人工智能包括什么产品?人工智能的作用是什么?

1.首先一个成功的智能，必将能为它的建造者，拥有者带来可观的经济效益，采用相比于有经验的专家执行任务，可以极大地减少劳务开支和培养费用。而且软件程序易于复制，所以人工智能能够广泛传播专家知识和经验，可以推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。如果保护得当，软件还可以长期地和完整地保存。领域专业人员(如医生)难以同时保持最新的实际建议(如治疗方案和方法)而人工智能却能迅速地更新和保存这类建议，使终端用户(如病人)从中受益。
2.人工智能可以推动计算机技术发展，人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生并将继续产生较大影响。人工智能应用要求繁重的计算，促进了并行处理和专用集成片的开发。 算法发生器和灵巧的数据结构获得应用，自动程序设计技术将开始对软件开发产生非常积极影响。所有这些在研究人工智能时开发出来的新技术，都将推动计算机技术的发展，进而使计算机为人类创造更大的经济实惠同时还会带动人工智能的进一步发展。

人工智能的作用为1、智能时代的人类将从事更有意义的工作。

2、人工智能将在教育领域得到普及。

3、为人类提供更加舒适的生存环境。

人工智能的意义是连接 人、支撑 人，云蝠 智能 目前到了融合发展型阶段，能够提供多种多样的实用型工具。

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，并开发出一种新的智能机器，这种机器能做出类似人类依靠智力能力而做出的反应，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。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟，能像人那样思考，也可能超过人的智能。

人工智能的分类可以分为三种，分别是：弱人工智能，代替人力处理某单一领域的工作；强人工智能，可以代替一般人完成生活中的大部分工作；超人工智能，在强人工智能的基础上，像人类一样进行学习，每天自身进行多次升级迭代。而智能水平会完全超越人类。

工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。
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的技术科学。
说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。
目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。

1、Youtube自动字幕

2009年，google利用现有的语音识别技术，给Youtube视频加入了字幕，让人们可以在免打扰的情况下，可以观赏各个国家的影片。

2、人工智能仿生眼

英国曼彻斯特皇家眼科医院，已经成功完成了世界上首例人工智能仿生眼移植手术。这个仿生眼的装置被人们叫做ArgusII，由体内植入和体外穿戴这两个部分组成。于是，第二视觉公司开发了人工智能眼球，此产品，可以帮助失明的人重新恢复视力，拥有一双明亮的双眼。

3、新闻写作机器人

Wordsmith平台自动撰写系统，可以帮助企业节省人力，让新闻记者可以抽身出来，做更有意义的工作，比如：新闻策划和新闻源拓展等等。

4、Skype实时翻译工具

微软公司，将语音识别技术和静态机器翻译技术很好地结合在了一起，研发出了Skype实时翻译工具，可以帮助人们解决语言不通的问题。如今，Skype实时翻译工具，已经支持法语、日语等50多个国家的语言互翻。

5、IBMWatson

IBM发布了WatsonAnalyTIcs。WatsonAnalyTIcs实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。WatsonAnalyTIcs将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本（FreemiumVersion），可在电脑及移动设备上使用。

WatsonAnalytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。

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。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

人工智能共涉及九大板块，具体包括：1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）

评论

人工智能包括五大核心技术：

　1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

　　2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。

　　3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。

　　4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。

　　5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。

“人工智能领域的研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。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，这个词，不如“机器智能”来得清晰。

机器智能的发展前景，从三个方面去看，

（1）电器和设备：我们身边的物件，都会是智能设备，smart device, robot, smart thing，他们可能是灯、门、电视、冰箱、椅子、汽车，还有长得像人的robot，所谓智能，是他认识你，能听到、看到你，还懂得你想让他干啥。

也就是说，咱们身边的设备都可以重新再来一遍，比如大家最近买的音箱，变成智能音箱以后，就一下子能够卖上百万个。

（2）产业链：这些智能设备带来的纵向和横向的产业链，会非常有想象空间。纵向的，大家比较熟悉，与PC机的芯片、操作系统、应用软件差不多，都可以迭代，当然多了几个东西，人工智能的算法、无线/无线网络、传感器；横向的产业，是大家非常期待的，比如音箱变成了家庭的中心，而不是原先的路由器和电视机，无人驾驶汽车，可能让汽车保险、4S店的产业链直接致命冲击，等等；

（3）对人和社会的挑战：这个方面谈的很多，就个人看，至少之前以“记忆”为核心的中国教育，就会不适应，而且智能生活助理可能是比你懂你的、你最离不开的“人”；对公司来看，所有的公司都会用人工智能技术来实现“减少员工”的目标，公司的业务核心竞争力就是，在业务增长的同时人力资源需求下降；对社会来说，人与人之间，人与公司之间，会出来“游戏人生”为核心的生活方式，大家看过“头号玩家”就知道了。

这个三个方面的延展，可以了解机器智能/人工智能的前景。

人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。

01 无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

02 人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

03 机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（Neural Machine Translation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

04 声纹识别

生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

05 智能客服机器人

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。

06 智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。

07图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

智能电视：除了可以观看电视节目，想打电话语音视频、网上购物、虚拟游戏等也都可以实现。

智能灯：通过一些网络应用程序，结合自身计算能力实现核心作用，并以此提升人们的健康和幸福感。不同的生活场景，不同的心境，灯光效果也会迥异。

智能体重秤：可以和手机关联，检测出人体脂肪、水分、蛋白质、肌肉等方面的数据，甚至连人体极其轻微的变化也可以监测和记录，可以对当前的健康情况进行综合评估，具备一定参考意义。

智能无线运动蓝牙耳机：采用蓝牙技术取代传统线材，增加了运动统计、提醒、语音等功能。

智能扫地机器人：自动测量工作空间，规划合理路径，大大节省了扫地时间。

智能手环：替代了手表计时和查看时间的功能，还在此基础上增加了人们进行运动量统计和健康管理的作用。
智能门锁：采用指纹解锁，并在每次解锁时将对开锁人进行拍照，上传到主人手机中。

智能婴儿床：可以测量婴儿房的温度、湿度、光线、空气和压力以及检测婴儿的睡眠和健康状况。

智能马桶：天气冷的时候自动加热马桶垫，有的马桶盖还能感应到人的接近并自动打开，上完以后自动清洗，起身后自动冲水。

智能无线路由器：可以给来访的用户设置好友WIFI，可以远程控制在线下载。
机器人服务员：可以担任迎宾、解说、主持、送餐等岗位。
写稿机器人：可对核心数据进行梳理，还可根据算法在第一时间自动生成稿件，瞬时输出分析和研判。
医疗机器人：协助完成手术规划，主要用于伤病员的手术、救援、转运和康复。
无人驾驶汽车：车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。
智能插座：它有清除电力垃圾的功能,有的还加入防雷击、防短路、防过载、防漏电的功能，消除开关电源或电器时产生电脉冲等功能。

对人工智能的理解，不同领域的人看法不尽相同，为了博采各家之所长，我和大家交流下现在科技界中不同人士对人工智能的一些看法。

第一种思想。AI就是让人觉得不可思议的计算机程序，人工智能就是机器可以完成人们不认为机器能胜任的事。这个定义虽说很主观，但也非常有趣。这一定义反映了，一个时代里大多数的普通人对人工智能的认知方式：每当一个新的人工智能热点出现时，新闻媒体和大众总是用自己的经验来判定人工智能技术的价值高低，而不管这种技术在本质上究竟有没有“智能”。

第二种思想，AI就是与人类思考方式相似的计算机程序。这是人工智能早期流行的一种定义方式。另一种类似的，同样从思考方式出发的定义是：AI就是能遵照思维里的逻辑规律进行思考的程序。这种思潮最本质的问题是，人类至今对大脑如何实现学习、记忆、归纳、推理等思维过程的机理还缺乏认识，况且，我们并不知道，到底要在哪一个层面（大脑各功能区相互作用的层面？细胞之间交换化学物质和电信号的层面？还是分子和原子运动的层面？）真实模拟人脑的运作，才能制造出可以匹敌人类智慧的智能机器。

第三种思想，AI就是与人类行为相似的计算机程序。与第二种思想，既强调对人脑的研究与模仿不同。第三种思想的支持者认为人工智能的实现不必遵循什么规则或理论框架。无论低级程序，还是高级程序，能够解决问题的的就是程序才是好程序。也就是说，无论计算机以何种方式实现某一功能，只要该功能表现得与人在类似环境下的行为相似，就可以说，这个计算机程序拥有了在该领域内的人工智能。这一定义从近似于人类行为的最终结果出发，忽视达到这一结果的手段。另一种对人工智能的近似定义则更强调人工智能的实用特点：AI就是可以解决问题并获得最大收益的计算机程序。

第四种思想，AI就是会学习的计算机程序。无学习，不AI”，这几乎成了人工智能研究在今天的核心指导思想。许多研究者更愿意将自己称为机器学习专家，而非泛泛的人工智能专家。

第五种思想，AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。针对人工智能，不同的定义将人们导向不同的研究或认知方向，不同的理解分别适用于不同的人群和语境。如果非要调和所有看上去合理的定义，我们得到的也许就只是一个全面但过于笼统、模糊的概念。

以上五种思想，就是我在人工智能领域长期学习和探索而得到的收获，在文章的最后，我想引用一句话，这也是我对人工智能长期以来的看法。扬·勒丘恩说，“对人工智能，我最不喜欢的描述是‘它像大脑一样工作’，我不喜欢人们这样说的原因是，虽然深度学习从生命的生物机理中获得灵感，但它与大脑的实际工作原理差别非常非常巨大。将它与大脑进行类比给它赋予了一些神奇的光环，这种描述是危险的。这将导致天花乱坠的宣传，大家在要求一些不切实际的事情。人工智能之前经历了几次寒冬就是因为人们要求了一些人工智能无法给予的东西。”

人工智能作为一种技术也有具有等级之分的。不同等级的人工智能可以进行的操作也不尽相同。

弱人工智能（Weak AI）

也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。毫无疑问，今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能的范畴。对于弱人工智能技术，人类现有的科研和工程管理、安全监管方面的经验，大多是适用的。一台可以自动控制汽车行驶的计算机和一台可以将重物吊起的起重机，二者都需要严格的质量控制流程与安全监管策略。自动驾驶程序中的错误可能导致车祸，起重机结构设计上的错误也可能导致起重机的倾覆，二者都会造成人员伤亡。

也就是说，弱人工智能在总体上只是一种技术工具，如果说弱人工智能存在风险，那也和人类已大规模使用的其他技术没有本质的不同。只要严格控制，严密监管，人类完全可以像使用其他工具那样，放心地使用今天的所有AI技术。

强人工智能（Strong AI）

强人工智能又称通用人工智能（Artificial general intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 人可以做什么，强人工智能就可以做什么。这种定义过于宽泛，缺乏一个量化的标准来评估什么样的计算机程序才是强人工智能。为此，不同的研究者提出了许多不同的建议。最为流行、被广为接受的标准是图灵测试。但即便是图灵测试本身，也只是关注于计算机的行为和人类行为之间，从观察者角度而言的不可区分性，并没有提及计算机到底需要具备哪些具体的特质或能力，才能实现这种不可区分性。

一般认为，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。

基于上面几种能力的描述，我们大概可以想象，一个具备强人工智能的计算机程序会表现出什么样的行为特征。一旦实现了符合这一描述的强人工智能，那我们几乎可以肯定地说，所有人类工作都可以由人工智能来取代。从乐观主义的角度讲，人类到时就可以坐享其成，让机器人为我们服务，每部机器人也许可以一对一地替换每个人类个体的具体工作，人类则获得完全意义上的自由，只负责享乐，不再需要劳动。

强人工智能的定义里，存在一个关键的争议性问题：强人工智能是否有必要具备人类的“意识”（Consciousness）。有些研究者认为，只有具备人类意识的人工智能才可以叫强人工智能。另一些研究者则说，强人工智能只需要具备胜任人类所有工作的能力就可以了，未必需要人类的意识。 有关意识的争议性话题极其复杂。本质上，这首先会牵扯出“人类的意识到底是什么”这样的难解问题，从而让讨论变得无的放矢。以人类今天对感情、自我认知、记忆、态度等概念的理解，类似的讨论会牵涉哲学、伦理学、人类学、社会学、神经科学、计算机科学等方方面面，短期内还看不出有完美解决这一问题的可能。

也就是说，一旦牵涉“意识”，强人工智能的定义和评估标准就会变得异常复杂。而人们对于强人工智能的担忧也主要来源于此。不难设想，一旦强人工智能程序具备人类的意识，那我们就必然需要像对待一个有健全人格的人那样对待一台机器。那时，人与机器的关系就绝非工具使用者与工具本身这么简单。拥有意识的机器会不会甘愿为人类服务？机器会不会因为某种共同诉求而联合起来站在人类的对立面？一旦拥有意识的强人工智能得以实现，这些问题将直接成为人类面临的现实挑战。

超人工智能（Superintelligence）

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。 牛津大学哲学家、未来学家尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）在他的《超级智能》一书中，将超人工智能定义为“在科学创造力、智慧和社交能力等每一方面都比最强的人类大脑聪明很多的智能”。显然，对今天的人来说，这是一种只存在于科幻电影中的想象场景。

与弱人工智能、强人工智能相比，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。

首先，我们不知道强于人类的智慧形式将是怎样的一种存在。现在去谈论超人工智能和人类的关系，不仅仅是为时过早，而是根本不存在可以清晰界定的讨论对象。

其次，我们没有方法，也没有经验去预测超人工智能到底是一种不现实的幻想，还是一种在未来（不管这个未来是一百年还是一千年、一万年）必然会降临的结局。事实上，我们根本无法准确推断，到底计算机程序有没有能力达到这一目标。

显然，如果公众对人工智能会不会挑战人类、威胁人类有担忧的话，那么公众心目中所担心的那个人工智能，基本上属于这里所说的“强人工智能”和“超人工智能”。

人类现在所处的时代是窄领域弱人工智能时代。人工智能的作用范围还是在某一小领域的莫一个范围。值得一提的是现已经有人工智能可以帮助人类写作了。

2011年，一个名叫罗比·艾伦（Robbie Allen）的思科公司工程师将自己创办的一家小公司改名为Automated Insights，这个新名字大有深意——罗比·艾伦立志研发人工智能自动写作程序，而公司新名字的首字母缩写恰好就是人工智能的英文缩写——AI。

借助一套名为“作家”（Wordsmith）的人工智能技术平台，Automated Insights公司首先与美联社等新闻机构合作，用机器自动撰写新闻稿件。2013年，机器自动撰写的新闻稿件数量已达3亿篇，超过了所有主要新闻机构的稿件产出数量；2014年，Automated Insights的人工智能程序已撰写出超过10亿篇的新闻稿。

世界三大通讯社之一的美联社于2014年宣布，将使用Automated Insights公司的技术为所有美国和加拿大上市公司撰写营收业绩报告。目前，每季度美联社使用人工智能程序自动撰写的营收报告数量接近3700篇，这个数量是同时段美联社记者和编辑手工撰写的相关报告数量的12倍。2016年，美联社将自动新闻撰写扩展到体育领域，从美国职业棒球联盟的赛事报道入手，大幅减轻人类记者和编辑的劳动强度。

想看看机器自动撰写的新闻报道是否表达清晰，语句通畅？下面是从美联社职业棒球联盟新闻稿中节选出来的几段：

宾夕法尼亚州立学院（美联社）：第十一局，一二三垒有人，一人出局的情况下，迪伦·蒂斯被触身球击中，保送上垒。这是本周三州立学院鹿角队9︰8战胜布鲁克林旋风队的比赛中的一幕。

丹尼·哈茨纳通过牺牲打获得制胜一分。击球后，他成功跑上二垒但在跑向三垒时出局。

基恩·科恩在第一局中打出双杀，使旋风队以1︰0领先。但在第一局的随后时间内，鹿角队连得5分，其中，迪伦·蒂斯的触身球就直接送两人跑回本垒。

…

自动撰写新闻稿件的好处不言而喻，这不但可以节省记者和编辑的大量劳动，而且可以在应对突发事件时充分体现出计算机的“闪电速度”。

2014年3月17日清晨，仍在梦乡的洛杉矶市居民被轻微的地面晃动惊醒。这是一次震级不大的地震，但因为震源较浅，市民的感受比较明显。地震发生后不到三分钟，《洛杉矶时报》就在网上发布了一则有关这次地震的详细报道，报道不但提及了地震台网观测到的详细数据，还回顾了旧金山区域最近十天的地震观测情况。

人们在新闻报道的网页上看到了《洛杉矶时报》记者的姓名，但该新闻之所以能够在如此快的时间里发出，完全要归功于可以不眠不休工作的人工智能新闻撰写程序。地震发生的瞬间，计算机就从地震台网的数据接口中获得了有关地震的所有数据，然后飞速生成英文报道全文。刚刚从睡梦中惊醒的记者一睁眼就看到了屏幕上的报道文稿，他快速审阅后用鼠标点击了“发布”按钮。一篇自动生成并由人工复核的新闻稿就这样在第一时间快速面世。

现在的科技应用领域处于弱人工智能时代，也就是窄应用人工智能。这种人工智能程序在特定的小领域里已经越来越向着深层发展。

未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。
人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、 农业等领域实现商用及规模效应。
人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
以后可能在很多传统行业，比如银行，会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷，而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了，就可以进入工业机器人、商业机器人，终进入家庭机器人。

人工智能的好处：

1、商业价值很高

人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，企业可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访，为用户创造优质的、长期的个性化体验，企业也能赚取更多的商业价值。

2、带来更多新的工作机遇

就像曾经脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会那样，人工智能的进步也将如此——由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域，将会在未来带来很多工作机遇。

3、人工智能让人类生活更美好

比如说，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗。

当然，人工智能能够带来的好处还远远不止这些。

老师认为未来人工智能发展趋势如下：

①启用人工智能的芯片将成为主流

与其他技术和软件工具不同，人工智能主要依赖专业的处理器。为了适应人工智能的复杂需求，芯片制造商将研发能够运行启用人工智能的特制芯片。甚至像谷歌、脸书和亚马逊等科技巨头也会在这些特制芯片上投入更多资金。这些芯片会被用于与人工智能相关的特殊用途，比如自然语言处理、计算机视觉领域和语音识别。

②人工智能和物联网在边缘计算层相遇

2019年是不同技术与人工智能融合的一年。物联网将在边缘计算层与人工智能携手合作。产业物联网将利用人工智能的强大功能进行根本原因分析、执行机器的预测性维护和自动检测问题。

我们将在2019年看到分布式人工智能的兴起。智能将被分散，并且将更靠近正在进行例行检查的资产和设备。由神经网络驱动的高度复杂的机器学习模型将被优化，以便在边缘运行。

③迎接自动化机器学习系统

自动化机器学习系统是2019年人工智能产业最显著的发展趋势之一。有了自动学习的能力，开发者能够修补机器学习模型，创造准备好迎接未来人工智能挑战的机器学习新模型。

自动化机器学习系统将介于认知应用程序编程接口和定制机器学习平台之间。自动化机器学习系统最大的优势是，它向开发者提供了他们要求的自定义选项，同时简化了工作流程。当你把数据和可移植性相结合，自动化学习系统可以为你提供其他人工智能技术不具有的灵活性。

④拥抱智能运维

当人工智能用于应用程序时，它将改变我们管理基础架构的方式。 DevOps将被智能运维取代，它将使你的IT员工能够进行精确的根本原因分析。此外，它还可以让你轻松地从庞大的数据库中立即找到有用的见解和模式。大型企业和云供应商将受益于DevOps与人工智能的融合。

⑤神经网络集成

在开发神经网络模型时，人工智能开发人员将面临的最大挑战之一是选择最佳框架。有了市场上的数十种人工智能工具，选择最好的人工智能开发工具可能不像以前那么容易。不同神经网络工具包之间缺乏集成性和兼容性，这阻碍了人工智能的采用。微软和脸书等科技巨头已经在开发开放式神经网络交换（ONNX），允许开发人员跨越多个框架，重新使用神经网络模型。

⑥专业的人工智能系统成为现实

市场对专业系统的需求将在2019年成倍增长。各组织拥有的数据有限，但他们想要的是专业数据。这样的需求会驱动企业掌握可以帮助组织在内部生成高质量人工智能数据的工具。

2019年，重点将从数据量转移到数据质量。这将为可以在现实世界中发挥作用的人工智能奠定基础。企业将寻求能够专业人工智能解决方案提供商，帮助企业访问关键数据源，理解非结构化数据。

⑦人工智能技术将决定你的命运

虽然人工智能已经改变了你能想到的所有行业，但业界仍然缺乏拥有大量人工智能技能的人才。Espressive（加拿大电脑软件公司）的首席执行官帕特卡尔·霍恩（Pat Calhoun）说：“大多数组织都希望将人工智能作为数字化转型的一部分，但没有兑现承诺——让开发人员、人工智能专家和语言学家开发解决方案，甚至没有培养预先构建解决方案的引擎。

Awake Security（美国加利福尼亚州的威胁检测厂商）的首席执行官拉胡尔·卡什亚普（Rahul Kashyap）补充说：“有这么多人工智能驱动解决方案，企业现在应该更敏锐地了解他们的人工智能解决方案的‘黑匣子’中发生的事情。”他继续说道：“人工智能算法的训练、结构化或通知方式可能会导致输出的显著差异。适用于一家公司的正确方程将不适用于另一家公司。”

⑧人工智能可能会被不法之徒利用

就像硬币有正反两面一样，人工智能也有正面和负面影响。信息安全专家将使用人工智能来快速检测恶意活动。借助人工智能驱动的响应和机器学习算法，误报将减少90％。人工智能如果落入不法分子手中，网络犯罪分子将滥用它来完成他们的恶意企图。通过自动化，网络黑客的军队可以更成功地发动致命攻击。这将迫使企业以毒攻毒，投资人工智能驱动的安全解决方案。这些方案能够保护他们免受人工智能发起的攻击。

⑨人工智能驱动的数据转化

2019年，人工智能无处不在。从网络应用到医疗保健系统，从航空公司到酒店预订系统等，我们能在每个地方看到人工智能，它将处于数字化转型的最前沿。

夏威夷大学IT部门主席兼教授董贝博士（Dr.Tung Bui）说：“由于制度、政治和社会原因，人工智能发展需要时间。我认为人工智能的最大趋势将是加速数字化转型，使现有的业务系统更加智能化。”

一、人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学，神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。人工智能的一个主要推动力要开发与人类智能相关的计算机功能，例如推理，学习和解决问题的能力。

二、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使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。

三、人工智能在以下各个领域占据主导作用

1游戏 ：人工智能在国际象棋，扑克，围棋等游戏中起着至关重要的作用，机器可以根据启发式知识来思考大量可能的位置并计算出最优的下棋落子。

2自然语言处理 ： 可以与理解人类自然语言的计算机进行交互。比如常见机器翻译系统、人机对话系统。

3专家系统 ： 有一些应用程序集成了机器，软件和特殊信息，以传授推理和建议。它们为用户提供解释和建议。比如分析股票行情，进行量化交易。

4视觉系统 ： 它系统理解，解释计算机上的视觉输入。例如，间谍飞机拍摄照片，用于计算空间信息或区域地图。医生使用临床专家系统来诊断患者。警方使用的计算机软件可以识别数据库里面存储的肖像，从而识别犯罪者的脸部。还有我们最常用的车牌识别等。

5语音识别 ：智能系统能够与人类对话，通过句子及其含义来听取和理解人的语言。它可以处理不同的重音，俚语，背景噪音，不同人的的声调变化等。

6手写识别 ： 手写识别软件通过笔在屏幕上写的文本可以识别字母的形状并将其转换为可编辑的文本。

7智能机器人 ： 机器人能够执行人类给出的任务。它们具有传感器，检测到来自现实世界的光，热，温度，运动，声音，碰撞和压力等数据。他拥有高效的处理器，多个传感器和巨大的内存，以展示它的智能，并且能够从错误中吸取教训来适应新的环境。

首先，人工智能的应用场景将随着技术的不断发展而逐渐得到扩展，未来人工智能产品的应用场景将全面拓展到生产、生活和教育等各个领域。
要想详细了解人工智能产品的应用场景，首先应该从了解人工智能的研究方向入手。人工智能领域的研究方向主要集中在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、自动推理、知识表示和机器人学等六大方向，目前机器学习、自然语言处理和计算机视觉这三个方向的热度比较高，也有大量的科技公司在这几个领域陆续开始布局。
机器学习简单的说就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律，因此机器学习在大数据分析领域也有广泛的应用，目前不少从事机器学习领域研发的技术人员就是从大数据领域转过来的，所以从大数据领域进入人工智能领域是相对比较容易的。
目前机器学习的应用场景比较多，当然这与大数据的发展有密切的关系，可以说没有大数据技术的发展就不会有今天机器学习领域的繁荣。机器学习目前主要应用在自动驾驶、智能诊疗、智慧教育、智慧金融、智慧城市（政务处理、安防、险情处置）等领域，可以说有数据的地方就会有机器学习。
机器学习、计算机视觉和自然语言处理之间也存在着紧密的联系，同时在知识图谱、语义分析领域也离不开自动推理和知识表示等内容。未来知识图谱和语义分析的应用将广泛落地到传统行业，进一步辅助企业的产品创新和客户服务。
机器人（工业机器人）目前已经被广泛应用在工业生产领域，以汽车制造领域最具代表性，可以说工业机器人的应用在很大程度上提升了制造业的生产效率。

人工智能主要有三个层面：计算智能、感知智能、认知智能。
计算智能最核心的是芯片，代表公司有英特尔、AMD、高通、华为、地平线等。
感知智能现在最热门的领域是机器视觉、语音、还有运动等，代表公司有旷视科技、海康威视、商汤、触景无限等。
认知智能是人工智能最难、也是最尖端的领域，是人工智能的终极目标，代表公司有IBM、微软、谷歌、科大讯飞、小i机器人、百度、搜狗等。

人工智能，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。

人工智能的产品有：

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，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

扩展资料

人工智能的科学介绍：

1、学科范畴：

人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

2、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。

3、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。

参考资料来源：百度百科——人工智能

其实现在人工智能的产品很多，比如说tian(田）蜜智能电话机器人，主要就是采用语音识别技术的；还有其他一些自动驾驶之类的产品，也是采用的人工智能技术；虹膜识别、掌纹识别、人脸识别等等；