人工智能是什么技术?人工智能有意识吗?

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。人工智能产业可划分为基础层、技术层与应用层三部分。

什么是人工智能技术什么是人工智能技术

1、基础层

可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容；算力层面包括AI芯片和AI计算架构；数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。

2、技术层

根据算法用途可划分为计算机视觉、语音交互、自然语言处理。计算机视觉包括图像识别、视觉识别、视频识别等内容；语音交互包括语音合成、声音识别、声纹识别等内容；自然语言处理包括信息理解、文字校对、机器翻译、自然语言生成等内容。

3、应用层

主要包括AI在各个领域的具体应用场景，比如自动驾驶、智慧安防、新零售等领域。

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。

二十世纪七十年代以来，空间技术、能源技术、人工智能被称为世界三大尖端技术之一。人工智能也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一。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。

扩展资料：

得益于技术的不断突破，人工智能在生活中已无处不在：为消费者推荐在线购物喜好，让信用卡使用免受诈骗，个性化推送新闻，让家的内部智能互联??人们正享受着人工智能带来的便捷和高效。

在人工智能技术应用过程中，可以通过开展应用示范，如围绕家居、医疗、教育、助残养老、家政服务等领域，拓展应用场景，进一步促进人工智能在社会民生领域的广泛应用，让百姓享受科技进步的红利。

科技部发布《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，其重点任务之一就是开展人工智能技术应用示范，探索促进人工智能与经济社会发展深度融合的新路径。

参考资料来源：百度百科-人工智能

参考资料来源：人民网-人工智能融得更深用得更广

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。

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。

1、物质决定意识，意识依赖物质并对物质作出反应。

意识是一种特殊的物质，是人类大脑的功能和属性，是客观世界的主观形象。

人工智能的“意识”是基于它所在的身体和它内部的代码，这决定了它的“意识”。

2、意识对物质有反应。这种反应是一种有意识的主动。当人工智能的“意识”发展到一定程度时，就有可能突破人类的局限，产生主动认识和改变世界的能力和活动

3、正确认识和把握物质的决定性作用和意识的反作用，必须处理好主观能动性和客观规律性的关系。

扩展资料：

一、意识和人工智能的关系

1、人工智能与人类的意识和智能有关。

由于意识是身体运动的一种特殊形式，所以根据控制论的理论，运用功能模拟的方法，可以利用计算机来模拟人脑的一些功能，机械化地进行人类的一些智能活动，这就是人工智能。

2、人工智能的本质是模拟人类思维的信息过程，实现人类智能的体现。

虽然人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超越人脑的功能，但人工智能不会成为人类的智能，而只是人类的意识。

二、意识和人工智能之间的区别

1、本质区别：

人工智能是对思维的模拟，而不是人类思维本身。并不把“机器思维”等同于人类思维。认为能超越人脑思考是没有根据的。

人工智能是一种无意识的机械和物理过程。人类的智力主要是一种生理和心理过程。

2、不同的特点：

人工智能不具有社交性。人类的智慧和意识形态是社会性的。

人工智能不具备人类意识所特有的主动性和创造性。人类的头脑提出新的问题，创造新的发明。

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，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。

ai技术是人工智能技术，它属于计算机科学衍生出来的一种，通过人工和智能结合的方式，让计算机具备能够像人体大脑一样对特定事物和目标做出分析、反应、动作、反馈的技术。它也是未来世界主要发展的技术，各个国家都在大力发展ai技术，而人们认为它是第四次产业革命的关键点。

ai技术是新兴科学技术，AI技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。AI的目的就是希望让计算机能像人类一样进行学习和思考。

ai技术的应用

ai技术将给数字经济的创新发展提供强大动力。在内容生产层面，生成性AI、数字虚拟人等AI技术和机器学习模型将带来内容生产的变革，可以自主生成文本、图像、音频、视频、虚拟场景等各类数字内容，这将推动生成性AI的蓬勃发展，打造新的数字内容生成与交互形态。

此外AI和生成性AI带来的内容生产变革也将让VR/AR、元宇宙等未来互联网应用成为可期待的现实。

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

简而言之，人工智能就是用人造的方法模拟智能。

这里包含两个关键概念，一个是“人造”，另一个就是“智能”。

“人造”好理解，就是用人工的方法去模拟。但是“智能”是什么呢？

在回答什么是“智能”前，让我们先看看以下哪个物品有智能：

第一排很好判断，大家都认为它们是有智能的。

那第二排的呢？

1. 向日葵有智能吗？它可以跟随太阳移动。

2. 搜索引擎有智能吗？它能把输入问题的答案列出来，比如：输入“著名的餐馆”，他可以给出著名餐馆的列表。

3. 抽水马桶有智能吗？它在放水后能够知道何时停止放水，转而进行蓄水，当蓄满的时候又知道何时停止蓄水。

第二排的物品（向日葵、搜索引擎、抽水马桶）和第一排的物品（现代人类、智人、猫）都有个共同之处，那就是： 它们能够根据外部环境的变化，从而自发的改变自己。

比如：向日葵可以根据太阳的移动而移动自己的花盘；搜索引擎可以根据用户的不同输入展示不同的结果；抽水马桶可以根据水位来决定自己是放水还是蓄水，还是停止。

进一步的一个问题是，同样都可以根据外部环境改变而自发的改变自己，那么这两排的物品有什么不同吗？

这个区别还是很明显的，那就是： 在面对外部环境新的变化的时候，是否可以自主学习、理解环境，从而在新的外部环境下自发改变自己？

第二排的物品都是为了某些特定情景提前设定好的，如果跳出这个特点情景，它们就不会有任何自发行为。

比如：向日葵只是在发芽到花盘盛开前的这段时间是随着太阳移动的。搜索引擎也是通过事先计算好的关键字对应关系来呈现结果。最后的抽水马桶只是为了冲水这一件事情设计的。它们都不会对新的情景产生新的动作。

“智能”通常具备以下两个特征：

1. 根据外部环境的状态变化，而自发的决定自己的状态。

2. 在面对新的外部环境的时候，可以自己学习、理解环境，从而在新的环境状态下自发决定自己的状态。

根据这两个特征，第一排的物品是有智能的，而第二排的物品是没有智能的，只是有“功能”。

人工智能就是用人造的方法模拟智能，模拟的智能能达到智能物品的两个特征即可。

目前大家已知的智能物中，人类是被认为智能最强的。那么有没有什么方法来判断人造智能物是否达到了人类智能的级别？

著名的现代计算机之父图灵曾经提出过一个思想实验，能通过这个实验的，就被认为拥有人类智能的级别。这个思想实验也被称为 “图灵测试” 。

图灵测试是这样的，一个人和一个机器在隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向这个机器随意提问，进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这个机器就通过了测试，被认为拥有人类级别的智能。

在图灵测试中，图灵并没有检验机器是否有合作、分工、演化、自由意志等因素，只是单纯的检测机器是否有足够的智能。但是这并没有妨碍哲学家讨论这些问题，哲学家认为，如果这些因素机器都能满足，那么这种智能叫强人工智能，如果不满足这些因素，而仅仅是通过了图灵测试，那么是一种弱人工智能。

目前在人工智能领域还没有一种机器（或系统）能通过图灵测试。

“智能”有一个特征就是在面对新的外部环境的时候，可以自己学习、理解环境，从而在新的环境状态下决定自己的状态。那么要如何才能学习呢？

人类的学习方法是这样的：从一个问题的一些经验中进行归纳、演绎、联想，得出结论，进一步将结论用于解决这一类的问题上，在这个推广过程中不断利用上述步骤修正结论。人类的经验非常丰富，这些经验有的成为了全人类的一些共识，这使得人类的学习速度加快。

那么如果是一个机器呢，我们该如何让一个机器学习？它能学习到什么程度？

一个模拟人类学习的方法是： 给机器输入关于这个问题的数据，利用一些数学方法让机器根据这些数据做归纳、演绎，从而得出结论，再利用这个结论解决这一类的问题 。这个过程，称为机器学习。

在机器学习中，得出的结论有个特定的名称，叫做“模型”；让机器根据数据做归纳、演绎的过程叫做“模型训练”；将模型用于解决这类问题的过程，叫做“泛化”。整个过程如下图所示：

人们利用泛化结果的好坏来评价学习的模型的好坏。

机器学习由于其方法的普适性和解决问题的泛化能力，被很多领域都广泛使用。目前，机器学习的成功已经广泛使用在很多方面。比如： 判断一封电子邮件是否是垃圾邮件，一些新闻资讯类App自动呈现用户感兴趣的内容，根据诊断结果判断一些病的患病几率，自动驾驶，和人类对弈围棋且战胜人类，图片中的一些元素的识别，语音翻译，虚拟个人助理等等。随着机器学习在这些应用领域的不断使用，机器也在不断优化自己的结果，从而不断提高机器学习的质量和效果。

照这个趋势下去，机器会超越人类吗？

机器学习和人类学习相比，机器学习还有以下几个硬伤：

1. 缺少跳跃式的建模。

目前机器学习的建模方法是逐步递进的，缺少了一些跳跃式的前进。人类经常有灵光一现等想象力飞跃的时刻，但是机器学习没有，它只有层层递进，逐步收敛，最终得到模型。

2. 计算能力还不够强

虽然比人脑单个神经元的计算速度快，但是人脑的并行计算能力远超现代计算机好几个量级。人脑可以同时有上亿个神经元被激活，参与计算。相比之下，机器的计算力有限，如果计算机目前的体系结构在未来保持不变，那机器在未来也没可能超越人类的计算能力。

3. 知识储备不足

人类的学习有个重要的来源就是人类共有的知识，这些知识给人类理解和学习问题提供基础，有时即便问题信息不足，人类依然可以利用这些知识来学习、梳理问题。而每个机器有自己学习到的模型，目前还不能将这些模型让其他机器共享。这也正是机器学习在很多领域很难达到人类水平的一个原因，比如：自然语言处理。

4. 不能举一反三

机器学习不能脱离要解决的实际问题，得出的模型也只是在这类实际问题中得到有限的泛化能力。这就限制了机器能像人类一样拥有举一反三的能力，只能一个个的学习。这就缺少了面对环境变化后的自主学习能力。

综合来看，机器学习要想超越人类，需要解建模方法、决计算力、知识共享，举一反三这四个问题。目前还不能超越人类，只能在一些高度结构化而且频繁重复某些模式的领域才能适用。

到此，我们宏观的了解了什么是人工智能，以及它的长处和短处，希望能对想要了解人工智能领域的人起到帮助。

人工智能（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。

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），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。

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。

人工智能有没有自我意识，相当于问人有没有灵魂一样，是个哲学问题。自我意识是终极的主观体验，是不依赖任何经验，不被主观因素损限制，且不由任何物质和能量构成。相对的，自我意识是人感知物质的前提。也就是说，任何由数据和算法堆积的人工智能都不具有所谓的自主意识。

但也不是完全没可能，不排除在百年之后，人们像科幻片里一样，研制出一种能完全取代人脑神经的物质，人工智能在那时才算真正具有了 “自主意识”。

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1、人工智能的本质就不属于意识范畴

人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成这五个过程，就构成了人工智能或电脑。人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，但是人工智能的言行是一种无意识的机械和物理过程，人类意识主要是生理和心理过程。从本质上看，人工智能就没有和意识相交叠的部分。

2、人工智能是完美的人类助手

毫无疑问，人工智能对人类社会的发展带来了前所未有的机遇，人工智能如今已渗透到各个行业之中，为不同岗位的人们提供了便利。比如苹果siri、微信等智能软件、新闻阅读软件，依赖人工智能向用户精准推送适合该用户的新闻内容；还有自动驾驶技术，语音识别技术，更是我们身边的人工智能。

人工智能的广泛应用解放了大量人力，带来社会生产力的快速提升，它为人类所造、也为人类所用，是现在以及未来最完美的人类助手。人类和人工智能各有所长，也各有所短，只有相互合作，才能通往更美好的未来。

以计算机为载体的人工智能，不会是和人类意识最接近的“物种”，不会是人类意识的继承者。不排除机器能够表现出很像有人类意识的举动，配上一个像人的外表来让你觉得很温情，但那不是人类意识。没有人会看到同一片风景，就算立于同一个山巅，不同的人，都在透过不同的人生，看到不同的风景。从这个角度来看，人工智能，无非是透过亿万人的人生去进行收集数据，去识别风景。

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。

可以产生自主意识。人工智能这门科学其实就是属于计算机科学之中的一部分，而且人工智能在不断的发展和进步，不过人工智能其实本质来说应该是对人的思维信息过程的一个模拟处理，人的思维可以分为结构模拟。

还有就是功能的模拟，智能机器可以对于我们人类大脑内部结构以及大脑的相关功能进行模拟，尤其是对我们人脑思维功能进行细微的模拟，现在的人工智能机器在工业等方面已经发挥重要的作用。

很多不可能人类突破的领域都可以通过人工智能来获得一定的成果，几乎在日常工作中所有的工作都是可以通过一些先进的人工智能来完成，这在一定程度上确实大大的节省了我们人类的劳动。

但是科学家也表示，如果人工智能大量的在日常生活工作中使用，随之而来的将改变社会的基本劳动力构成，社会上大量的人将随着这种人工智能在工业生活中的广泛应用而失去工作的机会，就变成了只能够在家玩儿，慢慢的就会越来越退化，失去了工作的能力和动力。

人工智能（计算机科学的一个分支）

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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。
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。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。
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。
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，或者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

我认为，不能！
不是信息足够多，信息联网足够复杂，就能够产生意识的。试问，整个地球的互联网为什么没有产生意识呢？之所以有这个错误认识，是人类对于什么是生命，什么是意识根本就不了解其实质。
首先，我们目前对于自我意识根本就没有了解，简单的认为意识是数据程序，是人脑之中的信息数据，那么就必然得出机器会变成人的结论。一些科学大腕和互联网大腕也这样认为，实际上是荒谬的。
实际上，人的自我意识，并不依赖于这些数据。比如，痴呆的病人还是有自我意识的，他的信息数据减少了很多啊！比如，脑血管病的病人没了一半脑子，但还是有自我意识的，因此，自我意识也不依赖于脑组织的完整性。
因此，那种认为可以把数据上传后人就能在网络中重生也是一样荒谬的。你上传的只是一些数据，和一个人的生活习惯，思考习惯和方式的设定模式而已，绝对不等于活生生的——人！上传上去的，只是一个人的知识，信息等等死的东西。不是有灵气的人。
人类自以为科技很发达了，可是对于生命的本质远远没有理解。不客气地说，人类现在连一片树叶都造不出来，何谈造出人脑具有的意识？
要知道，意识，是宇宙亿万年的一切信息和物质的精华的结晶产物。不是几个硅片，几多电路就能够产生意识了。我认为，硅片电路里面永远产生不了意识。当然，机器人，机器智能的所谓逻辑计算能力，那不是自我意识。那是在设定的程序里面运行。&H%
笔者认为，人的意识，是基于脑细胞，又超越脑细胞的特殊整体时空物质，是灵性的有主动性的存在。这种主动性，乃是基于其反应性，运动性，记忆性，搜索性，聚散性而产生，是宇宙物质进化的巅峰。人类不可能以一堆石头为材料制造出人的意识来，不管这堆石头多么细致，上面的蚀刻电路如何复杂。
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我认为人工智能不会有自我意识。因为人工智能是基于数据的来驯化出解决问题的模型模型，基于大数据来穷尽各种情况的。虽然从数据量中提取的数据的场景可能超过每一个正常人所见，但是人工智能本质上还是基于数据以及通过强大的数据处理能力驱动的，数据之外的场景很难覆盖。而且所有的模型都需要依靠人来训化，虽然很高级，但是这种智能的本质并不是类似于人的生物反应和反射，而是大数据的枚举和穷尽。因此，人工智能并没有自我意识，它本质上还是技术和数据以及人类解决问题的思路进步而带来的产物。

目前我们所认识的人工智能叫弱人工智能，必须在人工的辅助下处理一些工作。有自我意识的叫强人工智能，就是完全有自我意识，自我判断力和行动力的一种特殊机器人。
随着科技的发展，人工智能一定会取得长足的进步，有自主意识的机器人不久就会面试。