人工智能分为哪些方面?什么是人工智能的算法?

作为一名智慧建筑技术工程师，对人工智能分类的理解如下，水平有限，仅供参考。

人工智能的分类包括：

1.按照学习方式分类：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。

2.按照任务分类：分类、回归、聚类、推荐系统、异常检测、对话系统等。

3.按照技术分类：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。

人工智能十大算法如下

线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。然后就可以用这条线来预测未来的值！

逻辑回归（Logistic regression）与线性回归类似，但它是用于输出为二进制的情况（即，当结果只能有两个可能的值）。对最终输出的预测是一个非线性的 S 型函数，称为 logistic function, g()。

决策树（Decision Trees）可用于回归和分类任务。

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出 x 的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是 / 非”的结果。看看下面的方程式。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线，它们之间的边距最大。为此，我们将数据项绘制为 n 维空间中的点，其中，n 是输入特征的数量。在此基础上，支持向量机找到一个最优边界，称为超平面（Hyperplane），它通过类标签将可能的输出进行最佳分离。

K- 最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常简单。KNN 通过在整个训练集中搜索 K 个最相似的实例，即 K 个邻居，并为所有这些 K 个实例分配一个公共输出变量，来对对象进行分类。

K- 均值（K-means）是通过对数据集进行分类来聚类的。例如，这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到 K 个聚类。K- 均值用于无监督学习，因此，我们只需使用训练数据 X，以及我们想要识别的聚类数量 K。

随机森林（Random Forest）是一种非常流行的集成机器学习算法。这个算法的基本思想是，许多人的意见要比个人的意见更准确。在随机森林中，我们使用决策树集成（参见决策树）。

由于我们今天能够捕获的数据量之大，机器学习问题变得更加复杂。这就意味着训练极其缓慢，而且很难找到一个好的解决方案。这一问题，通常被称为“维数灾难”（Curse of dimensionality）。

人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）可以处理大型复杂的机器学习任务。神经网络本质上是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层，称为神经元。在输入层和输出层之间，我们可以插入多个隐藏层。人工神经网络使用了两个隐藏层。除此之外，还需要处理深度学习。

人工智能的领域有：1、智能文本分类；2、智能语音；3、智能视频识别；4、智能服务机器人；5、人脸识别

一、智能文本分类

智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。

二、智能语音应用

智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。

三、智能视频识别应用

智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。

四、智能服务机器人

机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。

五、人脸识别

人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。

你好，基于AI的能力，目前的人工智能分为三类：
1）基础的AI或弱AI：这类的人工智能无法超越其领域或限制，因为它只针对一项特定任务进行训练。因此它也被称为弱人工智能，还有一些其他案例比如：下棋、电子商务网站上的购买建议、自动驾驶汽车、语音识别和图像识别
2）通用人工智能：通用人工智能是一种智能，可以像人类一样高效地执行任何智力任务。通用人工智能背后的想法是制造这样一个系统，该系统可以更智能，并且可以像人类一样独立思考。
3）超级人工智能：超级人工智能是一种系统智能水平，在这种智能水平上，机器可以超越人类智能，并且可以比具有认知特性的人类更好地执行任何任务。这是一般人工智能的结果。
希望我的回答对你有帮助！

1、深度学习：

深度学习是基于现有的数据进行学习操作，是机器学习研究中的一个新的领域，机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。

2、自然语言处理：

自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术。人工智能的分支学科，研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。例如生活中的电话机器人的核心技术之一就是自然语言处理。

3、计算机视觉：

计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像；计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。计算机视觉应用的实例有很多，包括用于控制过程、导航、自动检测等方面。

4、智能机器人：

如今我们的身边逐渐开始出现很多智能机器人，他们具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这些机器人都离不开人工智能的技术支持；科学家们认为，智能机器人的研发方向是，给机器人装上“大脑芯片”，从而使其智能性更强，在认知学 习、自动组织、对模糊信息的综合处理等方面将会前进一大步。

5、自动程序设计：

自动程序设计是指根据给定问题的原始描述，自动生成满足要求的程序。它是软件工程和人工智能相结合的研究课题。自动程序设计主要包含程序综合和程序验证两方面内容。前者实现自动编程，即用户只需告知机器“做什么”，无须告诉“怎么做”，这后一步的工作由机器自动完成；后者是程序的自动验证，自动完成正确性的检查。其目的是提高软件生产率和软件产品质量；自动程序设计的任务是设计一个程序系统，接受关于所设计的程序要求实现某个目标非常高级描述作为其输入，然后自动生成一个能完成这个目标的具体程序。该研究的重大贡献之一是把程序调试的概念作为问题求解的策略来使用。

6、数据挖掘：

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。它的分析方法包括：分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类和复杂数据类型挖掘。

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人工智能分为三种类型，分别是弱人工智能、强人工智能、超人工智能。

1、弱人工智能

弱人工智能的英文是Artific ial Narrow Intelligence，简称为ANI，弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。

2、强人工智能

强人工智能的英文是Artific ial General Intelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。

3、超人工智能

超人工智能的英文是Artific 我: mip.680.com ial General Intelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

算法就分很多类，这里拿“合一”来作为介绍，为了应用推理规则（比如取式假言推理)，推理系统必须能够判断两个表达式何时相同，也就是这两个表达式何时匹配。在命题演算中，这是显而易见的:两个表达式是匹配的当且仅当它们在语句构成上相同。在谓词演算中，表达式中变量的存在使匹配两个语句的过程变得复杂。全称例化允许用定义域中的项来替换全称量化变量。这需要一个决策处理来判断是否可以使变量替换产生的两个或更多个表达式相同〈通常是为了应用推理规则)。合一是一种判断什么样的替换可以使产生的两个谓词演算表达式匹配的算法。我们在上-一节中已经看到了这个过程，VX( man(X)=mortal(X))中的×替换成了man( socrates)中的 soc-rates。合一和像假言推理这样的推理规则允许我们对一系列逻辑断言做出推理。为了做到这一点，必须把逻辑数据库表示为合适的形式。这种形式的一个根本特征是要求所有的变量都是全称量化的。这样便允许在计算替代时有完全的自由度。存在量化变量可以从数据库语句中消除，方法是用使这个语句为真的常量来替代它们。如，可以把3× parent( X, tom)替代为表达式parent( bob, tom)或parent( mary , tom) ，假定在当前解释下bob和 mary是tom的双亲。消除存在量化变量的处理会因这些替换的值可能依赖于表达式中的其他变量而变得复杂。

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人工智能英文简称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。



人工智能算法也被称之为软计算 ，它是人们受自然界规律的启迪，根据其原理模拟求解问题的算法。



目前的人工智能算法有人工神经网络遗传算法、模拟退火算法、群集智能蚁群算法和例子群算等等。



随着人工智能算法的不断优化，可以不仅可以帮助我们提高工作效率、改善我们的生活水平，同时也能为我们在庞大的现代信息资源中迅速的找到我们所需要的信息。

人工智能可分为六个研究方向：

1、机器视觉，包括3D重建，模式识别，图像理解等。

2、语言理解和沟通，包括语音识别，综合，人机对话，机器翻译等;

3、机器人技术，包括力学，控制，设计，运动规划，任务规划等;

4、认知和推理，包括各种身体和社会常识的认知和推理;

5、游戏和道德，包括多智能体，机器人和社会整合的互动，对抗和合作;

6、机器学习，包括各种统计建模，分析工具和计算方法;

人工智能作为下一代信息技术的重要领域，是一种具有普遍性的新型通用技术，可应用于经济社会，生产和生活的各个方面（Trajtenberg，2018）; 无意中与此同时，人工智能已经渗透到生产和生活的许多方面，并悄然改变了经济和社会组织的运作模式。 虽然人工智能技术可以使人类摆脱繁琐的程式化工作，但它也是应对人口老龄化的有效手段，但其推广也意味着在应用领域取代就业领域（部分），并将 最终影响就业结构和收入分配格局。

人工智能算法主要是机器学习的算法
积极学习是一种通过数据来调优模型的方法论，模型的精度达到可以使用了，那么他就能够完成一些预判的任务，很多现实问题都可以转化成一个一个的预判类型
人工智能算法，尤其是深度学习，需要大量的数据，算法其实就是模型

你好，技术方面的话，主要是计算机视觉，自然语言处理，数据挖掘。
计算机视觉就包括图像识别，视频识别，具体应用有人脸识别，步态识别，无人驾驶汽车等等。
自然语言处理包括机器翻译，语音识别，文本挖掘等等，像siri，谷歌翻译里面都有很多的自然语言处理技术。
数据挖掘主要是各种推荐和预测，包括电子商务的商品推荐，计算广告，社交网络分析（微博好友推荐等），预测一些趋势，比如股市的走向，天气的变化等。

作者：李Shawn

《博弈圣经》人工智能的定义；人们把理性看成智能、把智能看成（0、1、2、）三维数码、把三维数码看成逻辑，人工智能，也就是理性的三维数码逻辑（+-×÷）精确的运算。

博弈圣经著作人的理论学说；人工智能是什么，人们必须知道什么是思考、什么是思想、什么是智慧？才能对人工智能有一点粗略的认知。

博弈圣经著作人的理论学说；感觉、思维、意识，形成的观念，它会自我构成一致性的思考；它会通过文化的传播方式，以唯心主义的自信、以及对唯物主义认识的思考、在第三空地里产生思想；《博弈圣经》智慧的定义；智慧就是文化进程中独创的执行力。（智能，是理性的三维数码逻辑（+-×÷）的精确运算。

博弈圣经著作人的理论学说；人工智能是数字化三维支点测量，博弈取胜的人工智能，选择一次，都要经过4加、2减、2乘、1除的运算；运算就是对三维支点的运算、三维支点的测量、三维支点的寻找；人工智能是对“天平两端与支点”，也类似于“杠杆两端与支点”对三维空间上的数字、开启数字逻辑的精密运算，测量其支点上，有关效应、常数、一个小目标，精准的给出，使自己提前知道未来取胜的结果。（提前知道一组组数字代码中，给定的“地天代码”数字，就是赢的博文尺度，同时“人天代码”会精准的显示赢了多少。）

博弈圣经著作人的理论学说；国正论的非绝对对立性，相当于“天平两端与支点”类似于“杠杆两端与支点”量化成四两拨千斤“粒湍体博文代码”；⑧1000-4668091=3047.6000（+-×÷）的精确运算，建立的人工智能，他使计算机开始模仿博弈取胜的智慧；
三维支点感知、
三维支点思考、
三维支点意念、
它在三维支点上，进行的数码逻辑运算给出了三个结果；
支点常数加1，结果小于1为神学，（人天代码加地码4000斤+1（-5000斤）=-1000斤）；
支点常数加1，结果大于1为科学，（人天代码加地码4000斤+1（5000斤）=+9000斤）；
天人代码能够被地码整除（30000斤÷5000斤），天人代码又能被地人代码减、下余一个小数为支点常数（效应、一个小目标）它的结果一定要小于1为博学，（30000斤-26000斤=4000斤）。
博弈取胜的人工智能，“粒湍体博文代码”，是人类认识未知世界，分别计算，神学、科学、博学，使用的数码逻辑法则；
支点常数加1，结果小于1为神学，
支点常数加1，结果大于1为科学，
1除1减，支点常数小于1为博学。
它让每一个人的手指上充满人工智能，点击计算机键盘，体验神学、科学、博学，观赏人与自然博弈的神通，“一人、一指、一键，赢天下”。

编程与推理没有关系，编程的智能建立在“是非”之上，以中断判断为基础。推箱子有很多种判断，比如2*2*2……结果会特别多，而编程只是控制其中某一步，这样每一步都有2种情况，相乘后，软件就会有很多种通过方法，太多了。比如棋类软件，我们只要控制某些局部，这些局部组成了“人工智能”，而局部本身是“非智能”的，这么说明白？
即使是人脑的智能，本质上还是电信号的中断处理，处理的速度“即人的聪明”，与人脑中数据库的优化与数据量有关，也就是人脑的智能，其实是机械电子搜索匹配过程……