人工智能有哪些,现代软件或较少或更短的人工智能，游戏，企业软件，无人机，智能机器人，数据挖掘，搜索引擎，个性化推荐，图像处理，虚拟工厂，电子营销，各种云等。
什么是人工智能,近年来的人工智能是什么，随着计算机技术的快速发展和越来越多的应用程序，它自然会提出人类智力活动的问题，无法通过计算机实现。几十年来，人们始终将电脑视为机器只能非常迅速，专业和准确计算数字。但在今天的世界来解决这个问题并不完全数值计算，就像语言理解和翻译一样，图形和声音识别，决策和管理不属于数值计算，特别是由于医疗诊断具有特殊的独特体验和知识医生可以做出正确的诊断。这需要计算机可以从“数据处理”中扩展到“知识处理”类别。电脑力量正在转变该类别导致“人工智能”的快速发展重要因素。 AI的定义：人工智能研究中心，着名的美国斯坦福大学教授纳尔逊人工智能下的这种定义：“人工智能是关于该主题的了解 - 如何代表知识以及如何获得知识和使用科学知识。”和另一个马萨诸塞州科技学院温斯顿教授说：“人工智能是如何让计算机在过去的情况下，只有人们可以做聪明的工作。”这些陈述反映了人工智能和基本内容的基本思想。这是人造的法则智力研究人工智能活动，人工智能系统的建设有一定的研究如何让计算机完成以前所需的人类智能可以执行工作，这是研究计算机硬件和软件如何模拟一些人类智能的研究基本理论，行为方法和技巧。 AI（称为AI）是计算机科学的一个分支，自20世纪70年代以来，被称为世界三种尖端技术（空间技术，能源技术，人工智能）之一。它还认为是21世纪的三个尖端技术（基因工程，纳米科学，人工智能）之一。这是因为它的最后三十年来了许多学科的快速发展已经广泛使用，并取得了富有成效的结果，人工智能逐渐成为一个独立的分支，理论和实践都是自我进入一个系统。人工智能是计算机模拟人类主题的一些思考过程和智能行为（如学习，推理，思维，规划等），包括智能计算机制造的原理，类似于人类脑WISDOMA计算机，可以实现计算机实现更高的水平。人工智能将涉及计算机科学，心理学，哲学和语言学。可以说，自然科学和社会科学的所有学科都远远超过了计算机科学的科学，这种关系在人工智能和思维中是实践与理论之间的关系，人工智能是思维科学的技术应用程度，是一个申请分支。从思维的角度来看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑图像思维，灵感思维可以促进人工智能的突破发展，数学经常被认为是基础科学，数学和数学，而人工智能学科必须此外，数学工具，数学不仅在标准逻辑，模糊数学中发挥作用，还可以达成人工智能学科，这将互相促进并更快地发展。从实际的角度来看，人工智能是一种知识DGE工程：使用基于知识的对象，研究知识和知识知识。计算机和智能通常我们使用您的计算机，不仅要告诉您的计算机，该怎么办，您还必须正确地告诉电脑。也就是说，有必要将应用程序应用于任务以根据任务的要求将计算机应用于应用程序。这实际上是在一个完全控制计算机的人中完成的，它不是“智能”。每个人都知道世界国际象棋奇闻围棋王卡斯帕罗夫和美国IBM的RS / 6000（深蓝色）计算机系统于1997年5月11日在六场“人战”中。结果“深蓝色”是3.5比率。总得分为2.5胜。这场比赛一直在思考人;当国际象棋，请参与球员有一个荣思维能力，记忆能力，丰富的经验，不得不在时间上进行反思，迅速开展效果，否则误差已满，这显然是一个“智能”问题。虽然IBM专家开发“深蓝色”计算机也认为它远离智能计算机，但它以高速计算（2R108步骤/秒计算速度）计算。人类智慧计算机的一些模拟。从文字来看，“人工智能”是用人工方法来实现人们的智慧，或者人们让你的电脑类似于人类智慧。在20世纪70年代，许多国家的聪明和知识，已经推出了人工智能研究。由于它太容易了解机器的智慧，因此被认为是只要一些推理法律，就会有专家。水平和超人的能力。通过这种方式，虽然也存在一定结果，但问题已经发生了，例如机器翻译，人们经常认为只要一个双向字典和词汇知识可以实现两种语言的翻译，实际上是而不是这个问题，例如，将英语句子“时间飞得像箭头”翻译为日语，然后翻转到英语，并变成“箭头等箭”;当你把英语“精神愿意屁股薄弱”时，它不仅仅是俄罗斯，然后翻译回“葡萄酒是好的屁股肉被宠坏”（葡萄酒好，但肉已经恶化）。其他方面也存在这种困难。此时，这个人谁最初拥抱了手工情报被指控，甚至人工智能据说是一个“骗局”，“平庸自我休克”，一些国家也为人工智能削减了研究资金，对人工智能的研究进入了低点浪潮。然而，人工智能研究的先驱没有放弃，但严重的反思，总结经验和课程，意识到人们的智力表现可以学习知识，知识，理解和使用现有知识。智能核心正在思考，“智能核心正在思考，所有的智慧或智慧都来自大脑思维活动，以及人类思维的所有知识都是人们思考的产物。” “一个系统很聪明，因为它可以是使用知识。 “要使电脑”聪明“，首先解决计算机如何了解一些必要的知识，以及如何利用知识知识。只有探索一般事物的思维定律。不可能解决更高水平的问题。人工智能研究的发展应该改变为中心的知识。自从对人工智能的研究以来，专家已经被专家知识成功开发，例如：土地分析公司有15个矿物主义知识，可以估算和预测矿物质资源和地质勘探数据，可通过存款分配，储存，品味，采矿价值等推断，并制定合理的采矿计划。发现了超过1亿米矿山。另一个例子是专家系统（霉蛋白）鉴定51种细菌，正确使用23种抗生素，可以帮助医生诊断，治疗细菌传染性血液疾病，为患者提供最好的处方，成功处理数百例。它还通过以下测试：在相互隔离的情况下，医生使用霉菌系统和九大斯坦福大学医学院，并且不知道感染源的患者将被八名专家诊断和规定。结果是霉菌，三位医生是对症的;无论其他可能的病原体是否有效，在药物方面，霉菌比九名医生更好。显示高水平。专家系统的成功，完全表明知识是智力基础，人工智能必须以知识为中心。由于知识到期，利用，收购等的研究取得了很大进展。因此，人工智能研究解决了许多理论和技术问题。 1950年人工智能研究的目标，英国数学家蕾丝（Amting，1912-1954）发表了“计算机和智能”论文提出着名的“牵引试验”，应达到图像提出的智慧; Tulex在本文中相信“不要问你是否可以思考，而是看它是否可以通过以下测试;人员和机器位于两个房间，他们只能谈论，他们看不到彼此。通过谈论如果该人无法区分其他派对或机器，那么它可以认为机器已达到人类智能水平。蒂宁专门设计了一个称为“沉默”的对话，为此目的。在这种对话中，“询问”代表，“明智”代表机器，并假设他们都阅读着着名的小说“采摘灯光出来”的狄更斯，谈话如下：询问：14首诗的第一行是“你是就像夏天“，你不认为”春日“更好？明智：它不是押韵。搜索：“冬天”？它可以完整。方向：它确实押韵，但没有人想要与“冬天”相比。询问者：你不是说Pickwick先生提醒你圣诞节吗？明智：是的。询问者：圣诞节是一个冬天的一天，我认为Pickwick先生在这个类比不介意。明智：我觉得你不认真，“冬天”是指一般冬日，而不是一个特殊的场合，如圣诞节。从上面的对话中可以看出，满足这一要求，但需要电脑模拟不仅可以延长，拓展人类智慧，人类智能，以满足或超过目前难以实现的水平，这是对人工智能的基本研究目标。人工智能研究的短期目标;不仅现有计算机可以在一般数值和非数字信息中进行数据处理，而且还能够使用知识处理问题，可以模拟智能人类行为的一部分。根据这一目标，根据现有计算机智能建立拨款的理论，技术和方法特征吃智能系统。例如，当前的研发专家系统，机器翻译系统，模式识别系统，机器学习系统和机器人。人工智能目前的研究领域，人工智能研究与所进行的特定区域相结合。基本上是以下领域;专家系统专家系统是依靠现有的人体专家知识建立知识系统，人工智能专家系统目前正在研究早期进行，最活跃，最富有成效的地区，广泛应用于医学诊断，地质勘探，石化，石化，石化，军事，文化，教育等领域。它是一个项目系统，具有特定知识和经验领域，当专家解决问题时，应用人工智能来模拟人类思维过程，解决现场各种问题，或在专家水平附近。机器学习用两种方式使计算机具有一般知识;一个人与知识工程师知识，整理，并表示为计算机可以接受，计算机输入方式的归纳有关。另一个是让计算机本身有能力获取知识，它可以学习现有的人类知识，并且在实践中并不总结，完美，这种方式被称为机器学习。研究机器学习，主要在以下三个方面：第一，研究人类学习机制，人脑思维的过程;和机器学习方法;并建立一个l用于特定任务的盈利系统。机器学习的研究基于信息科学，脑科学，神经心理学，逻辑，模糊数学。在这些学科和一起发展。目前取得了很大进展，但它尚未解决问题。模式识别模式识别如何使机器具有感知能力，主要是研究视觉模式和听觉模式的识别。如果您识别对象，地形，图像，字体（如签名）等。在日常生活和军队的所有方面都有很多。近年来，它已经开发了一种模糊数学模式，并且人工神经网络模式的方法逐渐取代了传统的统计模型和结构模式。特殊的神经网络方法模式识别的巨大进展。了解自然语言计算机，如果可以“了解”人们的语言（如中文，英文等），您可以使用口头直接操作您的计算机，这将使人们提供极大的便利。计算机理解自然语言研究有以下三个目标：第一，计算机可以正确地了解人类自然语言输入的信息，并正确回复（或响应）信息输入。其次，计算机的输入信息可以生成相应的摘要并重复输入输入。第三是计算机可以将输入自然语言转化为要求的另一种语言，例如汉语翻译中文或翻译英语作为中文。在淡紫色nt，研究了文本或语言的自动翻译，人们已经做了很多尝试，尚未找到最好的方法，他们需要进一步深入探索。机器人机器人是一种机械机械，可以模拟人们的行为。它经历了三代发展：第一代（程序控制）机器人：此机器人通常根据以下两种方式“学习”;设计师预先在程序控制下预先将内存预先写入机器人中的内部存储器。另一个被称为“教学 - 再现”模式，这种方式，在机器人执行任务之前，技术人员指导机器人操作，机器人逐步记录整个操作处理，每个步骤都表示为一个操作说明。教学教学后，机器人按顺序完成工作（即再现）。如果任务或环境发生了变化，则需要重新编程。该机器人的张解优势机床，炉子，焊机，生产线。最近，最受欢迎的，实用的机器人属于这一点。这个机器人的最大缺点是它只能刻刻，环境略有改变。如果加工项目略微倾斜），甚至有问题，甚至危险，因为它在机器人在场景中的工人抓住了工具下方的情况后，它不会感觉到功能。第二代（Adaptive）机器人：该机器人配备了相应的感官传感器（如视觉，听觉，触觉传感器等），实现简单的I诸如操作环境，操作目的，以及分析机器人人体中的计算机的形象。处理，控制机器人的动作。虽然第二代机器人有一些主要智能，但技术人员需要协调。有一些商业产品。第三代（智能）机器人：智能机器人具有类似的智能，其配备了高灵敏度传感器，因此具有普通人视觉，听力，气味和触觉能力的能力，并分析了感知信息并控制自己。行为，处理环境的变化，完成复杂，困难的任务。并且有自学，总结，总结和提高掌握能力知识。目前开发的智能机器人只有部分智能，而实际意义的智能机器人仍然很远。智能决策支持系统决策支持系统是一种科学科学，与“知识智能”具有极其密切的关系。在20世纪80年代，专家成功地成功地成功地成功，以及人工智能的应用，尤其是智能和知识处理技术，扩大了决策系统的应用范围，提高了系统解决问题，这成为智力决策支持系统。人工神经网络人工神经网络受到研究人体大脑的神秘感受，试图使用大量的加工单位（人工神经元，治疗康科网关，电子元件等）以模仿人脑神经系统的工程结构和工作机制。在人工神经网络中，通过神经元之间的相互作用来实现信息的处理，并且被生成知识和信息的存储作为网络元件互连的分布物理关系，并且网络的学习和识别取决于神经元。连接权重的动态演变。多年来，人工神经网络的研究取得了很大的进步，已经成为Aunique风格的信息处理纪律。当然，目前的研究只是一些简单的人工神经网络模型。建立一套完整的理论和技术系统，更多努力和解需要侦探。然而，人工神经网络已成为人工智能的一个极其重要的研究领域。结论：人类通过五千种发展进入了知识的“知识经济”。人类社会具有前所未有的高速。知识是智慧的基础，知识只转化为智慧发挥作用，知识的智慧无限，而且聪明也将在人类社会中具有日益增长的作用。更多人建议：知识经济的进一步发展将是“智能经济”。 “智能经济”是基于“广义情报”经济，“广义情报”包括：“集成智能”结合人类智力，人工智能，和人类和智能机器。它可以想到“智能经济”，基于广义智能“智能经济”将具有比知识的“知识经济”更高的智力水平，这更高，更快。叶Xiusong电子委员会转载：谢谢你选择！
身边的人工智能有哪些,1，机器翻译机翻译，也称为自动翻译，是将自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。它是计算语言学的一个分支，人工智能的最终目标之一，它具有重要的科学研究价值。 2，人们的人脸识别，是基于人脸特征信息识别的生物识别技术。使用相机或相机收集面向面向的图像或视频流，并自动检测和跟踪图像中的人的面部，然后检测一系列相关技术，检测人脸识别，通常称为肖像识别，面部识别。 3，指纹识别指纹识别是指通过COMP进行身份验证形成不同指纹的细节特征点。指纹识别技术涉及众多学科，例如图像处理，图案识别，计算机视觉，数学形态，小波分析。由于每个人的指纹都不同，指纹也不同于同一人的十个手指之间，因此指纹可用于识别。 4，无人驾驶汽车无人驾驶汽车是一种智能车，也被称为轮移动机器人，主要依靠计算机系统的智能驱动器实现无人驾驶的目的。 5，在线客户服务现在，很多网站为用户提供客户在线聊天，但并不是每个网站都有实时服务。在许多情况下，它只是你对话的主要AI。大多数聊天robo.TS也不可思议，但其中一些可以从网站学习知识，当用户需要需求时，将它们呈现在用户面前。参考资料来源：百度百科全书 - 机器翻译参考资料来源：百度百科全书 - 人类脸部参考资料来源：百度百科全书 - 指纹识别来源：百度百拓 - 无人驾驶课程资料来源：百度百拓 - 在线客户服务

责任编辑（陈灵龙）

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