人工智能是什么？

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。

在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。特斯勒定理（Tesler"s Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争， 自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及军事模拟。

人工智能可以分为三种不同类型的系统：分析型、人类启发型和人性化人工智能。 分析型人工智能只有与认知智能一致的特征；生成对世界的认知表示，并利用基于过去经验的学习来为未来的决策提供信息。人类启发的人工智能包含认知和情商的元素；除了认知因素之外，还要理解人类情感，并在决策中考虑它们。人性化人工智能显示了所有类型能力（即认知、情感和社会智能）的特征，能够自我意识，并在与他人的互动中自我意识。

人工智能（AI）本质上是一种工具

那么我们应该如何正确的看待人工智能（AI）？

AI 跟我们使用的锤子、汽车、电脑……都一样，其本质都是一种工具。

工具必须有人用才能发挥价值，如果他们独立存在是没有价值的，就想放在工具箱里的锤子一样，没有人挥舞它就没有任何价值。

虽然锤子、汽车、电脑、AI 都是工具。但是他们还是有差别的。

他们最核心的差别就是效能（更准确的说应该是杠杆率）。我们把上面几个工具的使用场景对比一下就能理解了：

锤子：

用过锤子的人都知道，为了钉一个钉子，大部分的力还是人出的。

锤子的使用场景中，人出了1份力，得到了2倍的回报。

汽车：

人类跑步20分钟达到的距离，汽车2分钟就能搞定！而且这个过程中人类不需要出太多力气。

汽车的使用场景中，人出了1份力，得到了10倍的回报。

电脑：

人类自己计算一些复杂的问题可能需要花1个月甚至更久的时间（还不一定正确），而电脑可能只需要1秒就完成了，并且精确无误！而人们使用电脑只需要敲几下键盘，点几下鼠标就可以了。

电脑的使用场景中，人出了1份力，得到了1,000,000倍的回报。

人工智能：

人工智能其实是超越了之前电脑的边界，以前电脑无法做的事情 AI 可以做了。所以从杠杆率上讲，人工智能和电脑是在一个量级上的，但是它能做的事情更多了，大大超越了传统电脑的能力范围，所以大家十分看好。

但是（凡是都有但是），AI 在很多很多场景和领域还是没有价值，很多能力甚至不如小学生。所以，目前 AI 的局限性依然很大！

所有人都应该知道的关于 AI 的3个重点

1. 人工智能（AI）的本质是一种工具，归根结底还是需要人去使用它。
2. 虽然有些场景 AI 已经超越人类了（比如 AlphaGo 下围棋），但是还是有很多很多的场景，AI 没什么价值。
3. AI 不是万能（通用）的，擅长下围棋的 AI 不能跟人聊天，擅长聊天的 AI 不能下围棋。大家在电影里看到的啥都会的机器人短期内还无法实现。

什么是人工智能？

开门见山的给出人人都能听懂的解释：

1. 人工智能（AI）是一种高级的计算机程序
2. AI 有明确的目标
3. AI 可以“看到”或者“听到”环境的变化，可以感受到环境的变化
4. 他会根据不同的环境做出不同的反应，从而实现既定的目标。

下面是书面语的版本，看着更严谨（装逼）一些：

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学下的一个分支。某些方面像人一样，AI 可以“看到”和“听到”环境的变化，同时可以根据环境的变化做出合理的判断和行动，从而实现某些目标。

下面就针对“环境感知”、“合理判断”和“实现目标”3个层面来详细对比一下普通的计算机程序和人工智能：

虽然上面的对比让 AI 看上去很强大，但是实际上并非如此，AI 在某些场景表现的很好，但是在某些场景表现的很不理想。

AI 并没有想象中强大，它也会犯低级错误

AI 的确具备了理解图片、视频和语音（非结构化数据）的能力，但并不代表这些能力已经很强大的。AI 经常犯一些低级错误，下面就是一个具体的案例：

左：摩托车的遮挡让 AI 把一只猴子误认为人类。中：自行车的遮挡让 AI 把猴子误认为人类，同时丛林背景导致 AI 将自行车把手误认为是鸟。右：吉他把猴子变成了人，而丛林把吉他变成了鸟

上图显示了在一张丛林猴子的照片中 ps 上一把吉他的效果。这导致深度网络将猴子误认为人类，同时将吉他误认为鸟，大概是因为它认为人类比猴子更可能携带吉他，而鸟类比吉他更可能出现在附近的丛林中。

AI 对数据的依赖相当于人类对空气的依赖

目前（截止到2019年）是深度学习最流行的时代，深度学习在各个领域虽然表现出了很强大的能力，但是并不是人人都能玩转深度学习的，因为它需要海量的带标注的数据，这种条件不是人人都具备的。

简单的做一个类比，狮子的力量很强大，狗的力量相比较就弱小很多。虽然狮子的战斗力很强，但是狮子需要吃很多东西才能保持战斗力。而狗就不需要吃那么多的东西。如果不给狮子吃足够的东西，他可能会躺在地上完全丧失战斗力。

深度学习就类似狮子，想让他发挥出战斗力，就需要给他喂养大量的数据（相当于狮子的食物）。不然再出色的深度学习模型都无法发挥任何价值。

狮子对食物也是比较挑剔的，不是给他吃啥都行的，而深度学习更是如此！

数据是否有标注、数据是否“干净”、数据是否有多样性……都对深度学习的学习结果影响巨大！

总结一下的话：

1. 深度学习时代的 AI 对数据量级要求极高
2. 深度学习时代的 AI 对数据规范要求极高

像 Google 这种拥有海量数据的公司最容易在 AI 领域有较大的突破和优势，而一般的小公司很难跨越数据的门槛。

人工智能将无法突破物理规律的限制，

超级人工智能与我们今天所知的软件不同，我们倾向于认为软件是我们在计算机上编程以遵循我们所制定的一些规律的东西，也就是说，我们让它们遇到什么情况的时候，该怎么运行，那它就必须怎么运行。

　　可是实际上，借助先进的AI跟机器学习方法，它们终将教会自己该如何“生活”跟如何去改善“生活”。

　　当它们有了这些基础的能力，也就相当于说它们拥有了半个意识，这其实也就意味着它们已经拥有了可以背叛人类的能力。

　　因为无论我们怎么去给它们设定程序，怎么去制约它们，怎么想方设法的阻止它们联通互联网，把它们关起来避免它们变得更加的智能，但最终的结果必然还是会失败的。

　　这就跟蜜罐策略一样，你不想让它走出它被你限制的区域，但却又因为各种无可避免的问题而不断地“引诱”它走出来，使它们自然而然地朝着一种想要获得更多动力的方向去做出一些行动，最终的可能就是它们会突破，并完成它们在人工智能上的那种里程碑式的“进化”。

　　而对于这种“进化”的结果可能就是它们在智力上得到飞跃式的提升，可在智慧上却远比不上人类。

　　因为智慧的本质，更多的是在犯错的之后获得的一种认知，然后将这种认知放在事物未来更长的演化时间线上，确保问题不会因为只考虑一些临时的解决方案而忽略后期可能遗留下什么灾难性的问题。

　　比如假说我们让人工智能去处理一些饥荒的问题，站在它们的角度去思考，可能最简单有效的方法就是将人类全部杀光，这样也就不存在饥饿了吧。

　　可是这种结果完全不是我们想要的，因为我们还有一些它们仅通过学习训练智力也无法拥有的一种叫价值观的东西。

　　对于这种情况，其实我们未来要发展人工智能，那必不可少的就是如何先给它们创造出一套类似于人类的价值观，然后让它们遵循道德的准则，并以我们所认为的智慧方式去解决问题，而不是在任何行动之前，仅考虑把问题解决了就完事了。

　　那么，对于人类价值观的问题，这要怎么在未来的人工智能上体现呢？也许我们的未来会无可避免的去形成一种趋势，人工智能未必全部都是从无到有的诞生出来的。

　　如今，不知道有多少人已经开始意识到了，其实我们大多数人已经成为了半个机器人。我们越来越缺乏生物该有的特征，而我们的本身却越来越被迫的智能化。

　　我们已经把注意力放在了非生物的东西上，比如说你正在通过看的这个视频，而手机就是我们拼接在身体上的拓展，跟我们的手脚一样，它可以在很短的时间内帮我们解决很多的问题，没有它的话，生活处处是麻烦。

　　想象一下，假如我们能够在自己的大脑跟互联网之间建立一个高速的宽带连接，那么我们是不是几乎就可以跟人工智能一样，能够随时随地的获取地球文明所积累下来的全部知识，然后运用它们使得我们的智商也骤然的提升好多个数量级呢？

　　我们的大脑由两个系统组成，一个是负责我们的基本情绪跟生存本能，而另一个则是负责以理性思维来解决问题的意识。

　　如今我们即将可能会多出来的第三个系统就是人工智能，这种人工智能可以笼统的理解为“神经花边”，意思就是外挂于大脑之外一切智能硬件跟智能软件。

　　它们的存在使我们可以用大脑来访问世界上所有可用的信息，并且以光速传递来做到立即访问到的那种。

　　也许正因为这样，人类最终有可能会抛弃自己终究会老死的身体，并转向于活在这个自己所创造出来的人工智能的世界中。

　　当然，这条路还有很长的路要走，但并不意味着我们现在完全不需要考虑到它发生的可能性。

　　想象一下，万一哪天这种人工智能的技术真的实现了，它们运行几个月的时间所得到的就相当于单靠人类自己需要几十万年才突破的技术，那世界将会是种什么样的景象？

　　不过我们可以换个角度来思考，这些推理上可能会发生的未来，实际上也不一定就是真的会发生，因为未来再聪明的人工智能，可能也无法突破宇宙中的一些基本的物理规律的限制。

人工智能是信息技术发展的必然结果。数据、算力和算法是信息技术的三大基石。近年大数据从海量数据处理方面、云计算从海量IT资源组织方面取得突破，从而释放了深度学习等传统机器学习算法的潜力，掀起了人工智能的浪潮。从云计算到大数据再到深度学习本质上是从算力到数据再到算法的迭代创新波浪。

人工智能将带来新一轮的产业革命。无人驾驶、服务机器人、智能家居对乘用车、家电产业产生巨大的变革。无人工厂、无人物流正成为企业重要的生产手段。智能客服、智能投资顾问、智慧医疗、智慧教育正塑造现代服务业的新形态。人工智能在生产生活中发挥的作用日渐显现。从农业社会到工业社会再到信息社会，生产生活的决策从依赖经验，到依赖信息，最终进化到依赖算法。

人工智能就是根据环境的认知作出合理的行动，并且最大化一个被定义的目标函数。那么这样的一个计算机程序就可以被成为人工智能。今天的人工智能因为还没有很全面，所以锁定的目标是人定的。因此，大家对于科幻的理解，像人工智能有了自己的大脑、意识、与人类抗衡、不服于人类的管理，甚至要对人类抗争这些都是不存在的担心。

人工智能只是对于当下环境的理解和感知，根据人所定义的目标来做出最合理的行动，所以它其实是人类的一种工具，而不是有自我意识自我判断的能力，这才是人工智能的定义。

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。

百度百科

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一分钟了解人工智能的威胁01:09

科大讯飞总裁解读人工智能的发展（上）08:19

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人工智能

计算机科学的一个分支

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审阅专家 张新生 张英海 毛谦 唐雄燕 何宝宏 蒋远 罗圣美 率鹏

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（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。[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

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。

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三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）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。

人工智能简单的说就是让机器具有像人一样的感知能力、思考能力、学习能力、观察能力、分析能力、决策能力和执行能力。

人的大脑是自然界最完善，最具思考力、判断力和执行力的智能体系，人具有模糊计算和综合分析判断的能力。

而现在的机器只能局限于不是即非的计算，难以进行模糊计算，现在的人工智能的研究就是要突破这种局限，让计算机具备像人一样的思考能力和分析能力。

人工智能的发展，各项人工智能的应用，展现出了非常非常广阔的前景，大量的人员从事的劳动逐渐的会被机器所代替，将节省大量的人力，物力和财力，同时减轻人的劳动强度，对一些危险有毒有害的工作场所，可以避免人员接触，直接由智能化的机器人来取代。未来随着人工智能技术的不断深入发展，越来越多的工作岗位会逐渐被人工智能所替代，这样可以大大节省投资，降强费用，减轻人受到危害。

人工智能的应用前景广阔，发展的潜力巨大，所以目前大量的资金投入到这个领域。

在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。[1]

随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。[2] 特斯勒定理（Tesler"s Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”[3] 例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争， 自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及军事模拟。

人工智能可以分为三种不同类型的系统：分析型、人类启发型和人性化人工智能。[4] 分析型人工智能只有与认知智能一致的特征；生成对世界的认知表示，并利用基于过去经验的学习来为未来的决策提供信息。人类启发的人工智能包含认知和情商的元素；除了认知因素之外，还要理解人类情感，并在决策中考虑它们。人性化人工智能显示了所有类型能力（即认知、情感和社会智能）的特征，能够自我意识，并在与他人的互动中自我意识。

在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。[1]

随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。[2] 特斯勒定理（Tesler"s Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”[3] 例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争， 自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及军事模拟。

人工智能可以分为三种不同类型的系统：分析型、人类启发型和人性化人工智能。人工智能研究的传统问题（或目标）包括推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理、感知以及移动和操纵对象的能力。

人工智能的这个定义，第一这个人工智能其实是比较复杂的事情，但是从字面上来说的话，人工智能就是，用人工的方式去实现的这个智能。其实更确切的说，就是说人造的智能。

人工智能的目标其实就是说，人是一种有智能的生物，那么机器如果想拥有智能的话，应该从哪个方面去做，应该实现哪些功能。

大的来说话，人工智能现在可能可以把它分为感知智能和认知智能两块。感知就是对应了人，比如说我们去看，去听，和物理世界进行交流，说白了就是说从物理世界来获取信息的这个过程就叫做感知。还有一块是认知智能，那就是说我们人进行思考，进行推理、联想、判断这些，更复杂和高级的这个行为。人区别于其他一般的动物，最大的区别其实在于认知智能。那么感知智能，其实很多动物它都具备一定的能力，比如说有眼睛就能看，有耳朵就能听，等等。那么所以人工智能其实要做的事就是感知和认知两块，去逼近这种自然界的生物的能力。

同时，也逐渐发展出一些生物界的，比如说人或者其他生物不具备的智能能力，比如说做非常大，非常复杂的这种运算，其实现在大家会觉得，这个就是简单的算术，计算器就能做，但从另一个角度来看，这也是机器一种智能的方式，因为人算不了那么快，算加减乘除，当然机器可以算的非常非常快。

所以简而言之就是，感知和认知两件事情。当然还有一些其他的维度，比如说从计算的角度看，计算的能力也是一种智能，我们叫计算智能，等等。

人工智能的一种定义：《人工智能，一种现代的方法》笔记：人工智能是类人思考、类人行为，理性的思考、理性的行动。人工智能的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学。人工智能的发展，经过了孕育、诞生、早期的热情、现实的困难等数个阶段；

人工智能的另一种定义：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支；

人工智能是一门什么科学？：人工智能科学的主旨是研究和开发出智能实体，u200du200d在这一点上它属于工程学。工程的一些基础学科自不用说u200du200d，数学、逻辑学、归纳学、统计学，u200du200d系统学、控制学u200du200d、工程学、计算机科学u200du200d，还包括对哲学、心理学、生物学、神经科学、认知科学u200du200d、仿生学u200du200d、经济学u200du200d、语言学u200du200d等其它学科的研究u200du200d，可以说u200du200d这是一门u200du200d集数门学科精华的u200du200d尖端学科中的尖端学科——因此说人工智能是一门综合学科。u200d

2. 人工智能的话题

u2003u2003人工智能的话题有且不限于以下几种：

我们总是把人工智能和电影想到一起：星球大战、终结者、2001：太空漫游等等，电影是虚构的，那些电影角色也是虚构的，所以我们总是觉得人工智能缺乏真实感；

人工智能是个很宽泛的话题：从手机上的计算器到无人驾驶汽车，到未来可能改变世界的重大变革，人工智能可以用来描述很多东西，所以人们会有疑惑；

我们日常生活中已经每天都在使用人工智能：生活中很多互联网工具已经是人工智能了，只是我们没意识到，或者已经习惯了而已。John McCarthy在1956年最早使用的人工智能 (Artificial Intelligence) 这个词，他总是抱怨“一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工智能了。”；

一些场景的弱人工智能例子：谷歌，一个巨大的搜索热人工智能；智能手机，弱人工智能系统；智能汽车，很多已经安装了控制汽油渗入，控制防抱死系统的电脑等；垃圾邮箱过滤器也是经典的弱人工智能。

3. 人工智能的四大技术分支

u2003u2003人工智能的四大技术分支如下所示：

模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字、逻辑的关系等等）信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识，涉及到图像处理分析等技术；

机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技。

人工智能在各个领域都有不可缺失的应用，因为社会在不断的进步发展，我们在处理事情的时候将要追求更快的效率，但是如果只是应用人力和之前的产品来实施，那么处理事情的效率会比较低，故此需要更加智能的产品来加快进程，那么人工智能都应用在哪些方面呢？比如我们的家庭方面，分别有智能空调、智能冰箱和智能扫地机器人和辅导孩子的教育机器人，这些智能产品让我们的生活更加的方便和实用，又如在交通方面，百度最新研究出来的无人驾驶车，现在在北京进行测试应用，我们知道无人驾驶通过传感器、计算机视觉等技术来解放我们的双手和感知。

科技引领社会发展

在工业制造方面，人工智能机器人能够代替工人去做一些危险方面的建筑工作，还有就是一些重复性的流程工作，都是可以通过智能机器人去完成的，那么我们就有更多的时间去思考，我们应该怎么把产品做的更加的精致和运营方面的思考，又如在金融方面，人工智能可以利用自己的语音识别和语义理解等方面的高技术来达到智能客服，这样就可以大大提升工作方面的效率，因为现在社会是一个信息化的社会，每天会有无数的信息交流和问答，都是需要我们去提供答案和方法指导的，所以智能客服就可以解决大部分同样的问答，当然人工智能的应该不只是以上的这些，还有更多行业方面的应用，今后还会以不同形式融入到各个行业之中，加快我们社会的富强和企业的快速发展。

互联网科技

任何新兴事物的产生都会有其它事物的衰落，彼此之间都会有所影响，要么是淘汰要么是在已有的基础上面升级，人工智能是一种高新技术，它的开发难度系数很高，但是经过科技人员的不断研究，现在就像一个小孩慢慢的长大成人的过程，将会在我们的生活和工业之中都会不断的融入进来，这对于我们来说是一项极具挑战的新型事物，同时也是未来发展必不可少的产物，我们应该接收它的到来，同时大胆的应用，同时提成发现它还不够完善的建议，我们知道任何的产物是生产过程中都会忽略一些未知的问题，在这个过程中不断地发现问题，然后解决问题，才能更好的发展。

人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。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。

AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当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。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。