人工智能

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。

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。

探讨人工智能，就要回答什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“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”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“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”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、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。（一）感知、处理和反馈构成人工智能的三个关键环节人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。智能感知：智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景，因此智能感知是实现人工智能的第一步。智能感知技术的目的是使计算机能“听”、会“看”,目前相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术均已经初步成熟，开始商业化尝试。智能处理：产生智能的第二步是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断，即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。（二）深度学习是当前最热的人工智能研究领域在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。当前，基于人工神经网络的深度学习技术是当前最热的研究领域，被Google，Facebook，IBM，百度，NEC以及其他互联网公司广泛使用，来进行图像和语音识别。人工神经网络从上个世纪80年代起步，科学家不断优化和推进算法的研究，同时受益于计算机技术的快速提升，目前科学家可以利用GPU（图形处理器）模拟超大型的人工神经网络；互联网业务的快速发展，为深度学习提供了上百万的样本进行训练，上述三个因素共同作用下使语音识别技术和图像识别技术能够达到90%以上的准确率。（三）主要发达国家积极布局人工智能技术，抢占战略制高点。各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。（四）高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了DeepMind和计算机视觉领军企业AndrewZisserman，又聘请DARPA原负责人ReginaDugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家JeffDean转战深度学习领域。苹果2014年在自动化上的资本支出预算高达110亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局（DARPA）投资1.5亿美元，历时5年的CALO（CognitiveAssistantthatLearnsandOrganizes）项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业（五）人工智能的实际应用人工智能概念从1956年提出，到今天初步具备产品化的可能性经历了58年的演进，各个重要组成部分的研究进度和产品化水平各不相同。人工智能产品的发展是一个渐进性的过程，是一个从单一功能设备向通用设备，从单一场景到复杂场景，从简单行为到复杂行为的发展过程，具有多种表现形式。人工智能产品近期仍将作为辅助人类工作的工具出现，多表现为传统设备的升级版本，如智能/无人驾驶汽车，扫地机器人，医疗机器人等。汽车、吸尘器等产品和人类已经有成熟的物理交互模式，人工智能技术通过赋予上述产品一定的机器智能来提升其自动工作的能力。但未来将会出现在各类环境中模拟人类思维模式去执行各类任务的真正意义的智能机器人，这类产品没有成熟的人机接口可以借鉴，需要从机械、控制、交互各个层面进行全新研发。希望我的回答可以帮到您哦

山东农业大学人工智能专业好。专业内容丰富：山东农业大学的人工智能专业涵盖了深度学习、自然语言处理、机器视觉、知识图谱等方面的研究与应用。就业方向多样：毕业生可以从事的职业包括人工智能工程师、机器学习工程师、数据科学家、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、人工智能产品经理、智能硬件研发工程师等。薪资高：人工智能岗位的平均薪资水平约为1.5万元/月，比其他技术岗位的平均薪资水平更高。同时，一些知企业、高科技公司的人工智能岗位薪资更是高达2-3万元/月。因此，专攻人工智能专业的毕业生在就业市场上具有一定的竞争优势。就业前景广泛：随着5G网络的商用和智能家居、自动驾驶等领域的不断拓展，对人工智能专业人才的需求也会越来越大。同时，人工智能还有很多挑战和发展空间，例如构建更加智能化的机器人、实现更加精准的语音识别和图像识别等领域深度融合等。山东农业大学办学特色：1、办学历史悠久。始建于1906年，设学于泰山脚下，坐落于齐鲁文化中心线，是全国百强名校，全国毕业生就业典型经验高校五十强、全国农业高校前列、山东省属重点高校、山东省特色名校工程首批立项建设高校、山东省最早获得博士学位授权高校。2、创新高校人才培养模式。实验教学注重“四个结合”，即实验教学与社会发展需求的结合、实验教学与科学研究的结合、实验教学与企业生产的结合，以及实验教学与人文素质培养的结合。3、开展创新科技训练。发挥教学科研资源优势，多种形式培养学生的创新能力和自主实践能力。4、国际交流广泛。38所国（境）外校际合作院校、3个中德合作办学专业、2个中英合作办学专业、1500余名中外合作办学在校生、60个校地战略合作市、县、区、400余个教学科研就业实践基地。

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。

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。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。[2]

人工智能（AI）具有以下几个主要特点：自主性：AI系统能够在一定程度上自主地进行学习、推理和决策，而无需人类的干预和控制。自适应性：AI系统能够根据环境和数据的变化，调整和优化自身的模型和策略，以适应不同的任务和场景。智能交互：AI系统可以通过自然语言处理、语音识别和图像识别等技术，与人类进行智能交互，提供更加友好和便捷的用户体验。大数据处理能力：AI系统具有强大的数据处理和分析能力，可以处理大量复杂的数据，挖掘其中的规律和价值。学习能力：AI系统通过机器学习和深度学习等技术，可以从数据中学习知识和经验，不断提高自身的性能和能力。实时响应：AI系统可以实时响应和处理各种任务和问题，提高决策和执行的速度和效率。高度集成：AI系统可以集成多种技术和算法，实现多任务和多领域的智能应用。模式识别：AI系统擅长识别复杂数据中的模式和关系，从而实现预测、分类、聚类等功能。错误容忍性：AI系统可以在一定程度上容忍输入数据的不完整和噪声，依然能够进行有效的推理和决策。并行处理能力：AI系统可以利用并行计算和分布式计算技术，提高计算和处理的速度和规模。需要注意的是，人工智能系统的具体特点可能因应用领域、技术方法和发展阶段而有所不同。随着技术的不断创新和发展，AI系统的特点和能力将会进一步拓展和完善。

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。

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。

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。人工智能包含了以下7个关键技术。1、机器学习机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，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能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。2、知识图谱知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。3、自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。4、人机交互人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。5、计算机视觉计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。6、生物特征识别生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。7、VR/AR虚拟现实（VR）/增强现实（AR）是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

山东农业大学人工智能专业好。专业内容丰富：山东农业大学的人工智能专业涵盖了深度学习、自然语言处理、机器视觉、知识图谱等方面的研究与应用。就业方向多样：毕业生可以从事的职业包括人工智能工程师、机器学习工程师、数据科学家、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、人工智能产品经理、智能硬件研发工程师等。薪资高：人工智能岗位的平均薪资水平约为1.5万元/月，比其他技术岗位的平均薪资水平更高。同时，一些知企业、高科技公司的人工智能岗位薪资更是高达2-3万元/月。因此，专攻人工智能专业的毕业生在就业市场上具有一定的竞争优势。就业前景广泛：随着5G网络的商用和智能家居、自动驾驶等领域的不断拓展，对人工智能专业人才的需求也会越来越大。同时，人工智能还有很多挑战和发展空间，例如构建更加智能化的机器人、实现更加精准的语音识别和图像识别等领域深度融合等。山东农业大学办学特色：1、办学历史悠久。始建于1906年，设学于泰山脚下，坐落于齐鲁文化中心线，是全国百强名校，全国毕业生就业典型经验高校五十强、全国农业高校前列、山东省属重点高校、山东省特色名校工程首批立项建设高校、山东省最早获得博士学位授权高校。2、创新高校人才培养模式。实验教学注重“四个结合”，即实验教学与社会发展需求的结合、实验教学与科学研究的结合、实验教学与企业生产的结合，以及实验教学与人文素质培养的结合。3、开展创新科技训练。发挥教学科研资源优势，多种形式培养学生的创新能力和自主实践能力。4、国际交流广泛。38所国（境）外校际合作院校、3个中德合作办学专业、2个中英合作办学专业、1500余名中外合作办学在校生、60个校地战略合作市、县、区、400余个教学科研就业实践基地。

、AI/机器人PM在做的事情，和常规互联网PM有何不同？面临的问题和困难，有哪些不同？答：做事流程，基本上是一致的，但不同之处在于：需求把握。AI/机器人领域还处于探索期（找刚需），产品形态甚至典型用户群体（画像）都还不明确，所以信息收集（行业/竞品/用户等）、创意思考、产品验证的工作会更被突出。闭环验证。产品核心价值的设计和验证工作，很难以数据分析为主驱动，而需要PM有大胆的思路和敏锐的洞见。因为A）从手机场景，升级到机器人场景，天翻地覆的变化。B）用户门槛远高于互联网，用户量和用户数据远比不上移动互联网产品的量级；C）产品很可能和硬件相关，导致迭代周期更长，收集有效数据更难。交互设计。场景巨变，使得交互方式从纯软件（界面、触屏）/纯硬件，升级到多模态交互等更复杂的人机交互形式，还没有形成清晰的交互体系标准。很多人没意识到的是，新时代，不仅是新技术驱动，更关键的标志是新交互（还可能有新硬件）。功能设计。比如做搜索，和做AI问答或对话，还是很不同的东西。并且，一旦和硬件相关，难度就会陡增。数据分析。语音交互产生的数据分析难度远高于触屏交互。因为触屏交互有效表达用户意图的概率非常高，而语音交互识别出的数据往往和用户意图有很大偏差。2、AI/机器人PM需要具备的能力和素质，和常规互联网PM有何不同？答：各方面的能力和素质都需要跨越式升级。由浅入深的说——更广更深的知识（经验）积。：不仅是常规的app、网站等，还可能包括硬件、OS、量产、甚至新的用户群体认知（小孩、老人、外国人……）更强的技术理解能力。对这点，见仁见智，有2种观点：A，必须有技术背景，真的懂软硬件开发到底是怎么回事；B，本质上需要能清楚“什么能做什么不能做”，所以有相关经验也行。或者，如果整个产品团队有其他人能做到这点也行，互补配合。不论如何，至少是比常规PM的要求要高的。如果本硕博就在接触神经网络、深度学习、自动化等方面，会有点优势。更高效的学习能力/悟性。不仅需要学习以上内容，更可能随时需要去学习新的领域（甚至是技术领域）。重新认识人的感知和交互方式。参见第一个回答的第3小点。更强的洞察力和创造力。参见第一个回答的第2小点。另外，还包括产品设计时的想象力——大脑模拟体验过程（手机app可以弄原型，但机器人体验怎么办。。。）行业认知/趋势判断。行业周期性如何？AI/机器人领域的发展方向如何？前沿的这些新技术/新产品形态，哪个能最终胜出？如何组织这些新技术/新产品形态？时间窗（时机）如何？政府/大学对行业的影响，如何理解、应对和借势？还有国际化思考……更深入的人文素养和灵魂境界。个人理解，真正的AI/机器人产品，需要超越纯逻辑性的思维和内涵。比如，有人认为，对于机器人产品，把功能价值做好（有用）就可以了，但我个人认为，机器人和人交互时，一定会伴随着情感等非理性影响，这不是设计者想规避就能去除的。当我第一次近距离看到超大的工业机器人时，被震惊了，因为那种协调的动作和节奏，本能的会让观察者觉得“像人一样”（不是个机器。）；另外一个例子，在表演/戏剧领域，表演者是可以完全通过动作的方向、幅度、节奏等来表达情感的！可参看Pixar 1986年的动画短片《小台灯》（Luxo Jr）。更深入的说，一个产品，本质是其公司、设计者灵魂能量层次的外化，一个精神层次不高的团队，不可能做出一个跨时代的AI/机器人产品。3、如何判断我是否真的对AI/机器人领域感兴趣？如何判断我是否适合AI/机器人领域？答：“感兴趣”不是一个形容词，而是一个动词——关键不是你多么兴奋，而是兴奋过后，你具体做了什么。如果做到了后面第四点的过程（至少一部分），才是真正的证明了“感兴趣”。也只有基于此，并且真的去做了1、2个产品feature设计（可以给自己出需求或研究课题），才可以判断你是否合适。另外，如果理解/讨论停留在下列问题层面（无营养、无逻辑、无边界、无方案），就还不适合：对于“强人工智能”的好奇心与普通群众或科幻小说家别无二致。人工智能再牛逼也摆脱不了“吹灯拔蜡（断电）”的尴尬，根本不智能。我想和人工智能谈恋爱。大自然到处存在着人类无法理解的算法， 人工智能再牛，也是大自然的一部分。智能家居随时监控你的生活状态，这种可能产生危险的东西，除非能够证明可靠性，否则不会使用。补充一个同事的观点：是不是想重新认识自我、认识人类。4、如何（转行）成为一个合格的AI/机器人PM，需要做什么准备？答：个人建议看知乎上“所有”和人工智能/机器人相关的问题、看相关书籍或课程（后面有附录详细列出）。体验各种AI/机器人产品、了解必要的产品/技术现状（比如语音交互相关、各种传感器及其作用），收集行业公司/团队/机构信息。整理出自己的独到见解。认真思考人类行为、研究自我。筛选几个你真正认可的创业团队，想尽办法结识其中的牛人（带上你的独到见解），去交流（先想想，为什么你值得ta花时间），甚至申请一份实习或兼职工作。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用计算机技术和算法实现类似于人类智能的一种技术和方法。人工智能研究的目标是让计算机具备像人类一样的智能，例如自主学习、推理、认知、感知、自然语言处理、图像识别、决策等能力，以此来模拟和实现人类的思维和行为。人工智能技术的应用范围非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、智能机器人、自动驾驶汽车、智能家居、金融和医疗等领域，正在改变着我们的生活和工作方式。

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。

人工智能的起源如下：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年前出现至今，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。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，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。

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，简称AI）是一种通过计算机和其他智能设备模拟和复制人类智能和行为的技术。这种技术使计算机系统可以学习、推理、识别模式、理解自然语言和执行决策等任务。换句话说，人工智能旨在创造一种可以像人类一样思考、学习、理解和执行任务的智能机器。人工智能是一个广泛的概念，包括多个分支领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。这些领域的研究和应用不断推动着人工智能的发展，让计算机系统更加智能化和人性化，使得它们能够在各种应用场景中发挥更大的作用，如智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风险控制等。总之，人工智能是一种将计算机系统赋予类似于人类智能的技术，使其能够理解和执行人类任务的技术。它是计算机科学和人工智能研究的一个重要分支，具有广泛的应用前景和社会意义。

人工智能可分为六个研究方向：1、机器视觉，包括3D重建，模式识别，图像理解等。2、语言理解和沟通，包括语音识别，综合，人机对话，机器翻译等;3、机器人技术，包括力学，控制，设计，运动规划，任务规划等;4、认知和推理，包括各种身体和社会常识的认知和推理;5、游戏和道德，包括多智能体，机器人和社会整合的互动，对抗和合作;6、机器学习，包括各种统计建模，分析工具和计算方法;人工智能作为下一代信息技术的重要领域，是一种具有普遍性的新型通用技术，可应用于经济社会，生产和生活的各个方面（Trajtenberg，2018）; 无意中与此同时，人工智能已经渗透到生产和生活的许多方面，并悄然改变了经济和社会组织的运作模式。 虽然人工智能技术可以使人类摆脱繁琐的程式化工作，但它也是应对人口老龄化的有效手段，但其推广也意味着在应用领域取代就业领域（部分），并将 最终影响就业结构和收入分配格局。

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。

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。

【1950-1956年是人工智能的诞生年】图灵测试1950Dartmouth 会议1956（1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。）【1956-1974 年是人工智能的黄金年】第一个人工智能程序ＬＴ逻辑理论家1958（西蒙和纽维尔）LISP编程语言1958（约翰麦卡锡）用于机器翻译的语义网1960（马斯特曼和剑桥大学同事）模式识别-第一个机器学习论文发表（1963）Dendral 专家系统1965基于规则的Mycin医学诊断程序1974【1974-1980年是人工智能第一个冬天】人工智能：综合调查1973（来特希尔）项目失败，列强削减科研经费【1980-1987年是人工智能繁荣期】AAAI在斯坦福大学召开第一届全国大会1980日本启动第五代计算机用于知识处理1982决策树模型带动机器学习复苏1980中期ANN及多层神经网络1980中期【1987-1993年是人工智能第二个冬天】Lisp机市场崩溃1987列强再次取消科研经费1988专家系统滑翔谷底1993日本第五代机退场1990年代【1993-现在突破期】IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫1997斯坦福大学Stanley 赢得无人驾驶汽车挑战赛2005深度学习论文发表2006IBM的沃森机器人问答比赛夺魁2011谷歌启动谷歌大脑2011苹果公司的Siri上线2012微软通用实时翻译系统2012微软Cortana 上线2014百度度秘2015IBM发布truenorth芯片2014阿尔法狗打败人类棋手2016

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门跨学科领域，旨在研究、开发和应用能够模拟、扩展和辅助人类智能的计算机系统。人工智能的主要目标是让计算机或其他类型的机器能够模仿、模拟或者超越人类的认知、推理、学习、感知、交流和创造等能力。人工智能可以分为两大类：弱人工智能（Narrow AI）：也称为特定人工智能或应用人工智能，是专门针对某一特定任务或领域设计的智能系统。这些系统通常只能完成特定任务，而不能泛化到其他任务或领域。例如，语音识别、图像识别、推荐系统等。强人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）：指具有广泛认知能力和泛化能力的人工智能系统，能够像人类一样在各种不同任务和领域中表现出智能。强人工智能目前尚未实现，仍然是研究和探索的目标。人工智能的发展和应用涉及许多技术和方法，如机器学习（Machine Learning，尤其是深度学习，Deep Learning）、知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）、自然语言处理（Natural Language Processing）、计算机视觉（Computer Vision）、智能机器人（Intelligent Robotics）等。人工智能已经在各个领域取得了显著的成果和广泛的应用，如医疗、金融、教育、交通、工业生产等。然而，人工智能的发展仍面临诸多挑战，包括技术突破、伦理道德、法律法规、数据隐私和安全等问题。

1、人工智能的优势人工智能软件的主要优点之一是它是高度自编程的。自编程意味着不再需要人工监督整个过程。因此，这节省了时间和人工成本，并因此减少了人为错误。过去，人为错误是任何项目中的重要因素。但是，在人工智能应用中，几乎可以消除人为错误。人工智能技术的另一个优势是，它可以作为一个集体单元发挥作用。人类形成计算机网络，但是人工智能设备是完全自治的。这意味着一台机器可以同时执行多个任务。此外，借助人工智能技术，可以同时访问整个数据集，而不会出现任何延迟。人工智能的最大优点是它可以节省大量的人工成本，因为它需要更少的体力劳动和更多的智力劳动。它也可以用于所有类型的任务，包括基于事实的决策而不是基于情感的决策，这对企业的决策非常有利。2、人工智能的缺点随着技术的不断提高，这些过程速度和准确性的提高将非常有用，但也可能导致员工减少对人类的依赖，而更多地依赖于计算机。人工意识的最大缺点之一是它会完全破坏人类的机能。此外，尽管人工智能可能在关键的决策过程中很有用，但它可能会否定人类参与这些讨论的需求。因此，使用AI的一个主要缺点是，决策过程中的某些步骤仍然需要人工。而且，由于没有人为干预，可能会导致错误和偏见，因此不可避免地需要人为干预。人工智能的另一个缺点是，一旦人工智能发展，对其进行修改就变得超出了人类的可能性。因此，一旦它发展成为一个大型数据库，人们将无法从中删除数据。此外，随着数据库大小的增加，查询的数量也会增加，结果的质量可能会降低。因此，很难预测人工智能将适合哪种类型的查询。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种通过计算机和其他智能设备模拟和复制人类智能和行为的技术。这种技术使计算机系统可以学习、推理、识别模式、理解自然语言和执行决策等任务。换句话说，人工智能旨在创造一种可以像人类一样思考、学习、理解和执行任务的智能机器。人工智能是一个广泛的概念，包括多个分支领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。这些领域的研究和应用不断推动着人工智能的发展，让计算机系统更加智能化和人性化，使得它们能够在各种应用场景中发挥更大的作用，如智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风险控制等。总之，人工智能是一种将计算机系统赋予类似于人类智能的技术，使其能够理解和执行人类任务的技术。它是计算机科学和人工智能研究的一个重要分支，具有广泛的应用前景和社会意义。

对人工智能的理解人工智能可分开理解为“人工”和“智能”，即人类创造出来的智能，从广义上来讲只要人类创造出来，能为人类工作减少人类操作步骤，提高工作效率，代替人类工作的都可以归为人工智能.从狭义上来讲，是人工智能是人类创造出来，类似人类一样，能够通过学习，逐渐变得聪明，最终能够像人一样思考，能够做出正确的判断的机器人，甚至比人类更聪明。现在人工智能成为一个热门话题，但是目前人工智能还很遥远，但是社会发展总是惊人的，说不定某一天睁开眼就看到了智能化的世界，或许只要眨眨眼睛，动动手指就能得到你想要的，或者是应为你的生活习惯，你想要的会在固定的时间，固定的地点出现。

人工智能（Artificial Intelligence，缩写AI），起源于上世纪五十年代，通常情况下，人工智能是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术[2]。从 Deep Blue到 Watson，再到 AlphaGo横扫棋类领域，人工智能显然已在众多时刻表现出超越人类的趋势，在各行各业都得到了广泛的应用。在教育领域，上世纪六十年代时，伊利诺亚大学便研发了首个计算机辅助教育系统“PLATO”，近年来，人工智能+教育的热度始终居高不下，人工智能的发展对传统教育也形成了不小的变革与冲击。AI+教育下，传统教育又将何去何从？01AI+教育，值得被看好吗？2020年11月，联合国教科文组织教育信息技术研究所（UNESCO Institute for Information Technologies in Education，UNESCO IITE）发布《教育中的人工智能》(AI in Education: Change at the Speed of Learning)（下称《报告》），从视觉方式和做事方式等两个方面对人工智能在教育中的应用做出了展望。人工智能将如何应用于教育报告指出，人工智能应用于教育，可以在新的视觉方式上产生三个重大影响[3]。其一是认知服务。人工智能技术的发展可以使得微软这样的大型公司提供给开发者相关技术，从而促进许多新兴应用程序的诞生。而这些应用程序对于教育的影响是巨大的，可以消除残疾学生的一些障碍；对于有基础学习挑战的学习者，他们可以在发展这些技能的同时，积极参与更高阶的学习，而不是在掌握这些能力之前将其排除在外。第二是虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）技术的发展。这些技术使得学习对于学生来说更具沉浸感和吸引力。VR让学生们可以从教室到世界的任何地方旅行；AR可以让学生通过特殊的眼镜或耳机观看数字内容，并将数字内容覆盖到真实环境中；MR更是能将虚拟对象与现实世界结合起来，在两者之间互动。第三是物联网与边缘计算的广阔前景。例如，从使用传感器到应用控制器，根据教室或建筑物的实际占用情况提供供暖和照明，使用远程摄像头和生物识别技术帮助校园更加安全等等。在做事方式变革方面，也会有两类影响[3]。一是人工智能可以在元认知脚手架中发挥作用。在个体需要帮助时，人工智能可以帮助他们进行监测，并施以适当的帮助。学生成为人工智能解决方案和服务的主要用户，而不仅仅是教育者、管理员和系统所有者分析数据的对象。二是人工智能可以在支持个性化评估和认证上发挥重要作用。人工智能有潜力实现个性化学习，通过吸收大量数据，为学生个人需要和才能量身定制学习路径；此外，还可以支持个性化评估，对软技能、人际交往技能、道德品质、团队合作、协作等内容进行跟踪分析并评估。人工智能+教育市场甚广如《报告》所言，人工智能在教育领域的发展潜力是巨大的，其可提供的个性化教育等内容，都直击当下传统教育之痛点，困境与难题对撞[3]。由此，人工智能和教育，这两个看似不相关领域的结合，在当下整个社会都是十分火热的话题。在国内，好未来、字节跳动、腾讯、科大讯飞等知名大厂纷纷对AI+教育平台发起投资，全球也兴起了人工智能教育的浪潮。以松鼠AI为代表的智适应学习系统作为亚太区第一家将人工智能“智适应”学习技术应用于K12教育领域，中国TOP20人工智能独角兽科技公司，乂学教育3轮累计融资近10亿元，获SIG、NGP、景林资本、国科嘉和（中科院）、青松基金、新东方教育集团、好未来教育集团、正和岛、俞敏洪个人等联合投资[4]。在一次演讲中，乂学教育创始人称松鼠AI将创造一个达芬奇+爱因斯坦+苏格拉底一样的超级教师。通过算法，AI对学生进行一对一的用户画像和内容侧写，动态、实时的学习路径，无论是学霸还是学渣，都有最适合自己的学习方式。此外，松鼠AI还提供“超纳米级”的知识点拆分以及学习能力和学习方法的拆分等等技术。“在这样的教育下，孩子即便只是上午上课、下午、晚上、周末都不用上课，还可以比原来的成绩好。某种程度上，人工智能所带给人们的不止是福利，还可能是威胁。近年来，AI将取代人类工作这句话时有听闻。的确，以目前来看，随着诸多工序变得自动化，不少工作正逐渐消失在生活中。牛津大学的研究报告表明，根据预估，美国大约有47%的职业将在未来被取代[5]。那么，传统教育依旧如此吗？人工智能+教育优势如斯，是否意味着传统教育、老师将被取代？要回答这些问题，还要看当前的AI+教育发展如何。人工智能在当下教育场景中的实际应用现如今，由于人工智能技术的逐步成熟，无论是线下的学校还是线上教育平台，不少都打出了“人工智能”的口号。不少学校设置了个性化教案、知识图谱教学设计、虚拟化教室、AR/VR/MR虚拟教学，考试也大多由原来的全部线下笔试改为线上机考。市面上，以作业帮、小猿搜题等APP为代表的拍照搜题也一度风靡于中小学，个性化答疑、拍照搜题、大数据学英语、自适应题库等层出不穷人工智能+教育，看似一片繁荣，而事实上，如今的人工智能+教育更像是衍生出的泡沫。扎克伯格在与马云的对话中提到，目前人工智能的能力仍有限，尚需要五到十年的时间来发展[而人工智能在教育领域的实践更是一项新的内容，既无经验，也鲜有参照对象，仍在摸索中。在很大程度上，现如今的许多教育行业的人工智能都只是分析算法、题库、评判规则的堆砌，许多学校即便是打出了“智慧学校”“人工智能做教育”的旗号，但在实际应用中，只是在教学管理上有所体现；一些学校的人工智能教育，甚至在概念上就被窄化为编程课、STEM教育、机器人教育等等。此外，现如今应用于教育领域的的人工智能系统也因为数据稀疏、学习模型容易以偏概全，智能化系统无从谈起，“人工智能”变“人工智障”。从根本上来看，人工智能并没有对教学育人以及教育改革产生根本性的影响，许多都只是作为招生的噱头，离真正的人工智能有效落地，还有很长的一段路。传统教育依旧无法被AI取代疫情中的在线教育经验告诉我们，教育依旧需要回归教室，教育最合适的场景仍然是线下，教室应该存在，教师也应该存在。人工智能目前所能够替代的，是一些复杂琐碎的工作，在管理上解决了不少的重复性和规则性活动，而教师及学校在爱与关怀上为孩子所付出的一切，是任何人工智能都无法比拟的《教育中的人工智能》报告中也探讨了人工智能对于传统教育所产生的影响[3]。人工智能承担了批改问卷等繁琐的工作，设计的个性化学习路径也有助于节约老师的时间。人工智能为老师们节约的时间可以让老师们将精力放在备课和学习上，让学生得到更多的支持、重视、爱和关心。人工智能通过数据分析，让教师之间密切合作。人工智能还可以帮助老师进行专业发展和自我反思。归根结底，人工智能会有助于实现学习的个性化，但无法真正取代老师所代表的传统教育的位置，反而进一步肯定了老师的角色。而即便AI不会取代教育工作者的位置，也重塑了教师教学和学生学习的方式，就像许多其他的行业。在过去的十几年里，教育信息化更多地体现在基于电脑等电子设备上的普及和升级，数字教育、各类办公系统、教学系统、评估系统等等改变了老师的工作方式和学习方式，让教学方式更加便捷，也为教育的目的提供了更多的选项。在将来，人工智能带给教育的，也将会是新的发展方向。03AI+教育，尚有值得探索的边界曾几何时，杭州第十一中学的“ai天眼监控”一度引爆舆论。“智慧课堂管理系统”，3个摄像头在起立的瞬间完成全班点名，将学生置于全方位的监控之下，每一个表情都会被清晰记录，每一次发呆都被事无巨细地分析。在人工智能与教育结合的过程中，“智慧课堂管理系统”已经不是个例。人工智能在一方面方便了教学过程，在另一方面也与伦理之线相互纠缠。此外，人工智能本是推动教育均衡发展的利器，但在实际发展中，由于受到各种制约，人工智能应用于教育，反而在当下造成了另一种程度上的不公平。一些地区因经济、空间、地理等因素无法使用人工智能，数字鸿沟依然存在，且逐渐拉大。在现如今人工智能的效果尚不明朗的情况下，要不要把教育这片净土向人工智能开放？如果开放，边界又该如何界定？这些都是值得商榷的问题。而我们能够达成的共识是，技术是不断发展的，人工智能应用于教育，无论是其将带来的巨大变革，还是在进步当中触及到的伦理边界，AI与传统教育从来都不是此消彼长。由此，在拥抱技术的前提下，让AI与传统教育共同前行，寻求最好的教育方向可能是终极之道。

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。

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。

山东农业大学人工智能专业好。专业内容丰富：山东农业大学的人工智能专业涵盖了深度学习、自然语言处理、机器视觉、知识图谱等方面的研究与应用。就业方向多样：毕业生可以从事的职业包括人工智能工程师、机器学习工程师、数据科学家、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、人工智能产品经理、智能硬件研发工程师等。薪资高：人工智能岗位的平均薪资水平约为1.5万元/月，比其他技术岗位的平均薪资水平更高。同时，一些知企业、高科技公司的人工智能岗位薪资更是高达2-3万元/月。因此，专攻人工智能专业的毕业生在就业市场上具有一定的竞争优势。就业前景广泛：随着5G网络的商用和智能家居、自动驾驶等领域的不断拓展，对人工智能专业人才的需求也会越来越大。同时，人工智能还有很多挑战和发展空间，例如构建更加智能化的机器人、实现更加精准的语音识别和图像识别等领域深度融合等。山东农业大学办学特色：1、办学历史悠久。始建于1906年，设学于泰山脚下，坐落于齐鲁文化中心线，是全国百强名校，全国毕业生就业典型经验高校五十强、全国农业高校前列、山东省属重点高校、山东省特色名校工程首批立项建设高校、山东省最早获得博士学位授权高校。2、创新高校人才培养模式。实验教学注重“四个结合”，即实验教学与社会发展需求的结合、实验教学与科学研究的结合、实验教学与企业生产的结合，以及实验教学与人文素质培养的结合。3、开展创新科技训练。发挥教学科研资源优势，多种形式培养学生的创新能力和自主实践能力。4、国际交流广泛。38所国（境）外校际合作院校、3个中德合作办学专业、2个中英合作办学专业、1500余名中外合作办学在校生、60个校地战略合作市、县、区、400余个教学科研就业实践基地。

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。

近几年来，人工智能这个概念在国内外都十分火热，如果不稍微了解一下人工智能领域的知识，和别人交谈的时候都会感觉缺少一些谈资。 实际上人工智能从上个世纪就已经被提出来了，但是由于计算机的运算能力有限以及对人工智能认知有限，人工智能并没有很快就火起来。到了2010年，计算机的算力出现了质的飞跃，同时越来越多学者提出相关的研究，人工智能才算是再次火了起来。 经过十年的发展，人工智能已经在许多现实场景中得到应用，例如手机上的智能推荐、路线规划等等，一些酒店也开始让人工智能机器人来充当招待员的角色。但前段时间网络上出现了一则奇怪的视频，再次引起了人们对人工智能的思考。视频里一台人工智能机器人原本在酒店的大堂里招待客人，有一个时刻它做出了匪夷所思的动作。在接待完上一位客人准备返回自己的工位时，这台机器人看到了旁边的一面镜子，并且在镜子前停留了几秒钟的时间，然后再回到自己的工位上。 许多网友看到招待机器人的这个行为后，直呼机器人已经拥有自主意识了，那么真的是这样的吗？这个事件后来在网络上发酵了起来，该酒店获知此事后对大堂里的机器人进行检查。检查结果显示，它的系统程序并未出现被修改的情况，而且它的硬件系统也保持完好。 至于它为什么会在镜子前停留几秒钟，对此大堂经理的解释是它可能在返回工位的时候出现了短暂的故障，然后在镜子前停留了一会，导致网友们认为它是在照镜子。 该解释公布之后，有的网友选择相信，而有的网友选择不相信，也有网友借此事来表达对人工智能拥有自主意识后的担忧。照镜子被认为是动物独有的行为，而能认清镜子里情况的就只有人类，因为人类拥有自主意识，能够控制大脑中所产生的想法。 因此机器人照镜子这件事被认为与自主意识有关，其实也是可以理解的。这件事反应出了人们对当前人工智能发展的担忧，大家都想知道现阶段的AI是否具有自主意识？ 这一点大家可以放心，现阶段人类还没有能力研发出拥有自主意识的人工智能机器人，因为自主意识的产生十分复杂且困难。 人之所以会产生意识，是因为复杂的大脑发挥了复杂的机理作用，然而要模仿人类大脑的构造十分困难。 即使是深度学习中的各种神经网络也无法达到人脑神经网络的复杂度， 因此AI机器人具有自主意识这件事还相当遥远。但遥远不代表不会发生，或许在50年、100年后，人类在AI技术领域取得重大突破，机器人像《西部世界》中的机器人一样都能以假乱真，那么这个世界将变

我们先来说说人工智能。人工智能(Artificial Intelligence)简称AI，它能根据大量的历史资料和实时观察找出对于未来预测性的洞察。由于同时分析过去的和实时的数据，AI能容易注意到有哪些资料属于例外，并做出合理、合适的推断，而数据对于人工智能的重要性也就不言而喻了。因此，若要使AI引擎变得更聪明、更强大，方法及过程其实就如同在种植物，唯一的区别在于: AI需要的是持续的数据流入(互联网大数据时代是AI发展的重要基础)，而不是水，肥料和食物。对于人工智能来说，它可以处理和从中学习的数据越多，其预测的准确率也会越高。人工智能的确能够帮助我们处理更多的数据，而且会越来越“聪明”。然而，物联网(IoT)其实肩负了一个至关重要的任务，那就是资料收集。在概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器(sensor)便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。用一句话来概括物联网:把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。人工智能也不能代表全部。物联网里面的应用就更广泛智慧工业，智慧农业，智慧城市，智慧医疗，这些都是和大数据，云计算结合在一起的，人工智能也是其中的一部分。人工智能对象更加民用化，而物联网对象是更加政府化。但这并不是绝对的，它们有时候是呈现相互交叉的作用，物联网应用在智能家居方面的案例也有，比如，智能照明，它是一种非常直观的物联网家居体验，我们可以通过手机应用实现灯光的开关，还有家庭安防、空调温度调节等，这些都是物联网应用的实例。其实这两者(人工智能和物联网)的区别我们大可不必去纠结，谁究竟是占主导地位。与其说是区别，不如说是相辅相成，相互联系的“共同体”，只有它们同时使用，才能实现人工智能和物联网的利益优势。而且根据数据显示，在不久的将来，物联网技术将无处不在，我们很难再找到没有连接互联网的设备。就像我们谈论的智能家居，我们可以智能操控点灯、空调，实现智能化、自动化的操作。

据不完全统计人工智能专业男女比例将近4比1。2018年，国内35所高校率先获得人工智能专业建设资格，此后几年，各地的普通高校也相继跟上，人工智能专业成为了当下报考和就业的最热门专业之一。我国人工智能人才缺口很大——据人力资源和社会保障部发布的《新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，我国人工智能人才目前缺口超过500万，而到2025年，这一缺口将会突破1000万，国内的供求比例为1：10，供求比例严重失调。而另外一个失调的数据则是：人工智能领域男女比例为4：1。很多人都理所当然地认为，女孩子不适合这一工作。在人工智能领域中，从业人员的性别差距巨大，《2018年全球性别差距报告》显示，2018年全球人工智能专业人士只有22%是女性，78%是男性，男女比将近4：1，导致了72%的性别差距。全球AI人才绝大多数分布在软件和IT服务行业，其次为教育、金融行业，但无论哪一个行业，AI人才都存在较大的性别差距。在人工智能人才库中，表现出类似的总体趋势：机器学习和数据结构是最受大家欢迎的技能，自然语言处理、数据结构和信息检索技能在女性技能库中中更普遍，一些流行的新兴技能，如深度学习，神经网络和计算机视觉，在女性AI专业人员中比在男性专业人员中更少见。编程没有男女之分，只有喜欢与不喜欢之分。据悉，今年卡内基梅隆大学的计算机学院男女比例已经1：1了，在欧美等教育发达国家，编程已经被列入中小学必修课，编程不是男孩子的专利。那些以“女孩子不适合学编程”为理由去限制女孩子未来发展走向的父母可以醒醒了。编程学习没有男女之分，只有喜不喜欢的区别。什么是人工智能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，缩写AI），起源于上世纪五十年代，通常情况下，人工智能是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术[2]。从 Deep Blue到 Watson，再到 AlphaGo横扫棋类领域，人工智能显然已在众多时刻表现出超越人类的趋势，在各行各业都得到了广泛的应用。在教育领域，上世纪六十年代时，伊利诺亚大学便研发了首个计算机辅助教育系统“PLATO”，近年来，人工智能+教育的热度始终居高不下，人工智能的发展对传统教育也形成了不小的变革与冲击。AI+教育下，传统教育又将何去何从？01AI+教育，值得被看好吗？2020年11月，联合国教科文组织教育信息技术研究所（UNESCO Institute for Information Technologies in Education，UNESCO IITE）发布《教育中的人工智能》(AI in Education: Change at the Speed of Learning)（下称《报告》），从视觉方式和做事方式等两个方面对人工智能在教育中的应用做出了展望。人工智能将如何应用于教育报告指出，人工智能应用于教育，可以在新的视觉方式上产生三个重大影响[3]。其一是认知服务。人工智能技术的发展可以使得微软这样的大型公司提供给开发者相关技术，从而促进许多新兴应用程序的诞生。而这些应用程序对于教育的影响是巨大的，可以消除残疾学生的一些障碍；对于有基础学习挑战的学习者，他们可以在发展这些技能的同时，积极参与更高阶的学习，而不是在掌握这些能力之前将其排除在外。第二是虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）技术的发展。这些技术使得学习对于学生来说更具沉浸感和吸引力。VR让学生们可以从教室到世界的任何地方旅行；AR可以让学生通过特殊的眼镜或耳机观看数字内容，并将数字内容覆盖到真实环境中；MR更是能将虚拟对象与现实世界结合起来，在两者之间互动。第三是物联网与边缘计算的广阔前景。例如，从使用传感器到应用控制器，根据教室或建筑物的实际占用情况提供供暖和照明，使用远程摄像头和生物识别技术帮助校园更加安全等等。在做事方式变革方面，也会有两类影响[3]。一是人工智能可以在元认知脚手架中发挥作用。在个体需要帮助时，人工智能可以帮助他们进行监测，并施以适当的帮助。学生成为人工智能解决方案和服务的主要用户，而不仅仅是教育者、管理员和系统所有者分析数据的对象。二是人工智能可以在支持个性化评估和认证上发挥重要作用。人工智能有潜力实现个性化学习，通过吸收大量数据，为学生个人需要和才能量身定制学习路径；此外，还可以支持个性化评估，对软技能、人际交往技能、道德品质、团队合作、协作等内容进行跟踪分析并评估。人工智能+教育市场甚广如《报告》所言，人工智能在教育领域的发展潜力是巨大的，其可提供的个性化教育等内容，都直击当下传统教育之痛点，困境与难题对撞[3]。由此，人工智能和教育，这两个看似不相关领域的结合，在当下整个社会都是十分火热的话题。在国内，好未来、字节跳动、腾讯、科大讯飞等知名大厂纷纷对AI+教育平台发起投资，全球也兴起了人工智能教育的浪潮。以松鼠AI为代表的智适应学习系统作为亚太区第一家将人工智能“智适应”学习技术应用于K12教育领域，中国TOP20人工智能独角兽科技公司，乂学教育3轮累计融资近10亿元，获SIG、NGP、景林资本、国科嘉和（中科院）、青松基金、新东方教育集团、好未来教育集团、正和岛、俞敏洪个人等联合投资[4]。在一次演讲中，乂学教育创始人称松鼠AI将创造一个达芬奇+爱因斯坦+苏格拉底一样的超级教师。通过算法，AI对学生进行一对一的用户画像和内容侧写，动态、实时的学习路径，无论是学霸还是学渣，都有最适合自己的学习方式。此外，松鼠AI还提供“超纳米级”的知识点拆分以及学习能力和学习方法的拆分等等技术。“在这样的教育下，孩子即便只是上午上课、下午、晚上、周末都不用上课，还可以比原来的成绩好。某种程度上，人工智能所带给人们的不止是福利，还可能是威胁。近年来，AI将取代人类工作这句话时有听闻。的确，以目前来看，随着诸多工序变得自动化，不少工作正逐渐消失在生活中。牛津大学的研究报告表明，根据预估，美国大约有47%的职业将在未来被取代[5]。那么，传统教育依旧如此吗？人工智能+教育优势如斯，是否意味着传统教育、老师将被取代？要回答这些问题，还要看当前的AI+教育发展如何。人工智能在当下教育场景中的实际应用现如今，由于人工智能技术的逐步成熟，无论是线下的学校还是线上教育平台，不少都打出了“人工智能”的口号。不少学校设置了个性化教案、知识图谱教学设计、虚拟化教室、AR/VR/MR虚拟教学，考试也大多由原来的全部线下笔试改为线上机考。市面上，以作业帮、小猿搜题等APP为代表的拍照搜题也一度风靡于中小学，个性化答疑、拍照搜题、大数据学英语、自适应题库等层出不穷人工智能+教育，看似一片繁荣，而事实上，如今的人工智能+教育更像是衍生出的泡沫。扎克伯格在与马云的对话中提到，目前人工智能的能力仍有限，尚需要五到十年的时间来发展[而人工智能在教育领域的实践更是一项新的内容，既无经验，也鲜有参照对象，仍在摸索中。在很大程度上，现如今的许多教育行业的人工智能都只是分析算法、题库、评判规则的堆砌，许多学校即便是打出了“智慧学校”“人工智能做教育”的旗号，但在实际应用中，只是在教学管理上有所体现；一些学校的人工智能教育，甚至在概念上就被窄化为编程课、STEM教育、机器人教育等等。此外，现如今应用于教育领域的的人工智能系统也因为数据稀疏、学习模型容易以偏概全，智能化系统无从谈起，“人工智能”变“人工智障”。从根本上来看，人工智能并没有对教学育人以及教育改革产生根本性的影响，许多都只是作为招生的噱头，离真正的人工智能有效落地，还有很长的一段路。传统教育依旧无法被AI取代疫情中的在线教育经验告诉我们，教育依旧需要回归教室，教育最合适的场景仍然是线下，教室应该存在，教师也应该存在。人工智能目前所能够替代的，是一些复杂琐碎的工作，在管理上解决了不少的重复性和规则性活动，而教师及学校在爱与关怀上为孩子所付出的一切，是任何人工智能都无法比拟的《教育中的人工智能》报告中也探讨了人工智能对于传统教育所产生的影响[3]。人工智能承担了批改问卷等繁琐的工作，设计的个性化学习路径也有助于节约老师的时间。人工智能为老师们节约的时间可以让老师们将精力放在备课和学习上，让学生得到更多的支持、重视、爱和关心。人工智能通过数据分析，让教师之间密切合作。人工智能还可以帮助老师进行专业发展和自我反思。归根结底，人工智能会有助于实现学习的个性化，但无法真正取代老师所代表的传统教育的位置，反而进一步肯定了老师的角色。而即便AI不会取代教育工作者的位置，也重塑了教师教学和学生学习的方式，就像许多其他的行业。在过去的十几年里，教育信息化更多地体现在基于电脑等电子设备上的普及和升级，数字教育、各类办公系统、教学系统、评估系统等等改变了老师的工作方式和学习方式，让教学方式更加便捷，也为教育的目的提供了更多的选项。在将来，人工智能带给教育的，也将会是新的发展方向。03AI+教育，尚有值得探索的边界曾几何时，杭州第十一中学的“ai天眼监控”一度引爆舆论。“智慧课堂管理系统”，3个摄像头在起立的瞬间完成全班点名，将学生置于全方位的监控之下，每一个表情都会被清晰记录，每一次发呆都被事无巨细地分析。在人工智能与教育结合的过程中，“智慧课堂管理系统”已经不是个例。人工智能在一方面方便了教学过程，在另一方面也与伦理之线相互纠缠。此外，人工智能本是推动教育均衡发展的利器，但在实际发展中，由于受到各种制约，人工智能应用于教育，反而在当下造成了另一种程度上的不公平。一些地区因经济、空间、地理等因素无法使用人工智能，数字鸿沟依然存在，且逐渐拉大。在现如今人工智能的效果尚不明朗的情况下，要不要把教育这片净土向人工智能开放？如果开放，边界又该如何界定？这些都是值得商榷的问题。而我们能够达成的共识是，技术是不断发展的，人工智能应用于教育，无论是其将带来的巨大变革，还是在进步当中触及到的伦理边界，AI与传统教育从来都不是此消彼长。由此，在拥抱技术的前提下，让AI与传统教育共同前行，寻求最好的教育方向可能是终极之道。

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。

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。

人工智能什么是有什么价值和意义，人工智能(AI)使机器可以从经验中学习，适应新的输入并执行类似人的任务。您今天听到的大多数AI示例-从下象棋的计算机到自动驾驶汽车-都严重依赖于深度学习和自然语言处理。使用这些技术，可以训练计算机通过处理大量数据并识别数据中的模式来完成特定任务。　　一、人工智能历史　　人工智能一词始创于1956年，但是由于数据量的增加，先进算法以及计算能力和存储能力的提高，人工智能在当今变得越来越流行。　　1950年代早期的AI研究探索了诸如解决问题和符号方法之类的主题。1960年代，美国国防部对这种工作产生了兴趣，并开始训练计算机来模仿人类的基本推理。　　这项早期工作为我们今天在计算机中看到的自动化和形式推理铺平了道路，包括可以设计为补充和增强人类能力的决策支持系统和智能搜索系统。　　好莱坞的电影和科幻小说将AI描绘成占领世界的类人机器人，而AI技术的当前发展并没有那么可怕，甚至还没有那么聪明。取而代之的是，人工智能已经发展为在每个行业提供许多特定的利益。继续阅读有关医疗保健，零售等方面人工智能的现代示例。二、为什么人工智能很重要?　　1)AI通过数据实现重复学习和发现的自动化。但是，人工智能不同于硬件驱动的机器人自动化。AI不是自动执行手动任务，而是可靠，无疲劳地执行频繁，大量的计算机化任务。对于这种类型的自动化，人工询问对于设置系统并提出正确的问题仍然至关重要。　　2)人工智能为现有产品增加了智能。在大多数情况下，不会将AI单独出售。而是，您已经使用的产品将通过AI功能得到改善，就像将Siri作为新一代Apple产品的功能添加一样。自动化，对话平台，机器人和智能机可以与大量数据结合使用，以改善从安全智能到投资分析的各种家庭和工作场所技术。　　3)AI通过渐进式学习算法进行调整，以使数据进行编程。人工智能发现数据的结构和规律性，从而使该算法获得技能：该算法成为分类器或预测器。因此，就像该算法可以教自己如何下棋一样，它可以教自己下一个在线推荐什么产品。当给定新数据时，模型会适应。反向传播是一种AI技术，允许在第一个答案不太正确时通过训练和添加数据来调整模型。　　4)AI使用具有许多隐藏层的神经网络分析更多和更深的数据。几年前几乎不可能构建具有五个隐藏层的欺诈检测系统。不可思议的计算机功能和大数据改变了这一切。您需要大量数据来训练深度学习模型，因为它们直接从数据中学习。您可以提供的数据越多，它们变得越准确。　　5)人工智能通过深度神经网络实现了令人难以置信的准确性，这在以前是不可能的。例如，Alexa，百度搜索和百度相册的交互都是基于深度学习的，并且随着我们使用它们的不断增加，它们将变得越来越准确。在医学领域，来自深度学习，图像分类和对象识别的AI技术现在可以用于以与训练有素的放射科医生相同的准确性在MRI上发现癌症。　　6)AI充分利用数据。当算法是自学时，数据本身可以成为知识产权。答案在数据中。您只需要应用AI即可将其淘汰。由于数据的作用现在比以往任何时候都重要，因此可以创造竞争优势。如果您在竞争激烈的行业中拥有最好的数据，即使每个人都在应用类似的技术，那么最好的数据也会取胜。

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, 英文单词 artilect ,来源于 雨果·德·加里斯 的著作 . 　　“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具有人工智能的机器人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。　 　　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。 　　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。 　　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， 　　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 人类思维方式 　　应用领域 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 　　安全问题　 　　目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过。人工智能的两种实现方法　　人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic Algorithm, 简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural Network,简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁, 非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。定义　　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。 　　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。 　　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"可相关书籍以解决代数 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,它可以从不确定的人工智能机器人条件作出决策;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.

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能，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。从诞生以来，人工智能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”。正因为如此，人工智能的应用方向才十分之广。为了让爱宠宠对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。人工智能定义1：人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。人工智能定义2：人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）。人工智能定义3：人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985）。人工智能定义4：人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）。

人工智能的研究领域及应用范围十分广泛。例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力。

目录 目录1.简单介绍2.什么是人工智能？3.人工智能的应用领域3.1。智能机器人3.2。自然语言处理（NLP）3.3。计算机视觉3.4。数据挖掘3.5。知识代表和规划3.6。语音识别3.7。专家系统4.缔结简单介绍人工智能，也称为人工智能，是一个不断增长的计算和技术研究领域。这个领域已经存在了几十年，在研究、教育和商业环境中越来越受欢迎。这是机器对智能的模拟。人工智能用于许多不同的领域，从机器人到医疗保健再到金融等。本文将讨论人工智能的应用，它是如何工作的，以及它如何使企业、消费者和整个社会受益。什么是人工智能？人工智能是由机器模拟智能，通常以计算机系统的形式。它涉及使用算法和数据使机器像人类一样“思考”。这个想法是使机器能够解决复杂的问题，同时遵循某些规则和模式。一些不同类型的人工智能包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人和专家系统。这些类型的人工智能都用于各个领域，为各种应用程序服务。人工智能的应用领域人工智能有许多不同的应用领域。下面只是一些最受欢迎的人工智能应用程序。智能机器人机器人是人工智能的一个常用应用领域。它涉及使用机器人来执行否则人类很难完成的任务。机器人可能承担的任务示例包括制造物品、组装物体、进行维护以及进行搜索和救援操作。机器人用于许多行业，如汽车、建筑和医疗保健。自然语言处理（NLP）NLP帮助机器理解人类语言。它使机器能够从语音和文本中处理和识别语言。这在创建语音识别和自然语言界面等程序时非常有用。计算机视觉计算机视觉是指使用图像识别来识别图像中物体的机器。这通常用于安全、医疗保健和制造领域。数据挖掘数据挖掘是指使用算法分析数据以找到模式。它用于金融、营销和医疗保健等各个领域。知识代表和规划知识表示和规划是以计算机可以理解的方式表示和组织知识的过程。它经常用于工程、金融和物流等领域。语音识别语音识别是机器识别人类语音的能力。这用于客户服务、虚拟助理和自动电话营销系统等应用程序。专家系统专家系统是人工智能系统，旨在模仿人类专家在特定主题上的行为。它们用于进行医疗诊断、解决数学方程和做出投资决策等任务。缔结本文讨论了人工智能的应用，它是如何工作的，以及它如何使企业、消费者和整个社会受益。人工智能是一个快速增长的领域，正在用于许多应用，如机器人、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、知识表示、语音识别和专家系统。虽然人工智能有很多优点，但重要的是要注意，它也会带来风险。因此，在将人工智能实施到任何应用程序或系统中之前，必须了解与人工智能相关的潜在风险。

人工智能专业是中国高校人才计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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，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。算机行业发展迅猛，特别是在软件领域，各行业对于IT行业的存在着巨大的需求，IT行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种通过计算机和其他智能设备模拟和复制人类智能和行为的技术。这种技术使计算机系统可以学习、推理、识别模式、理解自然语言和执行决策等任务。换句话说，人工智能旨在创造一种可以像人类一样思考、学习、理解和执行任务的智能机器。人工智能是一个广泛的概念，包括多个分支领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉分析、机器人技术等。这些领域的研究和应用不断推动着人工智能的发展，让计算机系统更加智能化和人性化，使得它们能够在各种应用场景中发挥更大的作用，如智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风险控制、智慧工地、智慧城市等。总之，人工智能是一种将计算机系统赋予类似于人类智能的技术，使其能够理解和执行人类任务的技术。它是计算机科学和人工智能研究的一个重要分支，具有广泛的应用前景和社会意义。

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。

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。一、机器学习机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，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能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。二、知识图谱知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。三、自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。机器翻译机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。语义理解语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。问答系统问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。自然语言处理面临四大挑战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算四、人机交互人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。五、计算机视觉计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。六、生物特征识别生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。七、VR/AR虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势。

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。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今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，因此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，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。

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”，也可能超过人的智能。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。

——预见2023：《2023年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)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。行业发展前景及趋势预测1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿根据《新一代人工智能发展规划》，到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展，人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

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。

中国人工智能发展迅猛，政府对人工智能也是很重视的。人工智能的专业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造，人工智能的前景虽然很好，但是它的难度系数很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技术岗位，竞争度降低，薪资相对来说是较高的，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。人工智能的发展前景还是很不错的，原因有几点，智能化是未来的重要趋势之一、产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。目前，人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，我相信在未来的应用前景也会更加广泛。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能，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。从诞生以来，人工智能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”。正因为如此，人工智能的应用方向才十分之广。为了让爱宠宠对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。人工智能定义1：人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。人工智能定义2：人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）。人工智能定义3：人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985）。人工智能定义4：人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）。

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（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。发展阶段：1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。以上内容参考：百度百科——AI

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。

定义是，AI是和人的大脑思考方式是一样的。这个是特别普遍特别不可取的。因为人类对我们大脑如何工作的认知非常的浅，而且没有办法去复制。今天用的机器人学习和深度学习一定程度有点模拟人脑的构造，但是那大概只是1%。基本上，今天的机器学习算法，包括许多最新的算法和人的大脑99%是没有关系的，是用一个适合计算机的方法制造出来的，和人的思考、身心、自我意识、人的感性理性兼并是有非常大的差别的。第三种是AI是与人类行为相似的计算机。这是一个非常简洁非常实用非常明了的定义，不能说是完全错误，但是它缺乏周密的逻辑。因为实用主义者是从很早以前，基于麻省理工的一个所谓智能聊天工具，像一个非常有耐心的心理医生，可以跟人你一句我一句永不停歇地聊下去。当时用的人觉得它很聪明，其实背后是非常简单的逻辑。今天的微软小冰就是一个非常成功的例子，能够更好地和人交流，但是不能成为和人一样的。第四种是人工智能就是会学习的计算机程序。一定程度上，“无学习，不AI”，这个成为了人工智能的核心指导思想，也是很多研究者愿意把自己称为机器学习专家，而不是广泛的人工智能专家。谷歌的阿尔法狗也是因为学习了大量专业棋手的棋谱，然后又从自我对弈的学习提高才能打倒人类的世界冠军。所以确实很多人工智能的程序都是有自我学习的功能，这点是毋庸置疑的。但是人工智能也许应该有一个更广泛的定义。

对人工智能的理解人工智能可分开理解为“人工”和“智能”，即人类创造出来的智能，从广义上来讲只要人类创造出来，能为人类工作减少人类操作步骤，提高工作效率，代替人类工作的都可以归为人工智能.从狭义上来讲，是人工智能是人类创造出来，类似人类一样，能够通过学习，逐渐变得聪明，最终能够像人一样思考，能够做出正确的判断的机器人，甚至比人类更聪明。现在人工智能成为一个热门话题，但是目前人工智能还很遥远，但是社会发展总是惊人的，说不定某一天睁开眼就看到了智能化的世界，或许只要眨眨眼睛，动动手指就能得到你想要的，或者是应为你的生活习惯，你想要的会在固定的时间，固定的地点出现。

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。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。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。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。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（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在使计算机系统具备模仿、理解、学习和推理等人类智能的能力。人工智能的目标是开发和构建智能系统，使其能够执行各种任务，对数据进行分析和解释，并从经验中学习，从而模拟或增强人类的智能水平。人工智能利用多种技术和方法来实现智能系统的构建，其中包括：机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机系统从数据中学习和改进的方法。通过训练模型，系统可以自动发现数据中的模式和规律，并利用这些知识来进行预测和决策。深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个分支，它模拟了人脑神经网络的结构和功能。深度学习通过构建深层神经网络，可以对复杂的数据进行学习和处理，例如图像识别、语音识别和自然语言处理。自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：自然语言处理是关于计算机如何理解和处理人类语言的研究领域。它包括文本分析、语音识别、语义理解等技术，使计算机能够与人类进行自然的语言交互。计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉致力于让计算机系统具备对图像和视频进行理解和分析的能力。通过图像处理、模式识别和机器学习等技术，计算机可以自动识别、分类和理解图像中的对象和场景。人工智能应用广泛，涵盖了各个领域。例如，在医疗领域，人工智能可以用于疾病诊断和预测；在交通领域，可以用于智能交通管理和自动驾驶；在金融领域，可以用于欺诈检测和风险分析等。人工智能的发展也带来了许多伦理和社会问题，如隐私保护、就业影响和人工智能道德等，需要我们进行深入思考和讨论。

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。

1 现代人工智能的发展背景人工智能，英文缩写为AI。它是研究开发人类智能活动规律，构造具有智能的模拟人工系统，其研究主要目的是使机器能够胜任一些以往需要人类智慧才能完成的复杂工作。2016年是人工智能进入快速发展的一年。近年来，各国际智库纷纷关注人工智能及其相关技术发展对就业的替代效应和收入效应在不同行业的不均衡分布。[1]2 人工智能对大学生就业的影响目前，由于人工智能发展的速度极快、影响范围广泛。大部分高校的专业设置以及教学内容创新能力不足，过于滞后无法满足人工智能快速发展的时代需求，没有办法提供推动中国人工智能发展所需的人才。而用人单位由于市场需求，对于大学毕业生运用人工智能的创新能力有极高的要求。2.1 人工智能对大学生就业的消极影响人工智能技术发展替代就业破坏机制主要包括劳动工具改变机制、管理效率提升机制、劳动市场需求破坏机制。人工智能的发展增加了对高技能劳动力的需求，降低了对低技能劳动力的需求，提高了低能力劳动力就业难度。人工智能提高了劳动生产效率，在生产规模不变的条件下减少了就业岗位。2.2 人工智能对大学生就业的积极影响人工智能的发展不仅对社会就业的结构和数量产生影响，还对就业质量起到极大地提高与改善作用。人工智能技术创造的机器承担一些危险、繁重、有损人体健康的工作，保障了劳动者的生命权和健康权。人工智能使得劳动生产效率大幅提升，劳动者将有更多的休闲时间。在生产效率提升的同时，劳动者的劳动报酬也相应增长。总体上，人工智能提升了大学生的就业质量。

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。

人工智能的概念是：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。相关内容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。

人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。

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。以chatGPT为代表的至简人工智能AI能真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种通过计算机和其他智能设备模拟和复制人类智能和行为的技术。这种技术使计算机系统可以学习、推理、识别模式、理解自然语言和执行决策等任务。换句话说，人工智能旨在创造一种可以像人类一样思考、学习、理解和执行任务的智能机器。人工智能是一个广泛的概念，包括多个分支领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉分析、机器人技术等。这些领域的研究和应用不断推动着人工智能的发展，让计算机系统更加智能化和人性化，使得它们能够在各种应用场景中发挥更大的作用，如智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风险控制、智慧工地、智慧城市等。总之，人工智能是一种将计算机系统赋予类似于人类智能的技术，使其能够理解和执行人类任务的技术。它是计算机科学和人工智能研究的一个重要分支，具有广泛的应用前景和社会意义。

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（Artificial Intelligence，缩写AI），起源于上世纪五十年代，通常情况下，人工智能是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术[2]。从 Deep Blue到 Watson，再到 AlphaGo横扫棋类领域，人工智能显然已在众多时刻表现出超越人类的趋势，在各行各业都得到了广泛的应用。在教育领域，上世纪六十年代时，伊利诺亚大学便研发了首个计算机辅助教育系统“PLATO”，近年来，人工智能+教育的热度始终居高不下，人工智能的发展对传统教育也形成了不小的变革与冲击。AI+教育下，传统教育又将何去何从？01AI+教育，值得被看好吗？2020年11月，联合国教科文组织教育信息技术研究所（UNESCO Institute for Information Technologies in Education，UNESCO IITE）发布《教育中的人工智能》(AI in Education: Change at the Speed of Learning)（下称《报告》），从视觉方式和做事方式等两个方面对人工智能在教育中的应用做出了展望。人工智能将如何应用于教育报告指出，人工智能应用于教育，可以在新的视觉方式上产生三个重大影响[3]。其一是认知服务。人工智能技术的发展可以使得微软这样的大型公司提供给开发者相关技术，从而促进许多新兴应用程序的诞生。而这些应用程序对于教育的影响是巨大的，可以消除残疾学生的一些障碍；对于有基础学习挑战的学习者，他们可以在发展这些技能的同时，积极参与更高阶的学习，而不是在掌握这些能力之前将其排除在外。第二是虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）技术的发展。这些技术使得学习对于学生来说更具沉浸感和吸引力。VR让学生们可以从教室到世界的任何地方旅行；AR可以让学生通过特殊的眼镜或耳机观看数字内容，并将数字内容覆盖到真实环境中；MR更是能将虚拟对象与现实世界结合起来，在两者之间互动。第三是物联网与边缘计算的广阔前景。例如，从使用传感器到应用控制器，根据教室或建筑物的实际占用情况提供供暖和照明，使用远程摄像头和生物识别技术帮助校园更加安全等等。在做事方式变革方面，也会有两类影响[3]。一是人工智能可以在元认知脚手架中发挥作用。在个体需要帮助时，人工智能可以帮助他们进行监测，并施以适当的帮助。学生成为人工智能解决方案和服务的主要用户，而不仅仅是教育者、管理员和系统所有者分析数据的对象。二是人工智能可以在支持个性化评估和认证上发挥重要作用。人工智能有潜力实现个性化学习，通过吸收大量数据，为学生个人需要和才能量身定制学习路径；此外，还可以支持个性化评估，对软技能、人际交往技能、道德品质、团队合作、协作等内容进行跟踪分析并评估。人工智能+教育市场甚广如《报告》所言，人工智能在教育领域的发展潜力是巨大的，其可提供的个性化教育等内容，都直击当下传统教育之痛点，困境与难题对撞[3]。由此，人工智能和教育，这两个看似不相关领域的结合，在当下整个社会都是十分火热的话题。在国内，好未来、字节跳动、腾讯、科大讯飞等知名大厂纷纷对AI+教育平台发起投资，全球也兴起了人工智能教育的浪潮。以松鼠AI为代表的智适应学习系统作为亚太区第一家将人工智能“智适应”学习技术应用于K12教育领域，中国TOP20人工智能独角兽科技公司，乂学教育3轮累计融资近10亿元，获SIG、NGP、景林资本、国科嘉和（中科院）、青松基金、新东方教育集团、好未来教育集团、正和岛、俞敏洪个人等联合投资[4]。在一次演讲中，乂学教育创始人称松鼠AI将创造一个达芬奇+爱因斯坦+苏格拉底一样的超级教师。通过算法，AI对学生进行一对一的用户画像和内容侧写，动态、实时的学习路径，无论是学霸还是学渣，都有最适合自己的学习方式。此外，松鼠AI还提供“超纳米级”的知识点拆分以及学习能力和学习方法的拆分等等技术。“在这样的教育下，孩子即便只是上午上课、下午、晚上、周末都不用上课，还可以比原来的成绩好。某种程度上，人工智能所带给人们的不止是福利，还可能是威胁。近年来，AI将取代人类工作这句话时有听闻。的确，以目前来看，随着诸多工序变得自动化，不少工作正逐渐消失在生活中。牛津大学的研究报告表明，根据预估，美国大约有47%的职业将在未来被取代[5]。那么，传统教育依旧如此吗？人工智能+教育优势如斯，是否意味着传统教育、老师将被取代？要回答这些问题，还要看当前的AI+教育发展如何。人工智能在当下教育场景中的实际应用现如今，由于人工智能技术的逐步成熟，无论是线下的学校还是线上教育平台，不少都打出了“人工智能”的口号。不少学校设置了个性化教案、知识图谱教学设计、虚拟化教室、AR/VR/MR虚拟教学，考试也大多由原来的全部线下笔试改为线上机考。市面上，以作业帮、小猿搜题等APP为代表的拍照搜题也一度风靡于中小学，个性化答疑、拍照搜题、大数据学英语、自适应题库等层出不穷人工智能+教育，看似一片繁荣，而事实上，如今的人工智能+教育更像是衍生出的泡沫。扎克伯格在与马云的对话中提到，目前人工智能的能力仍有限，尚需要五到十年的时间来发展[而人工智能在教育领域的实践更是一项新的内容，既无经验，也鲜有参照对象，仍在摸索中。在很大程度上，现如今的许多教育行业的人工智能都只是分析算法、题库、评判规则的堆砌，许多学校即便是打出了“智慧学校”“人工智能做教育”的旗号，但在实际应用中，只是在教学管理上有所体现；一些学校的人工智能教育，甚至在概念上就被窄化为编程课、STEM教育、机器人教育等等。此外，现如今应用于教育领域的的人工智能系统也因为数据稀疏、学习模型容易以偏概全，智能化系统无从谈起，“人工智能”变“人工智障”。从根本上来看，人工智能并没有对教学育人以及教育改革产生根本性的影响，许多都只是作为招生的噱头，离真正的人工智能有效落地，还有很长的一段路。传统教育依旧无法被AI取代疫情中的在线教育经验告诉我们，教育依旧需要回归教室，教育最合适的场景仍然是线下，教室应该存在，教师也应该存在。人工智能目前所能够替代的，是一些复杂琐碎的工作，在管理上解决了不少的重复性和规则性活动，而教师及学校在爱与关怀上为孩子所付出的一切，是任何人工智能都无法比拟的《教育中的人工智能》报告中也探讨了人工智能对于传统教育所产生的影响[3]。人工智能承担了批改问卷等繁琐的工作，设计的个性化学习路径也有助于节约老师的时间。人工智能为老师们节约的时间可以让老师们将精力放在备课和学习上，让学生得到更多的支持、重视、爱和关心。人工智能通过数据分析，让教师之间密切合作。人工智能还可以帮助老师进行专业发展和自我反思。归根结底，人工智能会有助于实现学习的个性化，但无法真正取代老师所代表的传统教育的位置，反而进一步肯定了老师的角色。而即便AI不会取代教育工作者的位置，也重塑了教师教学和学生学习的方式，就像许多其他的行业。在过去的十几年里，教育信息化更多地体现在基于电脑等电子设备上的普及和升级，数字教育、各类办公系统、教学系统、评估系统等等改变了老师的工作方式和学习方式，让教学方式更加便捷，也为教育的目的提供了更多的选项。在将来，人工智能带给教育的，也将会是新的发展方向。03AI+教育，尚有值得探索的边界曾几何时，杭州第十一中学的“ai天眼监控”一度引爆舆论。“智慧课堂管理系统”，3个摄像头在起立的瞬间完成全班点名，将学生置于全方位的监控之下，每一个表情都会被清晰记录，每一次发呆都被事无巨细地分析。在人工智能与教育结合的过程中，“智慧课堂管理系统”已经不是个例。人工智能在一方面方便了教学过程，在另一方面也与伦理之线相互纠缠。此外，人工智能本是推动教育均衡发展的利器，但在实际发展中，由于受到各种制约，人工智能应用于教育，反而在当下造成了另一种程度上的不公平。一些地区因经济、空间、地理等因素无法使用人工智能，数字鸿沟依然存在，且逐渐拉大。在现如今人工智能的效果尚不明朗的情况下，要不要把教育这片净土向人工智能开放？如果开放，边界又该如何界定？这些都是值得商榷的问题。而我们能够达成的共识是，技术是不断发展的，人工智能应用于教育，无论是其将带来的巨大变革，还是在进步当中触及到的伦理边界，AI与传统教育从来都不是此消彼长。由此，在拥抱技术的前提下，让AI与传统教育共同前行，寻求最好的教育方向可能是终极之道。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它旨在研究如何使计算机系统执行类似人类智能的任务。AI系统通常具有学习、推理、解决问题、理解自然语言、识别图像和声音、规划和适应环境等能力。简而言之，人工智能是一种模拟人类智能的技术。AI可以分为两类：弱人工智能和强人工智能。弱人工智能（或称为窄人工智能）是针对特定任务设计的系统，如语音识别、图像识别或推荐系统。这些系统通常在它们所设计的任务上表现出色，但在其他方面表现不佳。强人工智能（或称为通用人工智能）则指具有类似人类智能的通用能力的系统，能够在各种任务和环境中灵活地应对各种问题。尽管当前的人工智能技术取得了很多进展，但强人工智能仍然是一个遥远的目标。AI领域的发展受到多种技术的推动，包括机器学习（尤其是深度学习）、自然语言处理、计算机视觉等。通过这些技术，人工智能已经在许多领域得到了应用，如自动驾驶汽车、智能家居、智能助手、医疗诊断等。然而，人工智能仍然面临许多挑战，包括道德和法律问题、数据安全和隐私问题，以及可能对劳动力市场产生的影响。

要了解人工智能学什么内容，需要首先了解人工智能是什么： 1、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。 2、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。 那么，人工智能学什么内容呢？ 目前人工智能专业的学习内容主要包括： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。 需要的基础课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）。 从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。 想必大家也都知道，现在是一个逐渐智能化的 社会 ，随着 科技 的不断进步，越来越多的智能化产品开始进入到人们的生活中。而近些年，相信大家经常会听到人工智能四个字，人工智能这个行业比较吸引人，同时薪资待遇也较好。因此，很多的大学毕业生毕业之后都想要进入这个行业，但进入这个行业并不容易，如果是零基础的话更是需要学习很多东西才行。那么人工智能入门需要我们学习什么呢？ 需要我们了解的一点是人工智能是一个综合学科，其本身涉及很多方面，比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等，因此，我们想要学好整个人工智能是很不容易的。 首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。 然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，最后做出相应操作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以说是不可或缺的一部分。 最后需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，推荐学习的有Java以及Python。如果以后想往大数据方向发展，就学习Java，而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然，只掌握一门编程语言是不够的，因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++，此外还有MATLAB、VC++等，总之一句话，编程是必不可少的一项技能，需要我们花费大量时间和精力去掌握。 人工智能现在发展得越来越快速，这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到，在未来，我们的生活中将随处可见人工智能的产品，而这些产品能为我们的生活带来很大的便利，而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以，选择人工智能行业不会错，但正如文章开头所说，想入行，需要我们下足功夫，全面掌握这个行业所需要的技能才行。 1.数学基础： 高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析，博弈论； 2.算法积累： 神经网络，支持向量机，贝叶斯，决策树，逻辑回归，线性模型，聚类算法，遗传算法，估计方法，特征工程等； 3.编程语言: 至少掌握一门编程语言，越精通越好，毕竟算法的实现还是要编程的； 4.技术基础： 计算机原理，操作系统，程序设计语言，分布式系统，算法基础； 人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。 该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。 核心课程 ArtificialIntelligence人工智能 MachineLearning机器学习 AdvancedOperatingSystems高级操作系统 AdvancedAlgorithmDesign高级算法设计 ComputationalComplexity计算复杂性 MathematicalAnalysis数学分析 AdvancedComputerGraphics高级计算机图形 AdvancedComputerNetworks高级计算机网络 就业方向参考 (1)搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向) (2)医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。 (3)计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等;还有一个大的方向是车牌识别;目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错; (4)还有一些图像处理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。 另外，AI方向的人才都是高 科技 型的，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有发展前途。 高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。 需要算法的积累： 人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。 需要掌握至少一门编程语言： 比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。 学习人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。 需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。 需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。 一、 Python基础 二、 数学基础，其中包含微积分基础、线性代数以及概率统计 三、 各种框架，如Tensorflow等 四、 深度学习，其中包含机器学习基础、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗神经网络以及深度强化学习。 五、 商业项目实战，如MTCNN+CENTER LOSS 人脸侦测和人脸识别、YOLO V2 多目标多种类侦测、GLGAN 图像缺失部分补齐以及语言唤醒等。 熟练掌握C程序设计语言，以及C++、Java、Visual Basic中的一种程序设计语言 从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。 感谢题主提出的问题，非常荣幸能够做出回答。 1.人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，它能以类似人类智能的方式做出反应。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。自人工智能诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大。可以想象，人工智能带来的 科技 产品将成为未来人类智能的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人工智能不是人类智能，但它可以像人类一样思考，并可能超越人类智能。 2.人工智能是一门具有挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学。人工智能是一门非常广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习、计算机视觉等。一般来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够胜任一些通常需要人类智能的复杂任务。 那么，人工智能学到了什么？ 目前，人工智能专业的学习内容主要包括：机器学习、人工智能导论(搜索方法等)。)、图像识别、生物进化理论、自然语言处理、语义网、博弈论等。 所需的基础课程主要是信号处理、线性代数、微积分和编程(有数据结构基础)。 从专业的角度来看，机器学习、图像识别和自然语言处理都是大方向，只要你精通其中的一个，你就已经非常强大了。所以不要看太多的内容，有些你只需要掌握，你需要选择一个方向来深入学习。事实上，严格来说，人工智能不难学，但不容易学。它需要一定的数学基础和一段时间的积累。

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”，也可能超过人的智能。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，英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学，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作出防御的智能机器，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。如今，人工智能已经演化成了机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互这四大模块，机器学习技术：指计算机通过对大量已有数据的处理分析和学习，从而拥有预测判断和做出最佳决策的能力。自然语言处理技术：指让计算机可以理解人类的语言，包括将人类语言转化为计算机程序可以处理的形式及将计算机数据转化为人类自然语言两种形式，图像处理技术：指让计算机拥有人类的视觉功能，可以获得、处理并分析和理解图片或多维度数据。相较于全球市场，我国人工智能产业链主要包括基础技术支撑、人工智能技术及人工智能应用三个层次，其中自动驾驶、深度学习、语音识别以及图像识别等领域都有着各自取得领先公司和团队。希望中国的人工智能可以实现弯道超车！

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门跨学科领域，旨在研究、开发和应用能够模拟、扩展和辅助人类智能的计算机系统。人工智能的主要目标是让计算机或其他类型的机器能够模仿、模拟或者超越人类的认知、推理、学习、感知、交流和创造等能力。人工智能可以分为两大类：弱人工智能（Narrow AI）：也称为特定人工智能或应用人工智能，是专门针对某一特定任务或领域设计的智能系统。这些系统通常只能完成特定任务，而不能泛化到其他任务或领域。例如，语音识别、图像识别、推荐系统等。强人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）：指具有广泛认知能力和泛化能力的人工智能系统，能够像人类一样在各种不同任务和领域中表现出智能。强人工智能目前尚未实现，仍然是研究和探索的目标。人工智能的发展和应用涉及许多技术和方法，如机器学习（Machine Learning，尤其是深度学习，Deep Learning）、知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）、自然语言处理（Natural Language Processing）、计算机视觉（Computer Vision）、智能机器人（Intelligent Robotics）等。人工智能已经在各个领域取得了显著的成果和广泛的应用，如医疗、金融、教育、交通、工业生产等。然而，人工智能的发展仍面临诸多挑战，包括技术突破、伦理道德、法律法规、数据隐私和安全等问题。

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。 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。

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。发展阶段：1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。以上内容参考：百度百科——AI

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种通过计算机和其他智能设备模拟和复制人类智能和行为的技术。这种技术使计算机系统可以学习、推理、识别模式、理解自然语言和执行决策等任务。换句话说，人工智能旨在创造一种可以像人类一样思考、学习、理解和执行任务的智能机器。人工智能是一个广泛的概念，包括多个分支领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉分析、机器人技术等。这些领域的研究和应用不断推动着人工智能的发展，让计算机系统更加智能化和人性化，使得它们能够在各种应用场景中发挥更大的作用，如智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风险控制、智慧工地、智慧城市等。总之，人工智能是一种将计算机系统赋予类似于人类智能的技术，使其能够理解和执行人类任务的技术。它是计算机科学和人工智能研究的一个重要分支，具有广泛的应用前景和社会意义。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟和复制人类智能的方式，使计算机系统能够执行类似于人类所需的智能任务。它是计算机科学的一个分支，涉及到设计和开发能够模拟和执行人类认知和决策能力的算法和系统。人工智能的目标是使计算机能够模拟人类的智能行为，包括理解和解释自然语言、感知和理解环境、学习和推理、解决问题和做出决策等。人工智能可以应用于各个领域，包括医疗保健、交通运输、金融、教育、娱乐等。人工智能的实现主要依赖于机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing）和专家系统等技术。机器学习通过从大量数据中学习和提取模式，使计算机能够自动进行预测和决策。深度学习是一种机器学习的方法，通过构建多层神经网络模型来模拟人脑的神经网络结构，实现对复杂数据的处理和分析。自然语言处理涉及计算机对自然语言的理解和生成，使计算机能够与人类进行自然的交流和沟通。专家系统则基于领域专家的知识和规则，用于解决特定领域的问题。人工智能的发展和应用对于改变社会和经济的各个方面具有重要意义，但也引发了一些伦理和社会问题，如隐私保护、人工智能的决策透明性和责任问题等，因此需要在技术发展的同时进行相应的监管和规范。

人工智能的意思如下：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。发展方向：《重大领域交叉前沿方向2021》（2021年9月13日由浙江大学中国科教战略研究院发布）认为当前以大数据、深度学习和算力为基础的人工智能在语音识别、人脸识别等以模式识别为特点的技术应用上已较为成熟，但对于需要专家知识、逻辑推理或领域迁移的复杂性任务，人工智能系统的能力还远远不足。基于统计的深度学习注重关联关系，缺少因果分析，使得人工智能系统的可解释性差，处理动态性和不确定性能力弱，难以与人类自然交互，在一些敏感应用中容易带来安全和伦理风险。类脑智能、认知智能、混合增强智能是重要发展方向。

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。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今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，因此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，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。

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。