如何评论人工智能?人工智能包括哪些?

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。

人工智能研究注意事项

每当需要对AI进行统计时，都必须先解决所有问题，然后再回答所有问题。 在所有阶段的所有阶段中，AI机器都将无法重新启动。

另外，算法本身可能会出错。 这是由于嗡嗡作响而采用的算法。 开发该算法的人不经意间将自己的偏见注入了算法，这在很大程度上是有道理的。

最后人工智能项目失败的原因有很多。 人工智能有必要经过充分的验证，以至于它们可能会被评估。 因此，如果您通过设计感到困难，或者由于缺乏足够的信息，那么可能会发生很多事情。

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。
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。

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。

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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，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。”

人工智能本质上是对人类智能的功能模拟。
在某些方面的表现比人类智能更优秀,但是目前由于其固有的复杂性和技术的局限性,所以暂时不过是人类智能的延伸,最终在整体上是不能代替人类智能的。

但是随着人工智能的发展，甚至突破性的发展，难保人工智能不会带来一些灾难性的后果。
因为最优秀人工智能往往是最优秀的程序团队创造的结晶，代表着人类智力的最高水平，这些智能机器就代表了最高的智力水平，同时如果它们拥有了意识，创造性，并且加上其独有的优势，那么完全可以淘汰人类。
所以人工智能的进步是福音，但也要注意可能会是灾难

大众似乎都比较喜欢关心一些更具惊悚性和颠覆性（不管是好的还是坏的）的话题，在人工智能领域的表现，就是大众更多会倾向于相信一些“AI灭世论”之类的话题。这同时其实也意味着大家对AI抱有过分乐观的期望。历史上已有数次人工智能的低潮因为对AI的盲目乐观与实际情况未能达到预期造成的失望而产生了。因此，在一些学者出面警告我们小心AI的威胁的同时，也有更多的学者想要不断的提醒我们：AI不是洪水猛兽，现在的AI还远未达到会取代我们的水平。

在昨天的首届语音与智能技术高峰论坛上，微软亚洲研究院的院长洪小文给我们详细的解释了他对AI、对智能本身的理解，以及我们该如何看待AI，我们到底需要一个怎样的AI的问题。

什么是智能？

洪小文认为，智能包括四个层面的定义，这几层定义层层递进，代表着“智能”的不同等级。

第一级是功能（Capability），这点基本是没有争议的，机器的内存、CPU的主频、缓存、相机的像素，这都是实打实的数据。是很客观的东西。

第二级是智能（Intelligence），不过“智能”这个概念其实一直在变。洪小文说，他还记得当时他买的第一台“智能电视机”，那是很久以前的时候，一个叫珍妮丝的电视机品牌，第一次给电视机加上了遥控器，然后就叫那个电视叫智能电视了。那时候那个算不算智能电视呢？其实真的是算的，因为那之前所有电视都是没有遥控器的，你想换台必须要走到电视面前去换。非常麻烦，所以当年这样的一个改进已经足以让人相信它是智能电视，但是到了今天，我想没有任何人再会认为有个遥控器就叫智能电视了。

今天已经没有人认为计算能力是智能的体现了，洪小文说，甚至下棋也是这样。下棋就是比谁算的多。当然AlphaGo已经有一些推理的东西了，但主要还是在拼计算能力。

而到了第三和第四级的智力（Intellect）和智慧（Wisdom），定义就更模糊了。人类经常要做出决定，有的时候这些决定也不是很有智慧，但是其中很关键的一点是，很多时候人的决定是在数据不足的时候做出的，而在这种情况下还仍然能维持相当高的准确率。如果有足够的数据，很多计算机也能做出正确的决定，但一旦数据不足，计算机就会立即哑火。

关于这个还有一个极端的例子是引力波：人们今年才第一次勉强检测到引力波，这是今年的一个大新闻，然而这个东西早在一百年前就被爱因斯坦预测其存在了。那时候哪有数据？别说小数据了，任何数据都没有。而人可以在完全没有数据的情况下做到预言的这么准确，这就是人类厉害的地方。

我们该如何对待智能？

分析一下我们的大脑，洪小文说，我们的大脑分为两个半球，多年来心理学家和脑科学家的研究成果表示，左右脑的分工是有区别的。左脑更多负责逻辑，右脑更多负责直觉。左脑的分析能力更强，右脑的整合能力更强。左脑是“我知道”，右脑是“我相信”。

其实计算机是最好的左脑，比左脑还好，因为没有人会跟计算机比计算能力。不过计算机里还有个很重要的东西叫算法，什么叫算法？洪小文说，算法就是一种按照既定顺序按部就班的解决一个问题的流程（Step-by step set of operaions to solve problem）。根据这个定义我们可以引申出创造力的定义，什么叫创造力？洪小文说，他的定义就是：解决还未解决的问题。比如费马大定理，如果你能在这个定理被解决之前就把它解出来，或者这个问题你能解的比已有的方法更好，那说明你拥有了很强的创造力。

所以我们可以看出来，计算机现在根本没有创造力，目前的计算机只有计算，而它用来计算的算法全部都来自于人。所以每当机器打败一次人类，我都不会觉得计算机怎么这么强，我会觉得人怎么这么强，居然能设计出这么厉害的算法。

现在很多领域内机器人对人的胜利，其实完全是胜之不武。比如说，让你和计算机同时算1、2、3……100的和，我们都看过高斯的算法，我们把我们自己想象成高斯，在第一次听说这道题之后去把这个问题用巧妙的办法解了出来，然而我们会发现这样算的速度其实还是没有计算机快，即使计算机用的是最笨的方法，但由于它的计算能力强，它可以在一瞬间就把这个结果算出来，但我们会因此觉得计算机比人聪明吗？显然不会。

洪小文表示，所以计算机真的是一个很适合当“左脑”的东西。至于强AI，我觉得如果我们要做一个东西，要逼近、甚至超越人的智慧和创造力的话，我觉得首先要了解人。我们目前还不够了解自己。而且，最后我还想说一点，我们到底需不需要一个各方面都很像我们的机器人呢？其实，如果这个机器人有自觉，真的有智能的话，意味着我们就是没有办法控制它的（机器人三定律的可行性其实很低）。洪小文说，他常常举一个例子：如果我们造一个机器人，想让它去帮我们倒咖啡，那我们肯定希望我们叫它去十次它就会去帮我们倒十次。但是如果你是叫一个有自觉的东西去，比如我叫我太太帮我倒咖啡，我太太十次可能有五次跟我说你有手有脚，干嘛不自己去？然后我只能说是是是。也就是说，我们希望造的是一个可控的机器人，而可控的意思就是没有自觉，我不希望我们造一个机器人，叫它帮我倒咖啡，结果它说主人你干嘛不自己去啊？如果我们非得要得到一个东西，希望它跟我们一样，甚至比我们聪明，有自觉，且不可控，那我们在这方面的经验就太丰富了，我们生个孩子就好了。

洪小文说：所以我们大可不必恐惧AI，而且其实也没有太多需要去造一个通用型AI。就像他刚刚分析的那样，建造一个AI在学术上肯定是有很强的意义的，但是在实用性上，它可能反而不如现在这些AI，现在的AI虽然是弱AI，但是它对人类已经非常有用了，计算机帮我们收集、处理数据，我们再在其基础上做最终的决策，这种人+机器就是最好的组合，也是AI发展的另一个意义。

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。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。