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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。
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）。
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