为什么出现人工智能?人工智能游戏有哪些?

人工智能游戏的破解，一般可以采用以下几种方法：
1. 分析游戏规则：分析游戏规则，可以帮助我们找到游戏的解法。
2. 模拟游戏：使用人工智能技术，模拟游戏，模拟游戏的运行，以及游戏中的各种可能的状态，从而找到最优解。
3. 强化学习：使用强化学习技术，让人工智能游戏学习如何解决问题，从而找到最优解。
4. 搜索算法：使用搜索算法，搜索游戏中的最优解，从而解决游戏。
5. 机器学习：使用机器学习技术，让人工智能游戏学习如何解决问题，从而找到最优解。

人工智能（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。

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不知道智能电视游戏哪里有？推荐几款游戏市场给你

有范数码
2016-12-08 10:03
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这两年随着智能电视不断更替创新的发展，智能电视已经成为家庭客厅的标配，既然智能，那么不为熟知的应用自然也有很多；比如用智能电视玩游戏。

随着越来越多的家庭已经习惯了在TV大屏上畅玩电视游戏和玩应用，面对着众多的游戏和应用，如果下载的是不适配电视大屏的游戏和应用怎么办？如果下载到植入恶意代码的游戏和应用，导致系统崩溃咋办？

是不是因为这一系列的问题，都在困扰着我们普通消费者；不急，今天小编主要是为大家介绍几款智能电视游戏资源市场给大家。

沙发管家

沙发管家

沙发管家是一款基于安卓系统的智能电视/电视盒应用商店，为用户提供各类最适合在电视设备上使用的软件和游戏。沙发管家聚合了所有电视设备使用的优质应用和游戏。看电视直播回放、电影大片，用电视玩游戏、看股票、听音乐，管家提供的电视应用中一应俱全。

2.奇珀市场

奇珀市场“推荐”栏其实是对应用的受欢迎度做了一个排名筛选。推荐当下比较受欢迎的应用和影视，是供用户轻松选择热门应用的一个捷径。另外四个栏目：影音、游戏、教育工具则是对应用市场中应用进行了分类，以便用户方便找到相对应的软件。

3.当贝市场

当贝市场的主界面由六个选项卡及对应内容组成，包括“精品”、“影音”、“游戏”、“应用”、“管理”、“我的应用”；从开发到现在，当贝市场已经逐步成为当下最成熟、资源丰富的软件市场。

4.多乐市场

多乐市场完美适配TV大屏、杀毒；海量资源，专为智能电视和盒子而生。目前已经收录超过6000多款完美适配TV大屏的游戏和应用，游戏、教育、工具、生活、健身，这里全都有！

当然，若你是位个游戏发烧友，平时就喜欢在电脑上玩大型单机游戏，再去买款心仪的游戏手柄链接到电视，这样游戏体验效果更加显著。

智能电视/

人工智能之父 John McCarthy说：人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式让计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。

人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，我们按照人工智能的实力将其分成三大类：
1、弱人工智能
弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (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，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。比如第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，Alpha Go其实也是一个弱人工智能。
2、强人工智能
强人工智能又称通用人工智能或完全人工智能， 指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。一个可以称得上强人工智能的程序， 大概需要具备以下几方面的能力：存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力；知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；规划能力；学习能力；使用自然语言进行交流沟通的能力；将上述能力整合起来实现既定目标的能力。
3、超人工智能
假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明，那么由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。超人工智能的定义最为模糊，因为没人知道， 超越人类最高水平的智慧到底会表现为何种能力。如果说对于强人工智能，我们还存在从技术角度进行探讨的可能性的话，那么，对于超人工智能，今天的人类大多就只能从哲学或科幻的角度加以解析了。

计算机游戏（ComputerGame）始于1958年的游戏“两人网球”。
人工智能游戏。计算机游戏（ComputerGame）始于1958年的游戏“两人网球”。
人工智能游戏（AIGame）为计算机游戏业提供了新机遇，目前已经形成了数十亿美圆的产业。人工智能技术已经是优秀电脑游戏开发中不可缺少的部分，是游戏产品畅销与否的一个决定性因素。应用人工智能技术设计的游戏称为人工智能游戏（AIGame），或简称为智能游戏。
几种游戏的智能性的观点：正如经典游戏“小精灵”里的魔鬼、“Unreal”第一人称射击游戏（FPS）里的虚拟战友，以及其他游戏角色，看起来都是具有智慧的生命，这种游戏可以认为是有智能的。
有人将游戏中的路径搜索、碰撞检测等，也列入游戏智能的范畴。在游戏中包括角色从简单的追逐、闪躲、移动到复杂的神经网络和遗传算法应用等，体现角色行动的“自主性”，则说明游戏具有智能性。游戏中的活动对象分两类：一类是在背景中，如云、鸟等。
这类对象的行为在游戏中无须人工干预，变化也不多，控制的逻辑不复杂。另一类是各种角色，如虚拟的人、兽、怪物、机器人等。这些对象的活动方式必须变化多端才行，否则游戏就不好玩，所以控制逻辑就比较复杂。
不是所有的游戏都需要人工智能。接龙和挖地雷等游戏就不需要人工智能。网上提供的两人对弈的象棋、围棋、军棋类游戏也不需要人工智能。但一旦要求机器与人对弈，那就需要很高的智能了。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。如当你说一句话时，机器能够识别成文字，并理解你话的意思，进行分析和对话等。

人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。

1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。

人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”

因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。

一句话说：人工智能是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程

人工智能可以分为弱智能和强智能，区分点是：是否能真正实现推理、思考、解决问题

人工智能

按程度可以分为人工智能、机器学习、深度学习。

机器学习是利用已有数据，得出某种模型，利用模型预测结果

深度学习是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据

希望本回答可以帮助到你

望采纳~

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的技术科学。人工智能是对人的意识、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。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。

人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别

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的技术科学。

　　“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，或着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。

　　关于什么是“智能”就有很多问题。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)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。

　　人工智能目前在计算机领域内，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。

　　人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。

　　人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

　　1)知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。

　　2)常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

　　3)问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。

　　4)搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。

　　5)机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。

　　6)知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。

　　推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。

　　人工智能的研究可以分为几个技术问题，其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。

　　AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。

　　目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。

医疗保健：医疗保健行业采用的人工智能可以提供量身定制的药物和X光片的诊断。
制造：制造行业采用人工智能可能会利用循环网络来评估工厂设施中的物联网数据，因为它从连接的设备输入，以预测负载和需求。
生命科学：人工智能技术可以释放数据的全部潜力来解决人们面临的一些重大健康问题，从保证药物安全到更快地将新药推向市场。
零售：零售行业采用人工智能提供的虚拟购物功能提供量身定制的建议以及讨论用户的购买选择。
银行：银行采用的人工智能提高了人类活动的速度、精度和效率。
公共部门：人工智能可以使智慧城市更加智能，它可以帮助应急机构做好任务准备和预防性维护。

更多人工智能技术应用领域的分析，推荐咨询CDA数据分析师的课程。CDA课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”。

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：中国人工智能产业核心产业规模,人工智能产业核心产业规模,人工智能产业链应用层,中国人工智能市场应用份额,人工智能在各行业中的应用情况

1、 核心产业和带动产业双双高速增长

相比于互联网产业，我国人工智能发展期与成熟期迎来的较晚，但是在资本和社会期望的驱动下，我国人工智能发展的速度也是非常快的。初步估计2020年我国的人工智能核心产业规模达到1512.5亿元，增长率为38.94%。

除了核心产业的增长外，人工智能带动产业而规模也呈现出快速增长区趋势。2019年我国人工智能带动产业从而规模为38521.5亿元，初步估计2020年达到5725.7亿元，同比增长高达49.83%。

2、人工智能发展快速主要由于应用产业广泛

人工智能发展快速主要由于应用产业广泛。从产业链的结构来看，在人工智能应用层设计的行业非常的多。软件方面的涉及主要有客服、金融、教育;硬件类主要包含无人机，仓储物流、智能机器人等;还有软硬件均为核心技术的无人驾驶和医疗健康产业。

从客户来看，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI 核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。

前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

人工智能主要应用领域包括:1、农业方面。2、通信方面。3、医疗方面。4、社会治安方面。5、交通领域方面。6、服务业方面。7、金融行业方面。

制造业
实现智能制造、基于互联网,物联网,包括企业和社会,整个生产过程,该行业的4.0“智能工厂”,“智能”、“智能物流”进一步扩展到使用“智能”,在整个生产过程中“情报服务”的情报,只有在某种意义上,我们才能真正意识到我们正面临着前所未有的局面。人工智能在制造业中的应用主要包括三个方面:一是智能设备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体设备。二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模定制、远程运维、预测与维护等具体服务模式。虽然目前的人工智能解决方案不能完全满足制造业的需求，但作为一项通用技术，人工智能与制造业的融合是时代的潮流。
家庭
智能家居主要是以物联网技术为基础，通过智能硬件、软件系统、云计算平台形成一套家居生态系统。用户可远程控制设备，实现设备互联、自主学习，优化整体安全、节能、方便的家居环境。值得一提的是，随着近两年智能语音技术的发展，智能音箱已经成为一个突破口。智能音箱不仅是音频产品,还包括内容服务、互联网服务和语音交互功能的智能产品,不仅有一个无线连接,与音乐、有声读物和其他内容服务和信息查询,在线购物,如互联网服务,也可以连接到智能家居,智能家庭控制实现的场景。
金融
人工智能的出现和发展，不仅增强了金融机构的主动性和智慧，有效提高了金融服务的效率，也提高了金融机构的风险控制能力，对金融业的创新和发展产生了积极的影响。人工智能在金融领域的应用主要包括:智能客户获取、身份识别、大数据风险控制、智能投资管理、智能客户服务、金融云等。该行业也是AI渗透最早、最全面的行业。未来，人工智能将继续推动金融行业的智能应用升级和效率提升。
零售
人工智能已经广泛应用于零售业，并正在改变人们的购物方式。无人驾驶便利店、智能供应链、客流统计、仓库/车辆无人驾驶都是热门方向。通过大数据与业务流程的紧密合作，人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置，为企业创造更多的利益，为消费者提供更好的体验。在设计过程中，机器可提供设计方案;在制造过程中，机器可以全自动制造;在供应链中，计算机管理的无人仓库可以预测销售量和库存需求，合理的进行补货和转移。在终端零售环节，机器可以智能选择位置，优化产品陈列位置，分析消费者的购物行为。
交通
大数据和人工智能可以让交通更加智能。智能交通系统是交通系统中通信、信息和控制技术的产物。通过对交通流和速度的收集和分析，可以进行交通监控和调度，有效提高交通能力，简化交通管理，减少环境污染。

人工智能的应用领域有哪些？

人工智能主要应用领域

1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。

2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等

3、医疗：利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。例：健康监测（智能穿戴设备）、自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。

4、社会治安：安防监控（数据实时联网，公安系统可以实时进行数据调查分析）、电信诈骗数据锁定、犯罪分子抓捕、消防抢险领域（灭火、人员救助、特殊区域作业）等

5、交通领域：航线规划、无人驾驶汽车、超速、行车不规范等行为整治

6、服务业：餐饮行业（点餐、传菜，回收餐具，清洗）等，订票系统（酒店、车票、机票等）的查询、预定、修改、提醒等

7、金融行业：股票证券的大数据分析、行业走势分析、投资风险预估等

8、大数据处理：天气查询，地图导航，资料查询，信息推广（推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。），个人助理

什么是人工智能呢？
人工智能是一个新的计算机技术科学，是计算机科学的一个分支，主要用于开发模拟，延伸和扩展人的智能理论。简单来说人们就是要靠人工智能去完成人类完成不了的工作。其中的研究领域主要包括：深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘等方面。
1、深度学习悟空电话机器人为企业提升80%的销售业绩
深度学习是基于现有的数据，进行操作学习，深度学习是机械学习中的新的领域，谭恩能够模仿人脑的机制来解释数据，完成对声音，文本的解析。
2、自然语言处理是人工智能的学科
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，自然语言处理我想是大家接触得最多的领域，在淘宝客服或者联通移动的客服中心有听到过机器人的讲话。机器人可以代替人查询资料，解答问题，摘录文摘，汇编资料等。
3、计算机视觉
简单来说就是用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别，跟踪，测量的一项技术，在我们的生活中应用的实际例子也有很多。比如，人脸检测，人脸支付，人脸打卡等。
4、智能机器人
智能机器人的发展方向就是给机器装上：“大脑芯片”拥有相同的传感器和外部信息的传感器如，听觉，触觉和嗅觉等。给大脑装上芯片可以在认知学习，自动组织模糊信息等方面取得更大的进步。
5、自动程序设计
自动程序设计的任务是设计一个程序系统，关于程序要求实现目标高级的描述，然后自动生成一个具体的程序。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

一、机器视觉

机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更突出他的优越性。

现在机器视觉已在一些领域得到应用，如零件识别与定位、产品的检验、移动机器人导航遥感图像分析、监视与跟踪、国防系统等。

二、指纹识别

指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究。已经走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入、应用最广泛、发展最成熟的技术。

三、人脸识别

人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，基于人的脸部特征，对输入的图象或者视频流进行判断。先识别人脸，进而给出每个脸的位置、大小和主要面部器官的位置信息。依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

四、智能信息检索技术

数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统，随着应用的进一步发展，存储的信息量越来越大，因此解决智能检索的问题便具有实际意义。

五、视网膜识别

视网膜是眼睛底部的血液细胞层，视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

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。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。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。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

[编辑本段]【人工和智能】

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，或着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。

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。

人工智能目前在计算机领域内，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。

[编辑本段]【人工智能的定义】

著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。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）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（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。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。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

[编辑本段]【实际应用】

机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。

[编辑本段]【学科范畴】

人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

[编辑本段]【涉及学科】

哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，

[编辑本段]【研究范畴】

自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法

[编辑本段]【应用领域】

智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程

[编辑本段]【意识和人工智能的区别】

人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。

“机器思维”同人类思维的本质区别：

1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程。

2.人工智能没有社会性。

3.人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。

4.两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。

[编辑本段]【强人工智能和弱人工智能】

人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（John McCarthy|）在1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Conference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。

强人工智能

强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：

类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。

非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。

弱人工智能

弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。

对强人工智能的哲学争论

“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：

“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，象下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（heu- ristic）法而设法巧妙地解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要很长时间，对于这样的问题，人能在很短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在仅是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。

关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（dualism）的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。

也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。

有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。

需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。

[编辑本段]【人工智能简史】

人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它 技术的发展。

计算机时代

1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介.

AI的开端

虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可 能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大.

1955年末,Newell和Simon做了一个名为”逻辑专家”(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人 认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题.”逻辑专家”对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论.他请他们到 Vermont参加 ” Dartmouth人工智能夏季研究会”.从那时起,这个领域被命名为 “人工智能”.虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础.

Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了. Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战: 下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统,例如在”逻辑专家”中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统.

1957年一个新程序,”通用解题机”(GPS)的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作”逻辑专家” 的同一个组开发的.GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题.两年以后,IBM成立了一个AI研 究组.Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序.

当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP语言. LISP到今天还在用.”LISP”的意思是”表处理”(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳.

1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部 高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐.

大量的程序

以后几年出现了大量程序.其中一个著名的叫”SHRDLU”.”SHRDLU”是”微型世界”项目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程.在MIT由Marvin Minsky领导的研究人员发现, 面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻辑问题.其它如在60年代末出现的”STUDENT”可以解决代数 问题,”SIR”可以理解简单的英语句子.这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助.

70年代另一个进展是专家系统.专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率.由于当时计算机已 有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律.专家系统的市场应用很广.十年间,专家系统被用于股市预 测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等.这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能.

70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论.另外David Marr提出了机器视觉方 面的新理论,例如,如何通过一副图像的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图像.通过分析这些信 息,可以推断出图像可能是什么.同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出. 80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域.1986年,美国AI相关软硬件销售高达4.25亿 美元.专家系统因其效用尤受需求.象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程.杜邦,通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统.为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了。为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来.

从实验室到日常生活

人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响.计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员. 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前.有了象美国人工智能协会这样的基金会.因为AI开发 的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮。150多所像DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上.

其它一些AI领域也在80年代进入市场.其中一项就是机器视觉. Minsky和Marr的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中,进行质量控制.尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同.到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元.

但80年代对AI工业来说也不全是好年景.86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元.象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费.另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓”智能卡车”.这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费.

尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展.新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径.总之,80年代AI被引入了市场,并显示出实用价值.可以确信,它将是通向21世纪之匙. 人工智能技术接受检验 在”沙漠风暴”行动中军方的智能设备经受了战争的检验.人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器.AI技术也进入了家庭.智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备.对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现.人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活.

人工智能专业机构

美国

1. Massachusetts Institute of Technology 麻省理工学院

2. Stanford University 斯坦福大学 (CA)

3. Carnegie Mellon University 卡内基美隆大学 (PA)

4. University of California-Berkeley 加州大学伯克利分校

5. University of Washington 华盛顿大学

6. University of Texas-Austin 德克萨斯大学奥斯汀分校

7. University of Pennsylvania 宾夕法尼亚大学

8. University of Illinois-Urbana-Champaign 伊利诺伊大学厄本那—香槟分校

9. University of Maryland-College Park 马里兰大学帕克分校

10. Cornell University 康乃尔大学 (NY)

11. University of Massachusetts-Amherst 马萨诸塞大学Amherst校区

12. Georgia Institute of Technology 佐治亚理工学院

University of Michigan-Ann Arbor 密西根大学-安娜堡分校

14. University of Southern California 南加州大学

15. Columbia University 哥伦比亚大学 (NY)

University of California-Los Angeles 加州大学-洛杉矶分校

17. Brown University 布朗大学 (RI)

18. Yale University 耶鲁大学 (CT)

19. University of California-San Diego 加利福尼亚大学圣地亚哥分校

20. University of Wisconsin-Madison 威斯康星大学麦迪逊分校

中国

1、北京大学

2、清华大学

3、哈尔滨工业大学

4、厦门大学人工智能研究所

5、中国AI创业研发俱乐部

人工智能主要就是让代替人工的机器拥有和人类相似的智力，而在百度百科中对人工智能的定义为开发用于模拟、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。

其实人工智能就是计算机科学的一个分支，在研究人类智能的根本原因中，引发了这种通过模拟人类的行为方法来让机器也拥有和人类相似的能力，也是因为拥有这种能力，被广泛的实用，比如机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能在出现开始，所受的关注也是日益增多，进而人们对它的要求也是变得多了，为了满足人们的要求，人工智能的技术也是在不断的完善，并使用范围也随之增加，而未来随着科技的更加先进，相信人工智能的技术也会更加的成熟。人工智能可以对人类的意识、思维的信息过程进行模拟，所以人工智能拥有的不是人的智能，而是和人类非常相似的一种能力，这种能力随着发展甚至会有可能超过人类的智能。

人工智能的研究是非常复杂的，如果想要从事这项研究的话，那必须要对计算机知识，心理学和哲学等有了解。人工智能因其是个比较广泛的科学的特性，而由多种领域组成，像机器学习、计算机视觉等等，其实，总结下来就是，人工智能主要研究就是让机器可以像人一样的工作，代替人类做些比较复杂的事情。

人工智能发展以来主要的使用范围是机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

另外人工智能也可以分为两部分理解，也就是人工与智能，人工就是人工系统，对于这个定义大家的看法还都是非常相似的。而对于智能的理解就比较多了，并且也不统一，因为这涉及到一些意识、思维、自我等等的问题，比较复杂，而人类了解的智能其实就是自己本身的智能，不过对于自身的理解也是有限的，对于人的智能的了解更是有限，所以对于智能的定义当然没有一个统一的答案了。

人工智能以其拥有简单智能的特点主要使用在计算机领域中，并受到很大的重视。

人工智能_线性代数基础-矩阵的运算_加减法_转置

　　AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。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。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

　　人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

　　知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。

　　常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

　　问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。

　　搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。

　　机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。

　　知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。

　　一、人工智能的历史

　　人工智能（AI）是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。这可是不是一个容易的事情。 如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知识什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧，它的表现是什么，你可以说科学

　　家有智慧，可你决不会说一个路人什么也不会，没有知识，你同样不敢说一个孩子没有智慧，可对于机器你就不敢说它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我们说的话，我们做的事情，我们的想法如同泉水一样从大脑中流出，如此自然，可是机器能够吗，那么什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。

　　在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质 就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史，如果你是学计算机的就会知道，对于计算机人士而言，获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样，图灵在理论上奠定了计算机产生的基础，没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西，更不用说什么网络了。

　　科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了，在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家，哲学家布尔，通过对人类思维进行数学化精确地刻画，他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法，今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的。

　　我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生，我们所学的布尔代数，就是由它开创的。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着，现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了，刚刚结束的国际象棋大赛中，计算机把人给胜了，这是人们都知道的，大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

　　现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世纪领导计算机发展的潮头，现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显，但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。

　　在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后，因此一些科学的努力它得以发展。人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。

　　让我们顺着人工智能的发展来回顾一下计算机的发展，在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了，从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化。第一台计算机的体型可不算太好，它比较胖，还比较娇气，需要工作在有空调的房间里，如果希望它处理什么事情，需要大家把线路重新接一次，这可不是一件省力气的活儿，把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了。

　　终于在1949发明了可以存储程序的计算机，这样，编程程序总算可以不用焊了，好多了。因为编程变得十分简单，计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生。人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方法了。

　　虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力，但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来。我们注意到旁边这位大肚子的老先生了，他在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断，所有

　　人类智力的结果都是一种反馈的结果，通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作，进而产生了智能。我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子，水之所以不会常流不断，正是因为有一个装置在检测水位的变化，如果水太多了，就把水管给关了，这就实现了反馈，是一种负反馈。如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了，那我们应该可以用一种机器实现反馈，进而实现人类智力的机器形式重现。这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响。

　　在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。

　　1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希（就是右图的那个人）召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后，工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。

　　在1963年，麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究，美国政府不是为了别的，而是为了在冷战中保持与苏联的均衡，虽然这个目的是带点火药味的，但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展。其后发展出的许多程序十分引人注目，麻省理工大学开发出了SHRDLU。在这个大发展的60年代，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了，由于计算机硬件性能的提高，人工智能得以进行一系列重要的活动，如统计分析数据，参与医疗诊断等等，它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。在理论方面，70年代也是大发展的一个时期，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是在70年代，另一个人工智能语言Prolog语言诞生了，它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以为人工智能离我们很远，它已经在进入我们的生活，模糊控制，决策支持等等方面都有人工智能的影子。让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动，把人类解放用于其它更有益的工作，这是人工智能的目的，但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧。

　　二、人工智能的应用领域

　　1、问题求解。
　　人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。

　　2、逻辑推理与定理证明。
　　逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。

　　3、自然语言处理。
　　自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。

　　4、智能信息检索技术。
　　受”()*+ (*) 技术迅猛发展的影响，信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。

　　5、专家系统。
　　专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。

　　三、人工智能理论的数学化趋势越来越突出

　　在现代科技高速发展的今天，许多科技理论都有赖于数学提供证明，有赖于数学对其的仿真。人工智能的发展也不例外，如何把人们的思维活动形式化、符号化，使其得以在计算机上实现，就成为人工智能研究的重要课题。在这方面，逻辑的有关理论、方法、技术起着十分重要的作用，它不仅为人工智能提供了有力的工具，而且也为知识的推理奠定了理论基础。人工智能中用到的逻辑可概括地分为两大类。一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，其特点是任何一个命题的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。这一类问题可以用数学里的经典逻辑理论来解决。世界上事物千差万别，形形色色，除了确定性的事物或概念外，更广泛存在的是不确定性的事物或概念。这些不确定的事物是无法用经典逻辑理论来解决的。因此我们需要发展新的数学工具来表示这些问题。目前在人工智能中对不确定性的事物或概念是通过运用多值逻辑、模糊理论及概率来描述、处理的。多值逻辑、模糊理论及概率虽然都是通过在〔!，”〕上取值来刻画不确定性，但三者之间又存在着很大区别。多值逻辑是通过在真（”）与假（!）之间增加了若干中介真值来描述事物为真的程度的，但它把各个中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。而模糊理论认为不同的中介真值之间没有明确的界限，表现了不同中介值相互贯通、渗透的特征，从而更好地反映了不确定性的本质。概率用来度量事件发生的可能性，而事件本身的含义是明确的，只是在一定的条件下它可能不发生，它与模糊理论是从两个不同的角度来描述不确定性的，因而有人称模糊理论描述了事物内在的不确定性，而概率描述的是事物外在的不确定性。由上可以看出，数学使得人工智能能很好的模拟人类智能，大大推动了人工智能的向前发展。现在人工智能中还有一些问题用现在的数学很难表示出来，相信在数学知识不断发展之后，这些问题能很快得到解决。

　　五、人工智能的发展现状及前景

　　目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,SOAr 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。
　　80 年代,以Newell A 为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。目前的Soar 已经显示出强大的问题求解能力。在Soar中已实现了30 多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统) ,如RI 等。rOOks 提出了人工智能的一种新的途径。它认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化。在它的研究中突出4 个概念:(1) 所处的境遇 机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2) 具体化 机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈。(3) 智能 智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4) 浮现 从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。

　　五、结语

　　人工智能不单单需要逻辑思维与模仿,科学家们对人类大脑和神经系统研究得越多,他们越加肯定:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的。因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力,而且还要赋予它情感能力。许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。到下世纪中叶,人类生命的本质也会发生变化。神经植入将增强人类的知识和思考能力,并且开始向一种复合的人/机关系过渡,这种复合关系将使人类逐渐停止对生物机体的需求。大量非常微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地,并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。

　　人工智能的实现，不是天方夜谭。虽然会很辛苦，但是没有人规定只有人类可以思考。就像是生命的不同表现形式，动物，植物，微生物，是不同的生命的形式。人类可以以未知的方式思考，计算机也可以以另一种（并非一定要和人相同的）形式思考。

　　著名软件公司ADOBE的专业制图软件Illustrator 的一种文件格式!

　　AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。就是指计算机模仿真实世界的行为方式与人类思维与游戏的方式的运算能力。那是一整套极为复杂的运算系统与运算规则。

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　　此外，AI还代表ALLEN IVERSON（阿伦·艾佛森），他生于美国，是全世界最好的篮球联盟——“NBA”96黄金一代的代表人物，是NBA有史以来最好的后卫之一，他以183cm身高在众多魁梧的球员中灵动跳跃，独领风骚。他先后摘取过NBA得分王、抢断王等称号，还在2001年带领76人队闯进NBA总决赛。他以特立独行的风格和满身的纹身成为全球篮球青少年疯狂追捧的偶像。

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　　歌手姓名： AI 英文名： AI
　　唱片公司： 环球唱片（Universal Music）
　　国 籍： 日本 语 言： 日语
　　兴 趣：
　　个人经历： ＊东瀛首席嘻哈女力、R&B歌姬 她是张力十足的嘻哈女力，也是柔情似水的R&B美声歌姬，AI，22岁的她在时尚一派与安室奈美惠合唱‘Uh、Uh…’，并在珍娜杰克森的音乐录影带中展现绝赞舞技，除了过人的歌舞才华之外，词曲创作力更是傲视东瀛R&B舞台，在嘻哈音乐大厂Def Jam Japan签下一纸合约之后，发行‘ORIGINAL A.I./原创A.I.’专辑立刻赢得媒体一致肯定，除了拿下SPACE SHOWER TV的R& B音乐录影带大奖外，更代表日本参加2004年MTV BUZZ ASIA演唱会，一举打进亚洲市场。
　　以过人演唱的天赋而获得日本“新时代音乐代言人”殊荣的HIP HOP小天后AI，近日参加了在台北举行的“台北流行音乐节”，同行的日本歌手还有一青窈以及藤木直人。在这场盛大的音乐节上，AI以她新颖而独特的演唱方式以及活力四射的表演令在场6万歌迷为之倾倒。 AI有着四分之一的意大利血统，骨子里就透出一种浪漫和前卫的气息。而她又是在美国长大，接触的音乐也很多元化。由于AI的母亲非常喜欢音乐，所以从小她就深受各种类型音乐的熏陶。在15岁时，AI还曾经参加过珍妮·杰克逊的MTV《GO DEEP》的录制。不过，在日本出道时却并不顺利，因为与工作人员在音乐理解上的不同，当大家对自己的音乐反映很冷淡时，她就很想去敲墙壁，可见其可爱之处。不过，AI并没有被现实所击败，仍然坚持走HIP HOP这条音乐路线，使得她的音乐风格也带给人们一种全新的感受。在今年日本最权威的公信榜票选中，AI从众多新晋女性中脱颖而出，成为新一代音乐天后接班人。对此，AI自己也非常满意，她表示自己想要成为一个很有朝气的歌手，给更多的人带来幸福感。这次的台北流行音乐节，AI也是做足了准备。除了带上偕同一起演出的DJ、化妆师、造型师、人声乐手AFURA以外，连日本报知新闻、电通、朝日电视台等日本媒体的高层人士以及自己经济公司的社长也都一同前来，浩浩荡荡23人的访华队伍令AI颇有面子。而赴台之前，AI也时常向安室奈美惠等曾经去过台湾的人请教，以进一步了解台湾。听说台北美食多多，AI兴奋地说想要常常小笼包、路边摊，所以这次的台湾之行，除了要参加音乐节和拍摄特辑，还顺带要向日本观众介绍台湾美食，这也使AI欣喜不已。 台湾表演大获成功后，AI也表示自己想要更了解华人音乐，有机会的话，也希望能够像平井坚、安室奈美惠等日本歌手一样，可以在台湾等地开演唱会，和台湾的歌手同台献艺。其实AI出国献艺已经不是第一次，在几个月前的韩国汉城MTV BUZZ ASIA演唱会中，AI也曾把歌词改为韩文，而这次为了更贴近观众，AI也把歌词改成了中文来演唱。为期四天的台湾之行，AI让更多的人领略了她的“小天后”风采，也顺便为自己今秋将要展开的全国巡演造势。