每个人对新事物的出现都有不同的看法，对人工智能的看法也不一样。下面小编整理一下你对人工智能的看法，供大家阅读！
人工智能的介绍和观点
摘要：人工智能是计算机科学的一个领域，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，能够以类似于人类智能的方式做出反应。其研究和应用领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维机制、智能数据检索等。除了计算机科学，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、哲学等多个学科。人工智能也被认为是21世纪三大前沿技术之一(基因工程、纳米科学、人工智能)。在过去的三十年中，它发展迅速，在许多学科中得到了广泛的应用，并取得了丰硕的成果。人工智能逐渐成为一个独立的分支，在理论和实践上都成为一个体系。
关键词：人工智能领域应用技术
一、人工智能概述
“人工智能”一词是在1956年的达特茅斯学术会议上首次提出的。从那时起，研究人员发展了许多理论和原则，人工智能的概念越来越受欢迎。人工智能研究的主要目标之一是让机器能够胜任一些通常需要人类智能的复杂任务。
通常计算机的数学基础包括统计学、信息论和控制论，当然还有一些非数学的学科。在长期的工作中，计算机往往只是持之以恒地使用这些知识，基本上是依靠以前的“经验”。所谓人工智能，就是计算机可以像人脑一样工作，不仅不断学习，而且在工作的过程中可以跳跃式学习，即可以像人一样获得顿悟或灵感。一直以来，计算机通常只凭经验工作，很难有“顿悟”，也就是很难得到很大的技能提升。人类实践的过程既包括经验，也包括创造。这是聪明的工人梦寐以求的。
近几十年来，人工智能日益发展，技术日益成熟，研究成果日益丰富。例如，在2013年，数据中心的数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，从而衍生出一种研究函数性质的新方法。作者发现，新的数据分析方法为计算机社会提供了一种“创造”的方法。
二、人工智能的科学范畴
现在，人工智能已经成为信息技术领域的一个重要课题。本学科研究如何使机器智能化或如何利用计算机实现智能化的理论、方法和技术。因此，人工智能属于计算机科学技术以及信息处理和自动化技术的一个前沿领域。但由于其研究内容涉及“智能”，人工智能不仅限于计算机、信息、自动化等学科，还涉及智能学科、认知科学、语言学、逻辑学、教育科学、系统教学、数学科学等多个学科。人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
三、人工智能的研究内容
人工智能的研究内容可以概括为八个方面：搜索与求解、学习与发现、知识与推理、发明与创造、感知与交流、记忆与联想、系统与构建、工程中的应用。就研究对象而言，人工智能涉及三个相对独立的领域，即：(1)阅读和说话的计算机程序的研究，也就是通常所说的“自然语言处理”；(2)开发一种灵敏的机器，通过设计具有视觉和听觉编程的机器人，使其在移动时能够识别变化的环境；(3)开发一个通过符号识别模拟人类专家行为的程序，即专家系统。但从研究的性质来说，人工智能一般可以分为理论研究和工程研究两个方面。理论研究主要是研究和探索与人类和机器智能的发展和理解相关的理论，而工程研究主要是
设计和开发工具来研究人工智能和产品，如专家系统。然而，这并不意味着它们是相互独立的；相反，它们是相互依存、不可分割的。随着人工智能理论和技术的逐步采用，以及产品的具体开发。理论研究和工程研究的界限会缩小，直至消失。
四。人工智能的技术特征
(1)具有搜索功能。使用一定的搜索策略可以快速找到答案。
(2)知识表示能力。可以表示一些不准确、模糊的知识(适合表示多媒体数据)。
(3)一定的推理功能。你可以从给定的事实和前提中找到答案，发现知识。
(4)抽象功能。抽象用于区分重要和不重要的特性。借助抽象函数，可以将处理问题中的重要特征和变量与大量不重要的特征和变量区分开来，使处理更加有效和灵活。对于用户来说，往往只需要描述“问题是什么”和“要做什么”，而把“怎么做”留给智能程序去完成。
(5)语音识别功能和模糊信息处理能力。处理不准确和模糊信息的能力。
五、人工智能的发展阶段
第一阶段：20世纪50年代人工智能的兴起与被忽视：人工智能概念首次提出后，一批令人瞩目的成果相继出现，如机器定理证明、跳棋程序、一般问题S求解程序、LISP表格处理语言等。但由于消化法的推理能力有限，机器翻译的失败，人工智能进入了低谷。这个阶段的特点是：重视解题方法，忽视知识的重要性。
第二阶段：20世纪60年代末至70年代，专家系统的出现引发了人工智能研究的新高潮。树突状化学质谱分析系统、霉素病诊断与治疗系统、前景展望系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究与开发。引领人工智能走向实用。而且，1969年，国际人工智能联席会议成立。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的发展，人工智能有了很大的发展。1982年，日本启动了“第五代计算机发展计划”，即“KIPS，一个用于知识和信息处理的计算机系统”。它的目的是让逻辑推理和数值运算一样快。虽然这个计划最终失败了，但是它的发展已经形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络迅速发展。1987年，美国召开了第一届神经网络国际会议，宣告了这门新学科的诞生。此后，各国逐渐加大了对神经网络的投入，神经网络发展迅速。
第五阶段：90年代，出现人工智能新的研究高潮。随着网络技术特别是互联网技术的发展，人工智能的研究开始从单个智能体转向基于网络环境的分布式人工智能。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，也研究多目标问题求解
(1)将人工智能应用于企业管理的意义不在于提高效率，而在于用计算机实现人们非常需要做，而工业工程信息技术靠人力做不到或难以做到的事情。刘在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中指出，人工智能在企业管理中的应用应以数据管理和处理为核心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干主题数据库，所有应用系统都要围绕主题数据库来构建和运行。
(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是未来教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展和新的教学系统开发模式的提出和不断完善，促使人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术领域开发新的教学系统，其中计算机智能教学系统是典型代表。
2.在工程领域的应用
(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论与技术在医学领域的重要应用，具有重大的科研和应用价值。可以帮助医生解决复杂的医疗问题，作为医生诊断治疗的辅助工具。目前，医学智能系统通过其在医学影像中的重要作用，已经应用于内科、骨科等多个医学领域，并在不断发展和完善。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能发挥作用的主要领域。1978年，美国斯坦福国际问题研究所开发了矿产勘查评价专家系统“PROSPECTOR”，用于勘查评价、区域资源评价和钻井井位选择。它是工业领域第一个人工智能专家系统，发现了一个价值超过1亿美元的钼矿床。
3.技术研究中的应用
(1)在超声无损检测(NDT)和无损评价(NDE)领域，专家系统方法被广泛用于对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和分类。专家利用超声波无损检测仪器，以其高精度的计算、控制和逻辑判断，代替大量人员的体力和脑力劳动，减少了任务因素带来的划痕，提高了检测的可靠性，实现了超声波检测和评价的自动化和智能化。
(2)人工智能在电子技术中的应用由来已久。随着网络的飞速发展，网络技术的安全性成为我们关注的焦点。因此，我们必须在传统技术的基础上改进和改变网络安全技术，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高层次的AI通用和专用语言、应用环境和专用机器，而人工智能技术为我们提供了可能性。
七、人工智能的发展方向
1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有效的研究领域。它是一个程序系统，具有特定领域的大量知识和经验。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中，出现了成功而有效地应用人工智能技术的趋势。
2.智能信息检索技术的快速发展。人工智能在网络信息检索中的应用主要表现在：(1)如何利用计算机软硬件系统来模仿、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息中既包含一般原理、概念等规律性知识，又包含大量的经验知识，必然导致推理存在模糊、随机、不可靠等不确定因素，因此需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一个通用的智能架构，一直处于人工智能研究的前沿，表现出了很强的问题解决能力。它认为机器人的发展是人工智能应用的一个重要领域。
八。强弱对比
1.强人工智能：强人工智能认为有可能创造出真正能够推理和解决问题的智能机器，这样的机器可以被视为有感知能力和自我意识的。强人工智能可以分为两类：(1)类人人工智能，即机器的思维和推理就像人的思维一样。(2)非人人工智能，即机器产生与人完全不同的感知和意识，使用与人完全不同的推理方法。
2.弱人工智能：弱人工智能认为不可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器。这些机器只是看起来很智能，其实并没有真正的智能，不会有自主性。
主流科学研究集中在弱人工智能领域，一般认为在这一研究领域已经取得了相当大的成就。强人工智能的研究处于停滞状态。
结论和意见：
人工智能的研究内容和应用领域广泛，决定了人工智能在未来所有工作领域都有大展手脚的机会，是未来社会发展的趋势。因此，我们需要一代又一代地为之努力。不仅要在弱人工智能上有所突破，还要在强人工智能上有大的进步。对于人工智能来说，现在和未来都会有或多或少的努力，为了更好的明天。展望未来，人工智能可以更好地融入社会的方方面面，造福人类。
人工智能的发展阶段
1956年夏天，以麦卡锡、明斯基、罗切斯特、神农为首的一批有远见的青年科学家聚在一起，研究和讨论了用机器模拟智能的一系列相关问题，并首次提出了“人工智能”一词，这标志着“人工智能”这一新学科的正式诞生。IBM的“深蓝”计算机打败了人类的国际象棋世界冠军，这是人工智能技术的完美体现。
人工智能学科自1956年正式提出以来，50年来取得了长足的发展，已经成为一门广泛的交叉性和前沿性科学。一般来说，人工智能的目的是让计算机像人一样思考。如果你想制造一台思考机器，你必须知道什么是思考，更进一步，什么是智慧。什么样的机器是智能的？科学家制造了汽车、火车、飞机、收音机等等。它们模仿我们身体器官的功能，但是它们能模仿人类大脑的功能吗？到目前为止，我们只知道我们顶盖里的这个东西是由数十亿个神经细胞组成的器官。我们对这个东西知之甚少，模仿它可能是世界上最难的事情。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具。在随后的几年里，无数科学家为了这个目标而努力。如今，人工智能不再是少数科学家的专利。世界上几乎所有大学的计算机系都在学习这门学科，学计算机的大学生也必须上这样一门课。在大家的不懈努力下，现在的电脑似乎已经变得非常智能了。比如1997年5月，IBM开发的深蓝计算机打败了国际象棋大师卡斯帕罗夫。也许你不会注意到，在一些地方，计算机帮助人们做其他原本只属于人类的工作。计算机以其高速度和准确性为人类发挥作用。人工智能一直是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其他计算机软件也因为人工智能的进步而得以存在。
人工智能的主要成就
人机游戏
1996年2月10日至17日，加里卡斯帕罗夫4: 2击败深蓝。
1997年5月3日至5月11日，加里卡斯帕罗夫以2.5: 3.5不敌改良后的深蓝。
2003年2月，加里卡斯帕罗夫以3: 3战平了深大。
2003年11月，加里卡斯帕罗夫以2: 2战平“X3D德国人”(X3D-FRITZ)。
模式识别
采用$模式识别引擎，包括2D识别引擎、三维识别引擎、驻波识别引擎和多维识别引擎。
2D识别引擎已经推出了指纹识别、人像识别、字符识别、图像识别和车牌识别。驻波识别引擎引入了语音识别；3D识别引擎已经推出了指纹识别玉带挂林(Play智能版1.25)。
自动化工程
自动驾驶仪(OSO系统)
印钞厂(流水线)
猎鹰系统(YOD图纸)
知识工程
本文以知识本身为处理对象，研究如何利用人工智能和软件技术来设计、构建和维护知识系统。
专家系统
智能搜索引擎
计算机视觉和图像处理
机器翻译和自然语言理解
数据挖掘和知识发现
