简介：许多朋友问有关人工智能概述的含义的问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
关于“人工智能发展的成熟发展”的这部漫画生动地向前两个人工智能繁荣展示了人们，从某些领域的人工智能表现出色到震惊，再到当时逐渐实现人工智能，以及人造人造的人工智能当时仍有智力仍然存在。各种局限性，因此存在一个有趣的心理差距的有趣过程。
人工智能基本上可以分为三个阶段：符号阶段，统计学习阶段，神经网络。
1.符号阶段
此阶段的技术原理：人为指定的逻辑=“机器执行逻辑并产生结果
这是图灵机的原型。图灵的基本思想是使用机器模拟使用纸和笔进行数学操作的人的过程。
在此阶段，人们制定规则，然后通过机器执行这些规则进行推理和预测。
但是，此阶段存在问题。有什么问题？
例如：医学专家系统（用于判断状况）
问题1：世界很复杂，混乱。旧专家的经验可以转换为规则，计算机的逻辑也受到限制。没有办法贫穷。
问题2：不同的疾病具有相同的症状，从而导致无法准确判断这种情况。因此，在此阶段，知识获取，狭窄的知识，较弱的推理，差的实践等问题等问题逐渐暴露出来。
因此，自1976年以来，人工智能的研究进入了6年的小米时期。
2.统计学习阶段
此阶段的技术原理：数据 +算法=“机器学习逻辑=”根据学习逻辑生成结果
此阶段是通过数据计算算法改变自己的学习，因此也可以称为机器学习。通过简单的模拟思维，在此阶段学习了思维，也学习了规则，“符号阶段”是人类的。它与以前的阶段完全不同，以制定机器和机器的规则。
举一些例子：
但是，很难在统计学习阶段准确模仿人类的直觉，例如：声音识别，面部识别，情感识别等。
3.神经网络
此阶段的技术原理：数据 +模拟的大脑结构=“机器学习逻辑=”根据学习逻辑生成结果
在此阶段，上一个阶段的算法被模拟的大脑结构（神经元）取代。每个神经元代表不同的维度，将这些维度与全面分析相结合，然后绘制结果。这与人们的思想非常接近。实际上，这是一个直觉。因此，就像黑匣子一样，您不知道它是如何工作的。
因此，结构很复杂，结果很难预测。在某些情况下（例如数据或功率的数量不够大），神经网络不如普通机器学习算法（例如SVM（支持向量机））好。
3.1模拟神经网络模仿人脑结构：
3.2。实施原则：
图中的小圆圈实际上是神经元。每个神经元负责某个特征。神经元互连，然后将所有特征组合为更高级的复杂特征。神经元越多，神经网络就越复杂，就像人类神经元一样，大脑继续学习，树突状的树突不断增加。
神经网络也存在问题，甚至不能简单或逻辑操作。它需要大量数据才能学习。大量数据学习需要大量的计算能力。
直到大数据和GPU的出现为止，具有足够的数据和强大的计算能力，以使复杂的神经网络现实。过去，玩游戏的图形卡NVIDIA成为了专业人工智能教练。
在一些复杂的系统面前，数据正在增长，大数据的见解不会增长。
因为大数据预测会遇到噪声故障。
例如：
在美国大选中，希拉里在数据方面有优势，但仍然存在黑天鹅事件，特朗普赢得了胜利。
因此，面对多维和多因素复杂系统，大数据预测通常会失败。目前，大数据 +人工智能可能是更好的解决方案。
1.根据学习模式进行分类
通过告诉计算机是猫和狗，让计算机继续学习猫和狗。通过该指南，计算机具有识别猫和狗的能力。参与其中，因此被称为监督和学习。
通过给计算机的猫和狗的大量图片，让计算机发现猫和狗特征的规则，然后对猫和狗进行分类。在这里，我学会了猫和狗的特征。
1.文本分类
2.明智的流量
有大量的旅行数据并实现智能运输
3.照片对象识别
4.可以识别人们的情绪：
5.声音识别
聪明的家，智能汽车
6.翻译
百度翻译，有翻译，Google翻译
7.AI设计师
8.艺术
9.财务
例如：机器取代了人们筛选研究报告，阅读研究报告并提供分析数据
例如：预测股价
10.农业
11.医学，目前主要是在图像识别阶段，例如看电影。
12.去：
13.无人驾驶
人工智能包括机器学习
机器学习包括特征学习
注意学习包括深度学习
人工智能的出现使我们对科学技术的看法成为了很大的变化。以下是我编译的人工智能的组成，供您阅读！
一些介绍和对人工智能的看法
摘要：人工智能是计算机科学领域。它试图了解智力的本质并产生一种可以响应人类智能相似性的新智能机器。研究和应用领域包括模型识别，自然语言理解和生成，专家系统，自动程序设计，定理认证，协会，协会和思维机制，数据智能检索等在计算机科学上，人工智能还涉及许多学科，例如信息理论，控制理论，自动化，生物学，生物学，心理学，数学逻辑，语言学，医学和哲学。被认为是21世纪的三种顶级技术之一（基因工程，纳米 - 科学，人工智能）。在过去的三十年中，它已经实现了快速发展，已在许多纪律领域中广泛使用，并取得了富有成果的结果。人工智能已逐渐成为一个独立的分支。它已成为理论和实践中的系统系统。
1.人工智能概述
“人工智能”一词最初是在1956年的达特茅斯学术会议上提出的。当时，研究人员开发了许多理论和原则，人工智能的概念已经越来越受欢迎。人工智能研究的主要目标之一。是为了使机器能够胜任通常需要人类智能完成的复杂任务。
通常，计算机的数学基础包括统计，信息理论和控制理论，当然还有一些非数字学科。在长期工作中，计算机经常使用这些知识来起作用，基本上只是依靠先前的“经验”。所谓的人工智能意味着计算机可以像人的大脑一样工作，不仅可以连续学习，而且还可以在工作过程中学习跳跃风格的学习。长期以来，计算机通常只能在经验上工作，并且很难“启发”，也就是说，很难获得更大的技能提高。人类实践过程包括经验和创造。这是聪明的工人梦想。
近几十年来，人工智能越来越多地发展，技术已经变得越来越成熟，研究结果变得越来越丰富。研究功能性质的一种新方法。作者发现新的数据分析方法为计算机社会“创建”提供了一种方法。
第二，人工智能的科学类别
现在，人工智能构成了信息技术领域的重要学科。本学科研究如何使机器具有智能或如何使用计算机来实现智能的理论，方法和技术。因此，人工智能既是计算机科学和技术的前沿领域，也是信息处理和自动化技术的切割边缘领域。，但还涉及智能学科，认知科学，语言学，逻辑，教育科学，系统教学，许多学科的数学科学方面。人工智能是一项全面的跨学科和边际学科。
第三，人工智能的研究内容
人工智能的研究内容可以总结为：搜索和解决方案，学习和发现，知识和推理，发明和创造，感知和沟通，记忆与关联，记忆与关联，系统和构造以及在工程中的应用。从研究对象的角度来看，人工智能涉及三个相对独立的领域，即：（1）计算机程序读写，通常称为“自然语言处理”；（2）开发敏感的机器，并通过视觉和听觉编程设计机器人，您可以在活动期间识别不断变化的环境；（3）开发符号识别以模拟人类专家行为，即专家系统。但是，在研究方面，人工智能通常可以分为两个方面：理论研究和工程研究。理论研究主要是研究和探索发展和理解人员和机器智力的理论。工程研究主要是
设计和开发诸如人工智能和专家系统之类的产品等工具。但是，这并不是说它们彼此独立。相反，它们彼此依赖，并且是不可分割的。由于人工智能理论和技术被逐渐采用，并专门开发了产品。理论与工程研究之间的界限将减少直到消失为止。
第四，人工智能的技术特征
（1）具有搜索功能。使用某个搜索策略可以快速找到答案。
（2）知识表示能力。可以表达一些不准确和模糊的知识（适合指示多媒体数据）。
（3）某些推理功能。您可以从给定的真理和前提中找到答案并发现知识。
（4）抽象功能用于区分重要和非重要特征。借助抽象功能，可以将处理问题的重要特征和可变性与大量非重要功能和可变公式区分开来，以使处理更有效，更灵活。对于用户，通常只需要描述“”什么问题”，“做什么”，然后将“如何做”留给智能程序完成。
（5）语音识别功能和模糊的信息处理功能。处理不准确和模糊信息的能力。
第五，人工智能的发展阶段
第一阶段：1950年代人工智能的崛起和忽视：首次提出了人工智能的概念之后，出现了许多重要的结果，例如机器定理认证，检查器跳跃过程，一般问题解决方案。程序，LISP表处理语言等。但是，由于解散的推理能力和机器翻译失败的有限，人工智能进入了槽。此阶段的特征是：注意解决问题的方法并忽略知识的重要性。
第二阶段：从1960年代后期到1970年代，专家系统出现了，使人工智能研究成为新的高潮。勘探系统，传闻II语音理解系统和其他专家系统已经实践了人工智能。此外，国际人工智能联合会议于1969年成立。
第三阶段：在1980年代，随着第五代计算机的开发，人工智能发展巨大。在1982年，日本开始了“第五代计算机开发计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，目的是使逻辑推理如此之快地实现数值操作。尽管该计划最终失败了，但其发展却形成了一波研究人工智能。
第四阶段：在1980年代末，神经网络发展迅速。在1987年，美国举行了第一次国际神经网络会议，宣布了这一新学科的诞生。随后，对神经网络的投资逐渐增加和神经网络发展迅速。
第五阶段：在1990年代，人工智能出现了新的研究高潮。由于网络技术的技术发展，尤其是国际互连，人工智能开始从单一的智能主题转变为网络环境中分布式人工智能的研究。不仅是您基于同一目标研究分布式问题，还可以研究分布式问题多个智能主题的多个目标问题可以解决它，而人工智能更为实用。此外，由于霍普菲尔德的多层神经网络模型的提议，人工神经网络的研究和应用具有繁荣的场景。情报已经渗透到社会生活的各个领域。
6.人工智能的应用
1.在管理系统中应用
（1）人工智能在公司管理中的重要性不是提高效率，而是要使用计算机意识到人们需要做很多事情，但是工业工程信息技术是人为的，但不能做到或难以做到。刘尤兰（Liu Yuran）的文章“谈论人工智能在企业管理中的应用”，指出，人工智能在企业管理中的应用，以数据管理和处理为中心，并建立了围绕核心业务的几个主题数据库，以及核心业务的领先过程和领先过程企业和所有主题数据库以及所有这些数据库，所有这些，所有，所有，全部，全部，全部，全部，全部，全部，所有这些，应建立和操作围绕主题数据库。
（2）智能教学系统（ITS）是人工智能和教育的主要形式，它也是未来教学系统的发展方向。新教学系统的发展模型已促进人们全面使用超级媒体技术，网络基金会和人工智能技术区域来开发新的教学系统。计算机智能教学系统是典型的代表。
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中的重要应用。它具有巨大的科学研究和应用价值。它可以帮助医生解决复杂的医疗问题作为被诊断和治疗的医生的辅助工具。目前，医疗情报系统已通过其在医疗成像中的重要作用应用于许多医学领域，例如内科和骨科，并且正在不断发展并改善。
（2）地质探索，石化和其他领域是人工智能的主要作用。1978年，斯坦福大学国际研究所的美国国际研究所的发展并被制成矿产勘探和评估专家系统“探矿者”。该系统被用来探索和评估，区域资源估值和钻井。
3.技术研究中的应用
（1）在超声非破坏性检测（NDT）和非破坏性评估（NDE）领域中，目前广泛使用主要系统方法来判断和分类超声损害中缺陷的性质，形状和大小（UT）;检测仪器，以高度精确的操作，控制和逻辑判断代替大量人的身体强度和脑力，减少由任务因素引起的非润滑，提高检测的可靠性并实现超声检测和评估的自动化和智能。改变。
（2）人工智能在电子技术领域的应用长期存在。随着互联网的快速发展，网络技术的安全是我们关注的重点。因此，我们必须基于传统技术来改进和更改网络安全技术，并大力开发高效的AI技术，例如数据挖掘技术和人工免疫技术。更高级的AI通用和专用语言的开发以及应用环境以及特殊机器的开发，而人工智能技术为我们提供了可能性。
7.人工智能的发展方向
1.专家系统是人工智能中最活跃，最有效的研究领域。这是一个计划系统，在特定领域具有大量的知识和经验。在近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中，它发展了成功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开发。人工智能在网络信息检索中的应用主要体现在：（1）如何使用计算机软件和硬件系统模仿，扩展和扩展人类智能理论，方法和技术。（2）由于网络知识信息包括常规知识，例如一般原则和概念，以及大量的经验知识。需要使用人工智能的研究结果。
3.Soar是一种一般的智能体系结构。它始终处于人工智能研究的最前沿。它显示出强大的解决问题能力。它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。
8.强烈和虚弱的对比度
1.强大的人工智能：强大的人工智能观点认为，可以创建可以真正推理和解决问题的智能机器，并且这种机器可以被视为有意识和自我意识。1）人工智能的人工智能，即机器的思维和推理就像人类的思维。（2）非类人的人工智能，也就是说，机器具有完全不同的意识和意识，与他人不同，并使用完全不同的推理方式。
2.虚弱的人工智能：虚弱的人工智能观点认为，不可能创建能够真正推理和解决问题的智能机器。这些机器看起来很聪明，但是它们并没有真正的智慧，也不会具有自主意识。
主流科学研究集中在人工智能上，人们普遍认为该研究领域已取得了相当大的成就。强大的人工智能的研究处于停滞状态。
结论和观点：
人工智能的各种研究内容和应用领域都确定人工智能有机会在未来的各个工作领域展示，这是未来社会发展的趋势。为此，我们需要为这一代人努力工作。我们不仅必须在虚弱的人工智能中取得突破，但我们还必须努力在强大的人工智能方面发挥出极大的侵略性。对于人工智能，将有或多或少的能量或多或少地与未来支付，以便更好明天。预计人工智能可以更好地融入未来的社会各个方面并使人类受益。
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人工智能（人工智能），英语缩写为AI。这是一门新的技术科学，研究了模拟，扩展和扩展的智能，方法，技术和应用系统。它是计算机科学的一个分支，试图理解智力的本质，并生产出可以响应人类智能相似性的新智能机器。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。
AI。
人工智能，英语缩写是AI.T是一门技术科学，研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。在“第十三五年计划”的情况下，我的国家非常重要为了发展人工智能，国内研究机构还对人工智能的最前沿技术进行了系统研究。
例如，1997年5月11日，俄罗斯国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫（Gari Kasparov在正常的时间限制中击败了世界上第一个列出的球员，这标志着国际象棋历史的新时代。
人工智能概述：
人工智能的定义可以分为两个部分，即“人造”和“智能”。“人造”更好地理解，争议不是很好。有时我们必须考虑什么是人类和制造，还是水平是什么。人类的智力是如此之高，以至于它可以创造人工智能，依此类推，但总的来说，“人造系统”是通常的人造系统。
人工智能在计算机领域受到了越来越多的关注。
1.人工智能和专家系统
人工智能AI（人工智能）是一项新兴的边缘科学，整合计算机科学，神经科学，心理学，语言学，认知科学，控制理论，信息理论等，也是当代高科技领域的主要高科技领域。人工智能可以定义为计算机的思维科学，即模仿和实现人类人类智力行为的学科，例如判断，图像识别，理解，学习，计划和解决问题，从而概念人工智能的统计是在1956年正式提出的，四十多年来，人工智能的研究取得了重大进展。它的主要研究和应用领域是：专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，机器人技术，计算机视觉，分布式人工智能等。
专家系统ES（专家系统）是人工智能的重要分支。自1960年代以来，已经研究了，开发和使用专家系统，并取得了重大进展。专家系统主要研究如何使计算机程序在解决实践问题的思维过程中模仿各个领域的人类专家专家级别的智能。专家系统的出现导致人工智能研究发生了重大变化。它已经实现了从理论研究到实际应用的人工智能。这是从一般思维到专业知识的应用中的人工智能的重大突破。专家系统的成功使人们更清楚地认识到人工智能系统应该是知识处理系统，并且知识代表，知识获取和知识使用是人工智能系统的三个基本问题。1985年，专家系统越来越吸引人们的注意力和关注。在许多情况下，专家系统逐渐成为人工智能的代名词。
开发专家系统的关键是表达和使用专家知识，即来自人类专家，被证明是解决相关领域中典型问题的有用事实和流程。它与传统计算机程序之间的最重要区别是专家系统要解决的问题不能用算法解决，并且经常根据不完整，不准确或不确定的信息得出结论。它应该是具有相当多的权威知识的计算机程序系统，并且可以使用这些知识并可以使用这些知识。为了解决特定字段中的实际问题。根据用户提供的数据，信息和事实，系统存储存储的专家经验和知识用于做出推理判断，并最终结束。这些结论用于用户决策。
专家系统通过推理解决了问题，结论与专家相同。专家系统的重要部分是推理。正是由于这种情况，专家系统与一般数据系统和知识库系统不同。专家系统中存储的不是答案，而是推理的能力和知识。
2.地质专家系统
随着计算机的越来越普及，专家系统也已广泛用于地质学。地质专家系统是一种计算机程序系统，用于用专家级别和难以替换地质专家的地质问题来解决地质问题。地质专家积累了丰富的富人长期学习和大量实践后的知识和经验。他们的理论成就是深刻的，技术熟练的，而且工作是安全有效的。他们知道如何利用知识知识并避免错误以避免错误，并从多个信息中善于解决问题的本质，并将其归因于他们熟悉的问题类型遇到的新问题，以便快速找到解决问题的问题。有效的方法。地质专家系统基于地质专家的丰富知识和经验。有足够的数量并达到一定的权威，采用一定的推理策略，具有学习机制，可以补充和改善知识库，以提高解决地质问题的能力，以解决地质问题的地质问题，专家系统在地理研究领域的应用程序应用于主要包括：矿产资源评估预测，矿产勘探，地质和良好的数据分析，最小ERAL地质特征监测，地质分类和对比度，自动地质工程控制，遥感地质图形自动处理和地质结果评估怀特。
采矿预测是地质专家系统应用的重要领域。在这一领域，该领域地质专家系统的第一个也是最广泛使用的表面是地质专家系统的各种应用中最重要的。“探矿者”专家系统基于矿物床的地质模型是最重要的。著名的例子。该系统成立于1976年在斯坦福大学国际研究所的人工智能中心成立。是一种数字矿山模型专家系统，它也是用于采矿预测的计算机人工智能咨询系统。该系统对于专家系统的研究本身具有重要意义，可以研究自己或专家系统在地质领域的应用。
要讨论人工智能，您需要回答什么是智力问题。基于各种定义，智能是知识和思维的综合，以及在人工智能中，在人工智能和转型的过程中分析和解决问题的全面能力。提出“人工智能是研究如何使计算机做才能完成的智能工作。”关于知识的纪律 - 如何代表知识以及如何获得知识和使用知识。“总而言之，人工智能是亲戚的智能。它的本质是对人类思维的信息过程的模拟，它是人类智能的实现。它是理论，方法，技术和应用系统中的新技术科学研究，开发模拟，扩展和扩展。
（1）感知，处理和反馈的三个关键链接构成了人工智能
人工智能全面展示了信息收集，处理和反馈的三个核心链接，并全面地展示了智能感知，准确性计算和智能反馈控制的特征，即感知，思维和行动的三层层面。
情报感知：需要收集足够的结构化数据来表达情景，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“聆听”和“ SEE SEE”“聆听”。目前，相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术已经初步成熟，并且已经开始商业化尝试。
智能处理：生成智能的第二步是使计算机具有某些思维过程和行为的足够计算能力，以判断分析收集的数据信息，即自我学习，信息检索和感知信息的逻辑，，决策和相应的反射。特定的研究领域包括知识表达，自动推理，机器学习等，它们与准确的计算和编程技术，存储技术，网络技术等密切相关。这是发展大数据技术的长期目标。目前，该领域的研究仍在实验室中。在研究阶段，机器学习是人工智能领域最受欢迎和最密集的科学研究的领域。
智能反馈：智能反馈控制将初步处理和判断的结果转化为将物理运动和媒体信息传输到人 - 计算机交互接口或外部设备，以实现人物 - 机器和机器的物理互动的信息。智能反馈控制是人工智能的最直观形式及其表达能力显示了系统的整体智能水平。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。总体表现形式是机器人技术。目前，机械技术会受到材料开发缓慢的影响。控制技术受益于工业机器人场的积累相对成熟。
（2）深度学习目前是人工智能研究的最热门领域
在学术界，有三种途径可以实现人工智能。一条象征性路由基于逻辑方法模拟函数模拟。代表该领域有专家系统和知识项目。第二，基于统计方法的仿生模拟连接途径具有机器学习和人类仿生代表领域。第三是行为主义。从进化的角度来看，智能控制系统的理论，方法和技术希望研究拟人化智能智能。
目前，基于人工神经网络的深度学习技术目前是最热门的研究领域。它被Google，Facebook，IBM，Baidu，NEC和其他互联网公司广泛使用，以执行图像和语音识别。人工神经网络始于1980年代。科学家不断优化并促进了算法的研究。同时，它们受益于计算机技术的快速改进。目前，Fast开发提供了数百万个用于培训深度学习的样本。在上述三个因素的共同作用下，语音识别技术和图像识别技术的准确性可以超过90％。
（3）主要发达国家积极部署人工智能技术并抓住战略系统。
各个国家的政府非常重视与人工智能相关的行业的发展。由于人工智能的诞生，各国增加了对人工智能的投资。其中，美国政府主要是通过公共投资进行人工智能行业的发展。投资“国家机器人计划”的一种方式。
在技术方面，美国将机器人技术列为警惕技术，主要是攻击军事机器人技术，欧洲主要攻击服务和医疗机器人技术，以及日本的主要攻击模仿人和娱乐机器人。
在此阶段，技术突破的重点是云机技术，第二个是人类仿生计算技术。美国，日本，巴西和其他国家使用云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。宽带网络设施，云计算，大数据和其他技术的持续开发，未来机器人技术成本的进一步降低以及机器人质量生产目标的实现。可以通过Internet或流程处理获取数据。在目前，国外相关研究的方向包括：建立开放的系统机器人体系结构（包括通用硬件和软件平台），网络互连机器人系统平台，机器人网络平台算法和图像处理系统的开发以及与网络基础架构相关的网络基础架构的研究。
由于深度学习的成功，学术界进一步增强了人类大脑沿连接途径的计算机模拟。人类仿生计算技术的发展将使计算机能够模仿人脑的运作，并可以实现学习和学习记忆。同时，它可以触及知识的创造。人脑的能力几乎是相同的。在2013年初的国家情报咨询中，美国总统巴拉克·巴拉克（Barack Barack在10年内绘制“人脑图”的30亿美元以了解人类大脑的机制。欧洲委员会还在2013年初宣布，将石墨烯和人脑工程的两种主要技术选为“未来的新旗舰店技术项目“并为此制定特殊的研发计划。每个计划将在未来10年内获得10亿欧元。美国IBM正在研究一种新型的仿生芯片。使用这些芯片，人类可以实现对人脑的计算机模仿的计算过程。预计可以在2019年就可以完全模拟人脑。
（4）高科技企业通常将人工智能视为下一代工业革命和互联网革命的技术爆炸点，以投资工业化进程。
2013年，Google完成了对8家机器人相关公司的收购。就机器学习而言，它还收集了公司和才能。他收购了一家深厚和计算机视觉领导企业的安德鲁·齐斯曼（Andrew Zisserman），并聘请了Darpa Regina Dugan的前负责人负责颠覆性创新项目，并安排了杰夫·迪恩（Jeff Dean），他是一位著名的计算机科学家，他建立了Google Basical Algorithm和一项开发和一项开发项目，并平台，转向深度学习领域。苹果在2014年的资本支出高达110亿美元。苹果手机中使用的Siri智能助理出生于美国高级研究项目（DARPA）1.5亿美元的投资。5年的Calo（学习和组织的认知助手）项目是美国大型工业化应用程序的第一个人工应用。韩国和日本还将机器人技术移植到了制造业的新领域，并试图进入服务行业。
（5）人工智能的实际应用
人工智能的概念已于1956年提出。直到今天，初步生产的可能性已经经历了58年的进化。每个重要组成部分的每个重要部分的研究进度和生产力都是不同的。人工智能产品的开发是一个逐步的过程。这是一个从单个功能设备到通用设备的开发过程，从单个场景到复杂的场景，从简单的行为到复杂的行为。它具有多种表达形式。
在不久的将来，人工智能产品仍将作为辅助人工工作的工具出现。他们中的大多数是传统设备的升级版本，例如智能/无人驾驶汽车，屏幕清扫机器人，医疗机器人等。Automobiles，真空吸尘器和其他产品和其他产品以及人类具有成熟的物理互动模型。人工智能技术通过将上述产品提供某些机器智能来提高其自动工作的能力。但是，将来，可以在各种环境中模拟人类思维模型以执行各种任务的智能机器人。这样的产品可以参考，而无需成熟的人 - 机器界面。需要进行各个级别的机械，控制和互动的新研究和开发。
希望我的答案能帮助您
结论：以上是有关人工智能概述的一般CTO注释的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住要收集对该网站的关注。