什么是人工智能定義

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于什么是人工智能定義的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

開(kāi)始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫(xiě)出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁(yè)版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全國(guó)，代運(yùn)營(yíng)相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打175-8598-2043，或微信：1454722008

本文目錄:

• 1、如何理解人工智能?>

• 2、什么是人工智能

• 3、AI(人工智能)的英文全稱?AI指什么,包含什么?

• 4、什么是人工智能專業(yè)?

一、如何理解人工智能?>

　人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(zhēng)議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的，或著人自身的智能程度有沒(méi)有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來(lái)說(shuō)，“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(wèn)題多多了。這涉及到其它諸如意識(shí)（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無(wú)意識(shí)的思維（unconscious_mind）等等問(wèn)題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)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(duì)人的智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。

人工智能目前在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。

二、什么是人工智能

它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。

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

例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的，如今計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算，而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因此當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，可見(jiàn)復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的。

人工智能這門(mén)科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。

相關(guān)內(nèi)容：

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭(zhēng)議性也不大。有時(shí)我們會(huì)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(méi)有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。

但總的來(lái)說(shuō)，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。

人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科。

從思維觀點(diǎn)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(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)。

數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。

三、AI(人工智能)的英文全稱?AI指什么,包含什么?

AI(Artificial Intelligence，人工智能) ?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)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(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的, 現(xiàn)在計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算, 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確, 因之當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見(jiàn)復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的, 人工智能這門(mén)科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展, 一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī), 人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門(mén)學(xué)科。

人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。

知識(shí)表示是人工智能的基本問(wèn)題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識(shí)表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。

常識(shí)，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來(lái)表達(dá)常識(shí)和處理常識(shí)的。

問(wèn)題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過(guò)程，由于有多種知識(shí)表示方法，相應(yīng)地有多種推理方法。推理過(guò)程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識(shí)處理的需要，近幾年來(lái)提出了多種非演澤的推理方法，如連接機(jī)制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。

搜索是人工智能的一種問(wèn)題求解方法，搜索策略決定著問(wèn)題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系?？煞譃闊o(wú)信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來(lái)表示，啟發(fā)式知識(shí)利用得越充分，求解問(wèn)題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開(kāi)始注意那些具有百萬(wàn)節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問(wèn)題。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過(guò)程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。

知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)組成。知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí)，當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí)，知識(shí)的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問(wèn)題求解時(shí)，規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略，推理過(guò)程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)或采用黑板機(jī)制。如果在知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識(shí)，則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問(wèn)題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時(shí)知識(shí)共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問(wèn)題。

一、人工智能的歷史

人工智能（AI）是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠象人一樣思考。這可是不是一個(gè)容易的事情。 如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器，那就必須知識(shí)什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智慧，它的表現(xiàn)是什么，你可以說(shuō)科學(xué)

家有智慧，可你決不會(huì)說(shuō)一個(gè)路人什么也不會(huì)，沒(méi)有知識(shí)，你同樣不敢說(shuō)一個(gè)孩子沒(méi)有智慧，可對(duì)于機(jī)器你就不敢說(shuō)它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我們說(shuō)的話，我們做的事情，我們的想法如同泉水一樣從大腦中流出，如此自然，可是機(jī)器能夠嗎，那么什么樣的機(jī)器才是智慧的呢？科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車(chē)，火車(chē)，飛機(jī)，收音機(jī)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(gè)裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的器官，我們對(duì)這個(gè)東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。

在定義智慧時(shí)，英國(guó)科學(xué)家圖靈做出了貢獻(xiàn)，如果一臺(tái)機(jī)器能夠通過(guò)稱之為圖靈實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)，那它就是智慧的，圖靈實(shí)驗(yàn)的本質(zhì) 就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機(jī)器的行為還是人的行為時(shí)，這個(gè)機(jī)器就是智慧的。不要以為圖靈只做出這一點(diǎn)貢獻(xiàn)就會(huì)名垂表史，如果你是學(xué)計(jì)算機(jī)的就會(huì)知道，對(duì)于計(jì)算機(jī)人士而言，獲得圖靈獎(jiǎng)就等于物理學(xué)家獲得諾貝爾獎(jiǎng)一樣，圖靈在理論上奠定了計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的基礎(chǔ)，沒(méi)有他的杰出貢獻(xiàn)世界上根本不可能有這個(gè)東西，更不用說(shuō)什么網(wǎng)絡(luò)了。

科學(xué)家早在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之前就已經(jīng)希望能夠制造出可能模擬人類思維的機(jī)器了，在這方面我希望提到另外一個(gè)杰出的數(shù)學(xué)家，哲學(xué)家布爾，通過(guò)對(duì)人類思維進(jìn)行數(shù)學(xué)化精確地刻畫(huà)，他和其它杰出的科學(xué)家一起奠定了智慧機(jī)器的思維結(jié)構(gòu)與方法，今天我們的計(jì)算機(jī)內(nèi)使用的邏輯基礎(chǔ)正是他所創(chuàng)立的。

我想任何學(xué)過(guò)計(jì)算機(jī)的人對(duì)布爾一定不會(huì)陌生，我們所學(xué)的布爾代數(shù)，就是由它開(kāi)創(chuàng)的。當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類開(kāi)始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具了，在以后的歲月中，無(wú)數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著，現(xiàn)在人工智能已經(jīng)不再是幾個(gè)科學(xué)家的專利了，全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都有人在研究這門(mén)學(xué)科，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門(mén)課程，在大家不懈的努力下，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了，剛剛結(jié)束的國(guó)際象棋大賽中，計(jì)算機(jī)把人給勝了，這是人們都知道的，大家或許不會(huì)注意到，在一些地方計(jì)算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來(lái)只屬于人類的工作，計(jì)算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計(jì)算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科，計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言和其它計(jì)算機(jī)軟件都因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄艿倪M(jìn)展而得以存在。

現(xiàn)在人類已經(jīng)把計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世紀(jì)領(lǐng)導(dǎo)計(jì)算機(jī)發(fā)展的潮頭，現(xiàn)在人工智能的發(fā)展因?yàn)槭艿嚼碚撋系南拗撇皇呛苊黠@，但它必將象今天的網(wǎng)絡(luò)一樣深遠(yuǎn)地影響我們的生活。

在世界各地對(duì)人工智能的研究很早就開(kāi)始了，但對(duì)人工智能的真正實(shí)現(xiàn)要從計(jì)算機(jī)的誕生開(kāi)始算起，這時(shí)人類才有可能以機(jī)器的實(shí)現(xiàn)人類的智能。AI這個(gè)英文單詞最早是在1956年的一次會(huì)議上提出的，在此以后，因此一些科學(xué)的努力它得以發(fā)展。人工智能的進(jìn)展并不象我們期待的那樣迅速，因?yàn)槿斯ぶ悄艿幕纠碚撨€不完整，我們還不能從本質(zhì)上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來(lái)自于什么，這種思考為什么得以產(chǎn)生等一系列問(wèn)題。但經(jīng)過(guò)這幾十年的發(fā)展，人工智能正在以它巨大的力量影響著人們的生活。

讓我們順著人工智能的發(fā)展來(lái)回顧一下計(jì)算機(jī)的發(fā)展，在1941年由美國(guó)和德國(guó)兩國(guó)共同研制的第一臺(tái)計(jì)算機(jī)誕生了，從此以后人類存儲(chǔ)和處理信息的方法開(kāi)始發(fā)生革命性的變化。第一臺(tái)計(jì)算機(jī)的體型可不算太好，它比較胖，還比較嬌氣，需要工作在有空調(diào)的房間里，如果希望它處理什么事情，需要大家把線路重新接一次，這可不是一件省力氣的活兒，把成千上萬(wàn)的線重新焊一下我想現(xiàn)在的程序員已經(jīng)是生活在天堂中了。

終于在1949發(fā)明了可以存儲(chǔ)程序的計(jì)算機(jī)，這樣，編程程序總算可以不用焊了，好多了。因?yàn)榫幊套兊檬趾?jiǎn)單，計(jì)算機(jī)理論的發(fā)展終于導(dǎo)致了人工智能理論的產(chǎn)生。人們總算可以找到一個(gè)存儲(chǔ)信息和自動(dòng)處理信息的方法了。

雖然現(xiàn)在看來(lái)這種新機(jī)器已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)部分人類的智力，但是直到50年代人們才把人類智力和這種新機(jī)器聯(lián)系起來(lái)。我們注意到旁邊這位大肚子的老先生了，他在反饋理論上的研究最終讓他提出了一個(gè)論斷，所有

人類智力的結(jié)果都是一種反饋的結(jié)果，通過(guò)不斷地將結(jié)果反饋給機(jī)體而產(chǎn)生的動(dòng)作，進(jìn)而產(chǎn)生了智能。我們家的抽水馬桶就是一個(gè)十分好的例子，水之所以不會(huì)常流不斷，正是因?yàn)橛幸粋€(gè)裝置在檢測(cè)水位的變化，如果水太多了，就把水管給關(guān)了，這就實(shí)現(xiàn)了反饋，是一種負(fù)反饋。如果連我們廁所里的裝置都可以實(shí)現(xiàn)反饋了，那我們應(yīng)該可以用一種機(jī)器實(shí)現(xiàn)反饋，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人類智力的機(jī)器形式重現(xiàn)。這種想法對(duì)于人工智能早期的有著重大的影響。

在1955的時(shí)候，香農(nóng)與人一起開(kāi)發(fā)了The Logic TheoriST程序，它是一種采用樹(shù)形結(jié)構(gòu)的程序，在程序運(yùn)行時(shí)，它在樹(shù)中搜索，尋找與可能答案最接近的樹(shù)的分枝進(jìn)行探索，以得到正確的答案。這個(gè)程序在人工智能的歷史上可以說(shuō)是有重要地位的，它在學(xué)術(shù)上和社會(huì)上帶來(lái)的巨大的影響，以至于我們現(xiàn)在所采用的方法思想方法有許多還是來(lái)自于這個(gè)50年代的程序。

1956年，作為人工智能領(lǐng)域另一位著名科學(xué)家的麥卡希（就是右圖的那個(gè)人）召集了一次會(huì)議來(lái)討論人工智能未來(lái)的發(fā)展方向。從那時(shí)起，人工智能的名字才正式確立，這次會(huì)議在人工智能歷史上不是巨大的成功，但是這次會(huì)議給人工智能奠基人相互交流的機(jī)會(huì)，并為未來(lái)人工智能的發(fā)展起了鋪墊的作用。在此以后，工人智能的重點(diǎn)開(kāi)始變?yōu)榻?shí)用的能夠自行解決問(wèn)題的系統(tǒng)，并要求系統(tǒng)有自學(xué)習(xí)能力。在1957年，香農(nóng)和另一些人又開(kāi)發(fā)了一個(gè)程序稱為General Problem Solver(GPS)，它對(duì)Wiener的反饋理論有一個(gè)擴(kuò)展，并能夠解決一些比較普遍的問(wèn)題。別的科學(xué)家在努力開(kāi)發(fā)系統(tǒng)時(shí)，右圖這位科學(xué)家作出了一項(xiàng)重大的貢獻(xiàn)，他創(chuàng)建了表處理語(yǔ)言LISP，直到現(xiàn)在許多人工智能程序還在使用這種語(yǔ)言，它幾乎成了人工智能的代名詞，到了今天，LISP仍然在發(fā)展。

在1963年，麻省理工學(xué)院受到了美國(guó)政府和國(guó)防部的支持進(jìn)行人工智能的研究，美國(guó)政府不是為了別的，而是為了在冷戰(zhàn)中保持與蘇聯(lián)的均衡，雖然這個(gè)目的是帶點(diǎn)火藥味的，但是它的結(jié)果卻使人工智能得到了巨大的發(fā)展。其后發(fā)展出的許多程序十分引人注目，麻省理工大學(xué)開(kāi)發(fā)出了SHRDLU。在這個(gè)大發(fā)展的60年代，STUDENT系統(tǒng)可以解決代數(shù)問(wèn)題，而SIR系統(tǒng)則開(kāi)始理解簡(jiǎn)單的英文句子了，SIR的出現(xiàn)導(dǎo)致了新學(xué)科的出現(xiàn)：自然語(yǔ)言處理。在70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)成了一個(gè)巨大的進(jìn)步，他頭一次讓人知道計(jì)算機(jī)可以代替人類專家進(jìn)行一些工作了，由于計(jì)算機(jī)硬件性能的提高，人工智能得以進(jìn)行一系列重要的活動(dòng)，如統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，參與醫(yī)療診斷等等，它作為生活的重要方面開(kāi)始改變?nèi)祟惿盍?。在理論方面?0年代也是大發(fā)展的一個(gè)時(shí)期，計(jì)算機(jī)開(kāi)始有了簡(jiǎn)單的思維和視覺(jué)，而不能不提的是在70年代，另一個(gè)人工智能語(yǔ)言Prolog語(yǔ)言誕生了，它和LISP一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以為人工智能離我們很遠(yuǎn)，它已經(jīng)在進(jìn)入我們的生活，模糊控制，決策支持等等方面都有人工智能的影子。讓計(jì)算機(jī)這個(gè)機(jī)器代替人類進(jìn)行簡(jiǎn)單的智力活動(dòng)，把人類解放用于其它更有益的工作，這是人工智能的目的，但我想對(duì)科學(xué)真理的無(wú)盡追求才是最終的動(dòng)力吧。

二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

1、問(wèn)題求解。

人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，把困難的問(wèn)題分解成一些較容易的子問(wèn)題，發(fā)展成為搜索和問(wèn)題歸納這樣的人工智能基本技術(shù)。今天的計(jì)算機(jī)程序已能夠達(dá)到下各種方盤(pán)棋和國(guó)際象棋的錦標(biāo)賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手具有的但尚不能明確表達(dá)的能力。如國(guó)際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個(gè)問(wèn)題是涉及問(wèn)題的原概念，在人工智能中叫問(wèn)題表示的選擇，人們常能找到某種思考問(wèn)題的方法，從而使求解變易而解決該問(wèn)題。到目前為止，人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問(wèn)題，即搜索解答空間，尋找較優(yōu)解答。

2、邏輯推理與定理證明。

邏輯推理是人工智能研究中最持久的領(lǐng)域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個(gè)大型的數(shù)據(jù)庫(kù)中的有關(guān)事實(shí)上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修正這些證明。對(duì)數(shù)學(xué)中臆測(cè)的題。定理尋找一個(gè)證明或反證，不僅需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問(wèn)題一樣加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個(gè)極其重要的論題。

3、自然語(yǔ)言處理。

自然語(yǔ)言的處理是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際領(lǐng)域的典型范例，經(jīng)過(guò)多年艱苦努力，這一領(lǐng)域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領(lǐng)域的主要課題是：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何以主題和對(duì)話情境為基礎(chǔ)，注重大量的常識(shí)——世界知識(shí)和期望作用，生成和理解自然語(yǔ)言。這是一個(gè)極其復(fù)雜的編碼和解碼問(wèn)題。

4、智能信息檢索技術(shù)。

受"()*+ (*) 技術(shù)迅猛發(fā)展的影響，信息獲取和精化技術(shù)已成為當(dāng)代計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要研究的課題，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域的研究是人工智能走向廣泛實(shí)際應(yīng)用的契機(jī)與突破口。

5、專家系統(tǒng)。

專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。近年來(lái)，在“ 專家系統(tǒng)”或“ 知識(shí)工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢(shì)。人類專家由于具有豐富的知識(shí)，所以才能達(dá)到優(yōu)異的解決問(wèn)題的能力。那么計(jì)算機(jī)程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識(shí)，也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問(wèn)題，而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過(guò)程中出現(xiàn)的差錯(cuò)，現(xiàn)在這一點(diǎn)已被證實(shí)。如在礦物勘測(cè)、化學(xué)分析、規(guī)劃和醫(yī)學(xué)診斷方面，專家系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了人類專家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積，價(jià)值超過(guò)1億美元。DENDRL系統(tǒng)的性能已超過(guò)一般專家的水平，可供數(shù)百人在化學(xué)結(jié)構(gòu)分析方面的使用。MY CIN系統(tǒng)可以對(duì)血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見(jiàn)。經(jīng)正式鑒定結(jié)果，對(duì)患有細(xì)菌血液病、腦膜炎方面的診斷和提供治療方案已超過(guò)了這方面的專家。

三、人工智能理論的數(shù)學(xué)化趨勢(shì)越來(lái)越突出

在現(xiàn)代科技高速發(fā)展的今天，許多科技理論都有賴于數(shù)學(xué)提供證明，有賴于數(shù)學(xué)對(duì)其的仿真。人工智能的發(fā)展也不例外，如何把人們的思維活動(dòng)形式化、符號(hào)化，使其得以在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，就成為人工智能研究的重要課題。在這方面，邏輯的有關(guān)理論、方法、技術(shù)起著十分重要的作用，它不僅為人工智能提供了有力的工具，而且也為知識(shí)的推理奠定了理論基礎(chǔ)。人工智能中用到的邏輯可概括地分為兩大類。一類是經(jīng)典命題邏輯和一階謂詞邏輯，其特點(diǎn)是任何一個(gè)命題的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。這一類問(wèn)題可以用數(shù)學(xué)里的經(jīng)典邏輯理論來(lái)解決。世界上事物千差萬(wàn)別，形形色色，除了確定性的事物或概念外，更廣泛存在的是不確定性的事物或概念。這些不確定的事物是無(wú)法用經(jīng)典邏輯理論來(lái)解決的。因此我們需要發(fā)展新的數(shù)學(xué)工具來(lái)表示這些問(wèn)題。目前在人工智能中對(duì)不確定性的事物或概念是通過(guò)運(yùn)用多值邏輯、模糊理論及概率來(lái)描述、處理的。多值邏輯、模糊理論及概率雖然都是通過(guò)在〔!，"〕上取值來(lái)刻畫(huà)不確定性，但三者之間又存在著很大區(qū)別。多值邏輯是通過(guò)在真（"）與假（!）之間增加了若干中介真值來(lái)描述事物為真的程度的，但它把各個(gè)中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。而模糊理論認(rèn)為不同的中介真值之間沒(méi)有明確的界限，表現(xiàn)了不同中介值相互貫通、滲透的特征，從而更好地反映了不確定性的本質(zhì)。概率用來(lái)度量事件發(fā)生的可能性，而事件本身的含義是明確的，只是在一定的條件下它可能不發(fā)生，它與模糊理論是從兩個(gè)不同的角度來(lái)描述不確定性的，因而有人稱模糊理論描述了事物內(nèi)在的不確定性，而概率描述的是事物外在的不確定性。由上可以看出，數(shù)學(xué)使得人工智能能很好的模擬人類智能，大大推動(dòng)了人工智能的向前發(fā)展。現(xiàn)在人工智能中還有一些問(wèn)題用現(xiàn)在的數(shù)學(xué)很難表示出來(lái)，相信在數(shù)學(xué)知識(shí)不斷發(fā)展之后，這些問(wèn)題能很快得到解決。

五、人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及前景

目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)相抗衡的新的人工智能理論之前,無(wú)論從設(shè)計(jì)原理還是從已取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,SOAr 在探討智能行為的一般特征和人類認(rèn)知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進(jìn)展或成就,處在人工智能研究的前沿。

80 年代,以Newell A 為代表的研究學(xué)者總結(jié)了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗(yàn),吸收了認(rèn)知科學(xué)研究的最新成果,提出了作為通用智能基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)Soar。目前的Soar 已經(jīng)顯示出強(qiáng)大的問(wèn)題求解能力。在Soar中已實(shí)現(xiàn)了30 多種搜索方法,實(shí)現(xiàn)了若干知識(shí)密集型任務(wù)(專家系統(tǒng)) ,如RI 等。rOOks 提出了人工智能的一種新的途徑。它認(rèn)為無(wú)需概念或者說(shuō)無(wú)需符號(hào)表示,智能系統(tǒng)的能力可以逐步進(jìn)化。在它的研究中突出4 個(gè)概念:(1) 所處的境遇 機(jī)器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統(tǒng)的行為的境地。(2) 具體化 機(jī)器人有軀干,有直接來(lái)自周?chē)澜绲慕?jīng)驗(yàn),他們的感官起作用后立即會(huì)有反饋。(3) 智能 智能的來(lái)源不僅僅是限于計(jì)算裝置,也是由于與周?chē)M(jìn)行交互的動(dòng)態(tài)決定。(4) 浮現(xiàn) 從系統(tǒng)與周?chē)澜绲慕换ヒ约坝袝r(shí)候系統(tǒng)的部件間的交互浮現(xiàn)出智能。

五、結(jié)語(yǔ)

人工智能不單單需要邏輯思維與模仿,科學(xué)家們對(duì)人類大腦和神經(jīng)系統(tǒng)研究得越多,他們?cè)郊涌隙?情感是智能的一部分,而不是與智能相分離的。因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能不僅在于賦予計(jì)算機(jī)更多的邏輯推理能力,而且還要賦予它情感能力。許多科學(xué)家斷言,機(jī)器的智能會(huì)迅速超過(guò)阿爾伯特·愛(ài)因斯坦和霍金的智能之和。到下世紀(jì)中葉,人類生命的本質(zhì)也會(huì)發(fā)生變化。神經(jīng)植入將增強(qiáng)人類的知識(shí)和思考能力,并且開(kāi)始向一種復(fù)合的人/機(jī)關(guān)系過(guò)渡,這種復(fù)合關(guān)系將使人類逐漸停止對(duì)生物機(jī)體的需求。大量非常微小的機(jī)器人將在大腦的感覺(jué)區(qū)里占據(jù)一席之地,并且創(chuàng)造出真假難辨的虛擬現(xiàn)實(shí)的仿真效果。

人工智能的實(shí)現(xiàn)，不是天方夜譚。雖然會(huì)很辛苦，但是沒(méi)有人規(guī)定只有人類可以思考。就像是生命的不同表現(xiàn)形式，動(dòng)物，植物，微生物，是不同的生命的形式。人類可以以未知的方式思考，計(jì)算機(jī)也可以以另一種（并非一定要和人相同的）形式思考。

著名軟件公司ADOBE的專業(yè)制圖軟件Illustrator 的一種文件格式!

AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。就是指計(jì)算機(jī)模仿真實(shí)世界的行為方式與人類思維與游戲的方式的運(yùn)算能力。那是一整套極為復(fù)雜的運(yùn)算系統(tǒng)與運(yùn)算規(guī)則。

=============================================================

此外，AI還代表ALLEN IVERSON（阿倫·艾佛森），他生于美國(guó)，是全世界最好的籃球聯(lián)盟——“NBA”96黃金一代的代表人物，是NBA有史以來(lái)最好的后衛(wèi)之一，他以183cm身高在眾多魁梧的球員中靈動(dòng)跳躍，獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷。他先后摘取過(guò)NBA得分王、搶斷王等稱號(hào)，還在2001年帶領(lǐng)76人隊(duì)闖進(jìn)NBA總決賽。他以特立獨(dú)行的風(fēng)格和滿身的紋身成為全球籃球青少年瘋狂追捧的偶像。

————————————————————————————————————

歌手姓名： AI 英文名： AI

唱片公司： 環(huán)球唱片（Universal Music）

國(guó) 籍： 日本 語(yǔ) 言： 日語(yǔ)

興 趣：

個(gè)人經(jīng)歷： ＊東瀛首席嘻哈女力、R&B歌姬 她是張力十足的嘻哈女力，也是柔情似水的R&B美聲歌姬，AI，22歲的她在時(shí)尚一派與安室奈美惠合唱‘Uh、Uh…’，并在珍娜杰克森的音樂(lè)錄影帶中展現(xiàn)絕贊舞技，除了過(guò)人的歌舞才華之外，詞曲創(chuàng)作力更是傲視東瀛R&B舞臺(tái)，在嘻哈音樂(lè)大廠Def Jam Japan簽下一紙合約之后，發(fā)行‘ORIGINAL A.I./原創(chuàng)A.I.’專輯立刻贏得媒體一致肯定，除了拿下SPACE SHOWER TV的R& B音樂(lè)錄影帶大獎(jiǎng)外，更代表日本參加2004年MTV BUZZ ASIA演唱會(huì)，一舉打進(jìn)亞洲市場(chǎng)。

以過(guò)人演唱的天賦而獲得日本“新時(shí)代音樂(lè)代言人”殊榮的HIP HOP小天后AI，近日參加了在臺(tái)北舉行的“臺(tái)北流行音樂(lè)節(jié)”，同行的日本歌手還有一青窈以及藤木直人。在這場(chǎng)盛大的音樂(lè)節(jié)上，AI以她新穎而獨(dú)特的演唱方式以及活力四射的表演令在場(chǎng)6萬(wàn)歌迷為之傾倒。 AI有著四分之一的意大利血統(tǒng)，骨子里就透出一種浪漫和前衛(wèi)的氣息。而她又是在美國(guó)長(zhǎng)大，接觸的音樂(lè)也很多元化。由于AI的母親非常喜歡音樂(lè)，所以從小她就深受各種類型音樂(lè)的熏陶。在15歲時(shí)，AI還曾經(jīng)參加過(guò)珍妮·杰克遜的MTV《GO DEEP》的錄制。不過(guò)，在日本出道時(shí)卻并不順利，因?yàn)榕c工作人員在音樂(lè)理解上的不同，當(dāng)大家對(duì)自己的音樂(lè)反映很冷淡時(shí)，她就很想去敲墻壁，可見(jiàn)其可愛(ài)之處。不過(guò)，AI并沒(méi)有被現(xiàn)實(shí)所擊敗，仍然堅(jiān)持走HIP HOP這條音樂(lè)路線，使得她的音樂(lè)風(fēng)格也帶給人們一種全新的感受。在今年日本最權(quán)威的公信榜票選中，AI從眾多新晉女性中脫穎而出，成為新一代音樂(lè)天后接班人。對(duì)此，AI自己也非常滿意，她表示自己想要成為一個(gè)很有朝氣的歌手，給更多的人帶來(lái)幸福感。這次的臺(tái)北流行音樂(lè)節(jié)，AI也是做足了準(zhǔn)備。除了帶上偕同一起演出的DJ、化妝師、造型師、人聲樂(lè)手AFURA以外，連日本報(bào)知新聞、電通、朝日電視臺(tái)等日本媒體的高層人士以及自己經(jīng)濟(jì)公司的社長(zhǎng)也都一同前來(lái)，浩浩蕩蕩23人的訪華隊(duì)伍令A(yù)I頗有面子。而赴臺(tái)之前，AI也時(shí)常向安室奈美惠等曾經(jīng)去過(guò)臺(tái)灣的人請(qǐng)教，以進(jìn)一步了解臺(tái)灣。聽(tīng)說(shuō)臺(tái)北美食多多，AI興奮地說(shuō)想要常常小籠包、路邊攤，所以這次的臺(tái)灣之行，除了要參加音樂(lè)節(jié)和拍攝特輯，還順帶要向日本觀眾介紹臺(tái)灣美食，這也使AI欣喜不已。 臺(tái)灣表演大獲成功后，AI也表示自己想要更了解華人音樂(lè)，有機(jī)會(huì)的話，也希望能夠像平井堅(jiān)、安室奈美惠等日本歌手一樣，可以在臺(tái)灣等地開(kāi)演唱會(huì)，和臺(tái)灣的歌手同臺(tái)獻(xiàn)藝。其實(shí)AI出國(guó)獻(xiàn)藝已經(jīng)不是第一次，在幾個(gè)月前的韓國(guó)漢城MTV BUZZ ASIA演唱會(huì)中，AI也曾把歌詞改為韓文，而這次為了更貼近觀眾，AI也把歌詞改成了中文來(lái)演唱。為期四天的臺(tái)灣之行，AI讓更多的人領(lǐng)略了她的“小天后”風(fēng)采，也順便為自己今秋將要展開(kāi)的全國(guó)巡演造勢(shì)。

四、什么是人工智能專業(yè)?

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場(chǎng)景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物特征識(shí)別、AR/VR七個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門(mén)涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心?；跀?shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測(cè)數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)或無(wú)法觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。

根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

二、知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號(hào)形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性—值”對(duì)。不同實(shí)體之間通過(guò)關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)。在知識(shí)圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識(shí)圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問(wèn)題的能力。

知識(shí)圖譜可用于反欺詐、不一致性驗(yàn)證、組團(tuán)欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動(dòng)態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識(shí)圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準(zhǔn)營(yíng)銷方面有很大的優(yōu)勢(shì)，已成為業(yè)界的熱門(mén)工具。但是，知識(shí)圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問(wèn)題，即數(shù)據(jù)本身有錯(cuò)誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識(shí)圖譜應(yīng)用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問(wèn)答系統(tǒng)等。

機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)從一種自然語(yǔ)言到另外一種自然語(yǔ)言的翻譯過(guò)程?；诮y(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實(shí)例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日?？谡Z(yǔ)等一些場(chǎng)景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語(yǔ)境表征和知識(shí)邏輯推理能力的發(fā)展，自然語(yǔ)言知識(shí)圖譜不斷擴(kuò)充，機(jī)器翻譯將會(huì)在多輪對(duì)話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。

語(yǔ)義理解

語(yǔ)義理解技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問(wèn)題的過(guò)程。語(yǔ)義理解更注重于對(duì)上下文的理解以及對(duì)答案精準(zhǔn)程度的把控。隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語(yǔ)義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語(yǔ)義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動(dòng)問(wèn)答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)一步提高問(wèn)答與對(duì)話系統(tǒng)的精度。

問(wèn)答系統(tǒng)

問(wèn)答系統(tǒng)分為開(kāi)放領(lǐng)域的對(duì)話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問(wèn)答系統(tǒng)。問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計(jì)算機(jī)像人類一樣用自然語(yǔ)言與人交流的技術(shù)。人們可以向問(wèn)答系統(tǒng)提交用自然語(yǔ)言表達(dá)的問(wèn)題，系統(tǒng)會(huì)返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。盡管問(wèn)答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實(shí)際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機(jī)助手等領(lǐng)域中的應(yīng)用，在問(wèn)答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

自然語(yǔ)言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語(yǔ)義、語(yǔ)用和語(yǔ)音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術(shù)語(yǔ)、語(yǔ)義和語(yǔ)法導(dǎo)致未知語(yǔ)言現(xiàn)象的不可預(yù)測(cè)性;

三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語(yǔ)言現(xiàn)象;

四是語(yǔ)義知識(shí)的模糊性和錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型描述，語(yǔ)義計(jì)算需要參數(shù)龐大的非線性計(jì)算

四、人機(jī)交互

人機(jī)交互主要研究人和計(jì)算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤(pán)、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動(dòng)跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語(yǔ)音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。

五、計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是使用計(jì)算機(jī)模仿人類視覺(jué)系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)從視覺(jué)信號(hào)中提取并處理信息。近來(lái)隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問(wèn)題，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺(jué)、動(dòng)態(tài)視覺(jué)和視頻編解碼五大類。

目前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計(jì)算機(jī)視覺(jué)在解決某些問(wèn)題時(shí)可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過(guò)人類，而在某些問(wèn)題上卻無(wú)法達(dá)到很高的精度;

二是如何降低計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的開(kāi)發(fā)時(shí)間和人力成本，目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，需要較長(zhǎng)的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時(shí);

三是如何加快新型算法的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對(duì)不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識(shí)別

生物特征識(shí)別技術(shù)是指通過(guò)個(gè)體生理特征或行為特征對(duì)個(gè)體身份進(jìn)行識(shí)別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識(shí)別通常分為注冊(cè)和識(shí)別兩個(gè)階段。注冊(cè)階段通過(guò)傳感器對(duì)人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對(duì)指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對(duì)說(shuō)話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲(chǔ)。

識(shí)別過(guò)程采用與注冊(cè)過(guò)程一致的信息采集方式對(duì)待識(shí)別人進(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲(chǔ)的特征進(jìn)行比對(duì)分析，完成識(shí)別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識(shí)別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)是指從存儲(chǔ)庫(kù)中確定待識(shí)別人身份的過(guò)程，是一對(duì)多的問(wèn)題;確認(rèn)是指將待識(shí)別人信息與存儲(chǔ)庫(kù)中特定單人信息進(jìn)行比對(duì)，確定身份的過(guò)程，是一對(duì)一的問(wèn)題。

生物特征識(shí)別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識(shí)別過(guò)程涉及到圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)。目前生物特征識(shí)別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)是以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽(tīng)技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對(duì)象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)，通過(guò)顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺(jué)交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實(shí)現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)體系五個(gè)方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點(diǎn)是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點(diǎn)研究對(duì)數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識(shí)化方法，其難點(diǎn)是在于內(nèi)容的語(yǔ)義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強(qiáng)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個(gè)性化服務(wù)等，其核心是開(kāi)放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點(diǎn)研究符合人類習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對(duì)復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點(diǎn)在于建立自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境;標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)體系重點(diǎn)研究虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評(píng)估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個(gè)方面。在硬件平臺(tái)與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺(tái)與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問(wèn)題?？傮w來(lái)說(shuō)虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)智能化、虛實(shí)環(huán)境對(duì)象無(wú)縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢(shì)

以上就是關(guān)于什么是人工智能定義相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

推薦閱讀：

現(xiàn)在什么產(chǎn)品最暢銷（十大冷門(mén)暴利生意）

mancharm是什么意思（man是什么中文意思）

生成式人工智能（生成式人工智能是什么）

園林景觀設(shè)計(jì)單體手繪圖（園林景觀設(shè)計(jì)單體手繪圖紙）

嬰幼奶粉排行榜