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人工智能是一种用于模拟，扩展和扩展智能的研发的新技术，方法，技术和应用系统。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。
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。它是一种新技术，方法，技术和应用系统，用于智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
人工智能是计算机科学的一个分支。它试图理解智力的本质，并可以生产一种可以响应人类智力的新智能机器。自然语言处理和专家系统。
由于人工智能的诞生，理论和技术变得越来越成熟，并且应用领域正在不断扩展。可以想象，人工智能在未来带来的科学和技术产品将是人类智慧的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。尽管人工智能不是人工智能，但它不是人类的智能，它可以像人类一样思考，最终超越人类的智慧。
优势：
1.在生产方面，机械和人工智能实体具有较高的效率和低成本，取代了人们的各种能力，人工劳动将被大大解放。
2.人类的环境问题将在一定程度上得到改善，更少的资源可以满足更大的需求。
3.人工智能可以提高人类了解世界并适应世界的能力。
缺点：
1.人工智能取代了人类做各种事情。人类失业率将大大增加，人类将处于无依赖生存状态。
2.如果不能合理地使用人工智能，那么坏人可能会使用它来犯罪，那么人类将感到恐慌。
3.如果我们不能很好地控制和使用人工智能，我们将受到人工智能的控制和利用，那么人类将死亡，世界将变得恐慌。
人工智能领域的六个类别：
1.深度学习：
深度学习基于现有数据。这是机器学习研究的新领域。该机器将建立和模拟人脑以分析和学习神经网络。它模仿了人脑解释数据的机制。简单的文本学习是一种无监督的学习。
2.自然语言处理：
自然语言处理是一种与计算机与自然语言进行交流的技术。兵工智能分支学科，研究电子计算机模拟人类语言交流过程的使用，以便计算机可以理解和使用人类社会的自然语言，例如中文和英语实现人类机器之间的自然语言沟通，以取代某些人的脑力劳作，包括查询材料，回答问题，文学摘录，装配材料和所有自然语言信息的处理。生活中的电话机器人是自然语言处理。
3.计算机视觉：
计算机视觉是指使用摄像机和计算机而不是人类视觉，例如识别，跟踪和测量目标以及进一步的图形处理，以使计算机处理更适合于人类眼观察或传播到仪器检测的图像;计算机视觉用于使用它。各种公民将视觉器官替换为输入敏感手段，计算机用于完成大脑的处理和解释，而不是大脑。计算机视觉的最终研究目标是启用计算机通过视觉观察和理解世界，像人类一样观察和理解世界。有许多计算机视觉应用程序的例子，包括控制过程，导航和自动检测。
4.智能机器人：
如今，许多聪明的机器人已经开始出现在我们周围。它们具有内部信息传感器和外部信息传感器，例如视觉，听力，触摸和气味。除了传感器外，它还具有效应设备作为充当周围环境的手段。这些机器人与技术密不可分支持人工智能；科学家认为，智能机器人的研发方向是为机器人安装“大脑芯片”，以便它们更聪明。全面的信息处理将是向前迈出的一大步。
5.自动编程：
自动编程是指根据给定问题的原始描述满足要求的自动生成程序。这是一个研究主题，结合了软件工程和人工智能。自动程序设计主要包括两个方面：编程和程序验证。意识到自动编程，也就是说，用户只需要告知机器“做什么”，而无需告诉“如何做”。后者的工作由机器自动完成；后者是该程序的自动验证，该验证会自动完成正确的支票。目的是提高软件生产率和软件产品质量；自动程序设计的任务是设计一个程序系统，接受设计的程序要求，以实现针对其输入的特定目标的非常高级的描述，然后自动生成特定的特定目标以完成此目标。该研究的贡献是将程序调试的概念用作解决的策略。
6.数据挖掘：
数据挖掘通常是指大量数据中隐藏在信息中隐藏的过程。它通常与计算机科学以及统计，在线分析处理，智能检索，机器学习，专家系统（依靠过去的经验规则，），以及实现上述目标的模式识别。ITS分析方法包括：分类，估计，预测，相关分组或相关规则，聚类和复杂的数据类型挖掘。
人工智能领域中的分类包括研究，包括机器人，图像识别，语言识别，自然语言处理和专家系统。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。
人工智能有三个主要分支：
1）认知AI（认知AI）
认知计算是最受欢迎的人工智能分支，它负责所有感觉“像人”的互动。认知AI必须能够轻松地处理复杂性和二元性，同时，它将继续学习数据挖掘，NLP（自然语言处理）和智能自动化。
如今，人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最佳决定和人工的决定，以监控更困难或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并产生更快，更可靠的答案。
2）机器学习AI（机器学习AI）
机器学习（ML）AI是在高速公路上推动特斯拉的人工智能。它也处于计算机科学的最前沿，但预计将来会对日常工作场所产生重大影响。模式“在大数据中，然后使用这些模式在没有过多解释的情况下预测结果，并且这些模型在普通统计分析中是看不见的。
但是，机器学习需要三个关键因素才能有效：
a）数据，很多数据
为了教授人工智能的新技术，需要向模型输入大量数据以获得可靠的输出分数。例如，特斯拉已将自动转向功能部署到其汽车上，同时发送所有数据收集了驾驶员的干预措施，成功的逃逸，错误警报等，以向总部，以学习并逐渐解释感官。通过传感器来生成大量输入的好方法：是否构建了硬件- 在雷达，摄像头，方向盘等（如果是汽车），或者您倾向于使用物联网。Bluetooth标签，健康跟踪器，智能家居传感器，公共数据库等只是很小的传感器的一部分通过互联网连接。这些传感器可以生成大量数据（比任何正常人要处理的数据还要多）。
在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能。它是由人类和动物展示的机器和自然智力形式展示的。在外行的术语中，“人工智能”一词用于描述模仿与人类思维相关的人类思维的机器，例如“学习”和“解决问题）”。[1]
随着机器变得越来越有能力，通常从人工智能的定义中删除了被视为“智能”的任务。这种现象称为人工智能效应。[2]特斯勒的定理说：“人工智能尚未完成。”[3]例如，光学特征识别通常被排除在人工智能之外，并且它已成为一种常规的技术，通常被归类为人工智能，包括对人类语言的成功理解。它处于战略游戏系统（例如国际象棋和GO）中的最高竞争。自动驾驶汽车，内容传输网络中的智能路由以及军事模拟。
人工智能可以分为三种不同类型的系统：分析类型，人类启蒙和人文化的人工智能。[4]人工智能的分析仅具有与认知智能一致的特征。产生对世界的认识，并根据过去的经验使用学习来为未来的决策提供信息。受人类启发的人工智能包含认知和情感智力的要素；除了认知因素外，还必须了解人类情绪并在决策中考虑它们。人性化的人工智能显示了各种能力的特征（即认知，情感和社会智力），可以自我意识和自我意识和自我意识和自我意识。与他人互动时的自我意识。
人工智能成立于1956年。它在几年内经历了几次乐观的波浪，随后是失望和资本损失（称为“人工智能冬季”），然后是其历史研究的新方法，成功和新的资助。，人工智能研究已分为许多下属，这些下属通常无法相互交流。[5]这些下属基于技术考虑因素，例如特定目标（例如“机器人技术”或“机器学习”），使用特定工具（“逻辑”或人工神经网络）或深刻的哲学差异。子领域也是基于社会因素（特定机构或特定研究人员的工作）。[5]
人工智能研究的传统问题（或目标）包括推理，知识代表，计划，学习，自然语言处理，感知以及移动和操纵对象的能力。一般情报是该领域的长期目标之一。包括统计方法，计算智能和传统的符号人工智能。在人工智能中使用了许多工具，包括搜索和数学优化，人工神经网络以及基于统计学，概率和经济学的方法。信息工程，数学，心理学，语言学，哲学和许多其他领域。
该领域是基于人类智能的“可以准确描述的，以便它可以制作一台机器来模拟它”。[6]这引发了人为生活的人为生活的本质，创造智能人工生活的道德和道德。自古以来，神话，小说和哲学已经探索了这些问题。一些人还认为，如果人工智能的发展势头不会减少，它将对人类构成威胁。[7]其他人则认为人工智能与以前的技术革命不同，并且带来了很大的失业风险。
在21世纪，随着计算机能力，许多数据和理论理解的同时发展，人工智能技术已经复兴了。人工智能技术已成为技术行业的重要组成部分，该行业有助于解决计算机科学，软件工程和软件工程以及软件工程以及软件工程以及软件工程以及软件工程以及软件工程以及软件工程的挑战。
从发展的角度来看，人工智能可以分为虚弱的人工智能，强大的人工智能和超级人工智能。在目前，人工智能处于虚弱的人工智能阶段，AI没有类似于人类思维和人类思维的能力协会。
将来，人工智能可能会发展到强大的人工智能和超级人工智能的阶段。在此阶段，AI将有能力与人类的思维和社会进行思考并关联，这可以取代更多领域的人类完成工作。
从工业的角度来看，人工智能可以分为基本层，技术层和应用层。可以根据算法，计算能力和数据再次分配基本层。算法级别包括监督学习，非绩效学习，增强学习的学习，迁移学习，深度学习和其他内容；计算功率水平包括AI芯片和AI计算体系结构；数据级别包括数据处理，数据存储，数据挖掘和其他内容。
可以根据算法的目的将技术层分为计算机视觉，语音互动和自然语言处理。computer视觉包括图像识别，视觉识别，视频识别等；语音交互包括语音综合，声音识别，声音模式识别和其他内容；自然语言处理包括信息理解，文本配对，机器翻译，自然语言产生和其他内容。
应用层主要包括各个字段中AI的特定应用程序方案，例如自动驾驶，智能安全性，新零售和其他字段。
1.反应机。一个例子是深蓝色，是一个IBM国际国际象棋程序，在1990年击败了Garry Kasparov。DeepBlue可以识别棋盘上的国际象棋和预测，但它没有记忆，也无法使用过去的经验来通知该国际象棋它分析了可能的举动 - 及其对手 - 并选择最具战略意义的措施。深蓝色和Google的Alphago是为了狭窄的目的而设计的，不能轻易应用于其他情况。
2.记忆力有限。这些AI系统可以利用过去的经验在自动驾驶汽车中提供一些决策功能，以实现未来的决策。这就是设计的方式。请访问将来发生的行动，例如更换车道的汽车。这些观察结果不会永久存储。
3.心理理论。这是一种心理语言。它是指对他人的信念，渴望和影响其决定的意图的理解。这是不存在的。
4.自我意识。在此类别中，AI系统具有自我意识和意识。自我意识的机器理解其当前状态，并可以使用此信息来推断他人的感觉。这种AI类型不存在。
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