統(tǒng)符號AI提供橋梁，同時放寬了規(guī)劃和世界建模的時間。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一個早期的分級系統(tǒng)計劃。

智能模擬

機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應(yīng)與辨證處理。

學科范疇

人工智能是一門邊沿學科，屬于自然科學、社會科學、技術(shù)科學三向交叉學科。

涉及學科

哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論，仿生學，社會結(jié)構(gòu)學與科學發(fā)展觀。

研究范疇

語言的學習與處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設(shè)計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法人類思維方式，最關(guān)鍵的難題還是機器的自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升。

應(yīng)用領(lǐng)域

機器翻譯，智能控制，專家系統(tǒng)，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設(shè)計，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。

值得一提的是，機器翻譯是人工智能的重要分支和最先應(yīng)用領(lǐng)域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離終極目標仍相差甚遠；而機譯質(zhì)量是機譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。中國數(shù)學家、語言學家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質(zhì)量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設(shè)計問題；單靠若干程序來做機譯系統(tǒng)，肯定是無法提高機譯質(zhì)量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到“信、達、雅”的程度是不可能的。

安全問題

人工智能還在研究中，但有學者認為讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。這種隱患也在多部電影中發(fā)生過，其主要的關(guān)鍵是允不允許機器擁有自主意識的產(chǎn)生與延續(xù)，如果使機器擁有自主意識，則意味著機器具有與人同等或類似的創(chuàng)造性，自我保護意識，情感和自發(fā)行為。

實現(xiàn)方法

人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復(fù)雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應(yīng)的邏輯就會很復(fù)雜（按指數(shù)式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。采用后一種方法時，編程者要為每一角色設(shè)計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習，能漸漸地適應(yīng)環(huán)境，應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應(yīng)用于復(fù)雜問題，通常會比前一種方法更省力。

三、人工智能技術(shù)有哪些

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學，是認知、決策、反饋的過程。人工智能時刻改變著你我的生活，人工智能包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，目前，人工智能技術(shù)包括大數(shù)據(jù)、計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習五大部分。

人工智能技術(shù)有哪些

一、大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)，或者稱之為巨量資料，指的是需要全新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。也就是說，從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。大數(shù)據(jù)是AI智能化程度升級和進化的基礎(chǔ)，擁有大數(shù)據(jù)，AI才能夠不斷的進行模擬演練，不斷向著真正的人工智能靠攏。

二、計算機視覺

計算機視覺顧名思義，就是讓計算機具備像人眼一樣觀察和識別的能力，更進一步的說，就是指用攝像機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

三、語音識別

語音識別技術(shù)就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的高新技術(shù)。語音識別技術(shù)主要包括特征提取技術(shù)、模式匹配準則及模型訓練技術(shù)三個方面。語音識別是人機交互的基礎(chǔ)，主要解決讓機器聽清楚人說什么的難題。人工智能目前落地最成功的就是語音識別技術(shù)。

四、自然語言處理

自然語言處理大體包括了自然語言理解和自然語言生成兩個部分，實現(xiàn)人機間自然語言通信意味著要使計算機既能理解自然語言文本的意義，也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等，前者稱為自然語言理解，后者稱為自然語言生成。自然語言處理是計算機科學領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。自然語言處理的終極目標是用自然語言與計算機進行通信，使人們可以用自己最習慣的語言來使用計算機，而無需再花大量的時間和精力去學習不很自然和習慣的各種計算機語言。

五、機器學習

機器學習就是讓機器具備人一樣學習的能力，專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，它是人工智能的核心。

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四、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？

制造業(yè)

實現(xiàn)智能制造、基于互聯(lián)網(wǎng),物聯(lián)網(wǎng),包括企業(yè)和社會,整個生產(chǎn)過程,該行業(yè)的4.0“智能工廠”,“智能”、“智能物流”進一步擴展到使用“智能”,在整個生產(chǎn)過程中“情報服務(wù)”的情報,只有在某種意義上,我們才能真正意識到我們正面臨著前所未有的局面。人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用主要包括三個方面:一是智能設(shè)備，包括自動識別設(shè)備、人機交互系統(tǒng)、工業(yè)機器人、數(shù)控機床等具體設(shè)備。二是智能工廠，包括智能設(shè)計、智能生產(chǎn)、智能管理和集成優(yōu)化等具體內(nèi)容。最后是智能服務(wù)，包括大規(guī)模定制、遠程運維、預(yù)測與維護等具體服務(wù)模式。雖然目前的人工智能解決方案不能完全滿足制造業(yè)的需求，但作為一項通用技術(shù)，人工智能與制造業(yè)的融合是時代的潮流。

家庭

智能家居主要是以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，通過智能硬件、軟件系統(tǒng)、云計算平臺形成一套家居生態(tài)系統(tǒng)。用戶可遠程控制設(shè)備，實現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)、自主學習，優(yōu)化整體安全、節(jié)能、方便的家居環(huán)境。值得一提的是，隨著近兩年智能語音技術(shù)的發(fā)展，智能音箱已經(jīng)成為一個突破口。智能音箱不僅是音頻產(chǎn)品,還包括內(nèi)容服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)和語音交互功能的智能產(chǎn)品,不僅有一個無線連接,與音樂、有聲讀物和其他內(nèi)容服務(wù)和信息查詢,在線購物,如互聯(lián)網(wǎng)服務(wù),也可以連接到智能家居,智能家庭控制實現(xiàn)的場景。

金融

人工智能的出現(xiàn)和發(fā)展，不僅增強了金融機構(gòu)的主動性和智慧，有效提高了金融服務(wù)的效率，也提高了金融機構(gòu)的風險控制能力，對金融業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展產(chǎn)生了積極的影響。人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括:智能客戶獲取、身份識別、大數(shù)據(jù)風險控制、智能投資管理、智能客戶服務(wù)、金融云等。該行業(yè)也是AI滲透最早、最全面的行業(yè)。未來，人工智能將繼續(xù)推動金融行業(yè)的智能應(yīng)用升級和效率提升。

零售

人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于零售業(yè)，并正在改變?nèi)藗兊馁徫锓绞健o人駕駛便利店、智能供應(yīng)鏈、客流統(tǒng)計、倉庫/車輛無人駕駛都是熱門方向。通過大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)流程的緊密合作，人工智能可以優(yōu)化整個零售產(chǎn)業(yè)鏈的資源配置，為企業(yè)創(chuàng)造更多的利益，為消費者提供更好的體驗。在設(shè)計過程中，機器可提供設(shè)計方案;在制造過程中，機器可以全自動制造;在供應(yīng)鏈中，計算機管理的無人倉庫可以預(yù)測銷售量和庫存需求，合理的進行補貨和轉(zhuǎn)移。在終端零售環(huán)節(jié)，機器可以智能選擇位置，優(yōu)化產(chǎn)品陳列位置，分析消費者的購物行為。

交通

大數(shù)據(jù)和人工智能可以讓交通更加智能。智能交通系統(tǒng)是交通系統(tǒng)中通信、信息和控制技術(shù)的產(chǎn)物。通過對交通流和速度的收集和分析，可以進行交通監(jiān)控和調(diào)度，有效提高交通能力，簡化交通管理，減少環(huán)境污染。

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