什么是 人工智能?

什么是 人工智能?

人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
一、人工智能的定义与发展人工智能的概念首次由约翰·麦卡锡在1956年提出，当时定义为“制造智能机器的科学与工程”。随着时间的推移，人工智能的内涵不断扩展，现已成为一门涉及多个学科领域的交叉学科。其目的旨在让机器能够像人一样思考，具备智能。
二、人工智能的核心领域

机器学习：专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构，从而不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心研究领域之一。深度学习：源于人工神经网络的研究，多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过模仿人脑的机制来解释数据，如图像、声音和文本等，是机器学习中的一个新领域。

三、智能机器人的分类人工智能研究中的智能机器可分为以下四类：

“像人一样思考”：属于弱人工智能领域，如Watson、AlphaGo等。“像人一样行动”：同样属于弱人工智能领域，如人形机器人、iRobot、波士顿动力公司的Atlas等。“理性地思考”：属于强人工智能范畴，目前尚无法实现，瓶颈在于脑科学的研究。“理性地行动”：也是强人工智能的一种表现。

四、人工智能技术的发展史

起源（1956年）：在美国达特茅斯学院召开的关于“用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能”的会议，标志着人工智能的诞生。第一次繁荣期（1956~1976年）：机器翻译、机器定理证明、机器博弈等开始兴起。第一次低谷期（1976~1982年）：由于计算机运算能力不足和理论质疑，人工智能研究经费减少。第二次繁荣期（1982~1987年）：决策树模型、多层人工神经网络、专家系统等开始盛行。第二次低谷期（1987~1997年）：LISP机市场崩塌，人工智能研究陷入瓶颈。复苏期（1997~2010年）：深蓝战胜国际象棋冠军，长短期记忆网络、深度学习等研究开始复苏。增长爆发期（2010年至今）：大数据时代的到来，计算机性能增强，非结构化数据不断涌现，推动了人工智能的快速发展。

五、人工智能的应用方向与应用场景

图像处理：利用计算机对图像进行分析，达到所需结果的技术，又称计算机视觉。语音处理：研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音识别、机器合成以及语音感知等处理技术。自然语言处理：利用计算机技术来理解并运用自然语言的学科。

六、人工智能的四要素与产业生态人工智能的四要素是数据、算法、算力和场景。要满足这四要素，需要将AI与云计算、大数据和物联网结合，以构建智能社会。
七、人工智能的主要学派

符号主义：认为人类的认知过程是各种符号进行推理运算的过程，能用计算机来模拟人的智能行为。连接主义：源于仿生学，特别是人脑模型的研究，认为思维的基本是神经元，而不是符号处理过程。行为主义：偏向于应用实践，从环境不断学习以不断修正动作，认为智能取决于感知和行动。

以下是关于人工智能的一些图片展示：






综上所述，人工智能是一门复杂而广泛的学科领域，它涉及多个学科的知识和技术，旨在模拟、延伸和扩展人类的智能。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。