1樓：陝西新華電腦學校
人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包括機械人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧型的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。
人工智慧不是人的智慧型，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧型。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧型的「容器」，也可能超過人的智慧型。
人工智慧的定義可以分為兩部分，即「 人工」和「 智慧型」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智慧型程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。
但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
2樓：匿名使用者
ai(artificial intelligence，人工智慧) 。
「人工智慧」一詞最初是在1956 年dartmouth學會上提出的。從那以後,研究者們發展了眾多理論和原理,人工智慧的概念也隨之擴充套件。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。
人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的乙個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧型才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的, 現在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準確, 因之當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智慧型才能完成的複雜任務」, 可見複雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的, 人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。
它一方面不斷獲得新的進展, 一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智慧的主要物質手段以及能夠實現人工智慧技術的機器就是計算機, 人工智慧的發展歷史是和電腦科學與技術的發展史聯絡在一起的。除了電腦科學以外, 人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。
人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜尋方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智慧型機械人、自動程式設計等方面。
知識表示是人工智慧的基本問題之一，推理和搜尋都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產生式表示法、語義網路表示法和框架表示法等。
常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。
問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由於有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。
結構化表示下的繼承效能推理是非演繹性的。由於知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連線機制推理、模擬推理、基於示例的推理、反繹推理和受限推理等。
搜尋是人工智慧的一種問題求解方法，搜尋策略決定著問題求解的乙個推理步驟中知識被使用的優先關係。可分為無資訊導引的盲目搜尋和利用經驗知識導引的啟發式搜尋。啟發式知識常由啟發式函式來表示，啟發式知識利用得越充分，求解問題的搜尋空間就越小。
典型的啟發式搜尋方法有a*、ao*演算法等。近幾年搜尋方法研究開始注意那些具有百萬節點的超大規模的搜尋問題。
機器學習是人工智慧的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連線機制學習和遺傳學習等。
知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫儲存系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通訊需設資料庫或採用黑板機制。
如果在知識庫中儲存的是某一領域(如醫療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應複雜問題的求解需要，單一的專家系統向多主體的分布式人工智慧系統發展，這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。 `
3樓：峽江車上
「人工智慧」一詞最初是在1956 年dartmouth學會上提出的。從那以後,研究者們發展了眾多理論和原理,人工智慧的概念也隨之擴充套件。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。
人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的乙個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧型才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，現在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準確，因之當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智慧型才能完成的複雜任務」, 可見複雜工作的定義是隨著時代的發
具有人工智慧的機械人
展和技術的進步而變化的, 人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智慧的主要物質手段以及能夠實現人工智慧技術的機器就是計算機, 人工智慧的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯絡在一起的。
除了電腦科學以外, 人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜尋方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智慧型機械人、自動程式設計等方面。
4樓：潤源阿湯
從筆紙開始，筆紙幫助我們記錄呀，沒有筆紙，哪個人能把一些事記得清清楚楚？
從算盤開始，算盤幫助我們計算呀。沒有算盤，哪個人能把一本賬計算得清清楚楚？
人工智慧的具體發展歷史是什麼？
5樓：匿名使用者
歷史 突飛猛進
2023年 阿蘭·圖靈出版《計算機與智慧型》。
2023年 約翰·麥卡錫在美國達特矛斯電腦大會上「創造」「人工智慧 」一詞。
2023年 美國卡內基·梅隆大學展示世界上第乙個人工智慧軟體的工作。
2023年 約翰·麥卡錫在麻省理工學院發明lisp語言———一種a．i．語言。
2023年 麻省理工學院的丹尼·巴洛向世人展示，電腦能掌握足夠的自然語言從而解決了開發計算機代數詞彙程式的難題。
2023年 約瑟夫·魏岑堡建造了eliza———一種互動程式，它能以英語與人就任意話題對話。
2023年 史丹福大學研製出shakey————一種集運動、理解和解決問題能力於一身的機械人。
2023年 第一台電腦控制的自動行走器「斯坦福車」誕生。
2023年 世界第一家批量生產統一規格電腦的公司「思考機器」誕生。
2023年 哈羅德·科岑編寫的繪圖軟體aaron在a．i．大會亮相。
90年代 a．i．技術的發展在各個領域均展示長足發展————學習、教學、案件推理、策劃、自然環境認識及方位識別、翻譯，乃至遊戲軟體等領域都瞄準了a．i．的研發。
2023年 ibm（國際商用機械公司）製造的電腦「深藍」擊敗了西洋棋冠軍加里·卡斯帕羅夫。
90年代末 以a．i．技術為基礎的網路資訊搜尋軟體已是國際網際網路的基本構件。
2023年 互動機械寵物面世。麻省理工學院推出了會做數十種面部表情的機械人kisinel。
現在 流行擋不住
商業上的成功，成為實驗室研究工作的催化劑。a．i．的邊界正一步步向人類智慧型逼進。
全球的高科技實驗室不約而同盯上了a．i．大腦，這其中響噹噹的名字包括卡內基·梅隆大學，ibm和日本的本田汽車公司。
在比利時，starlab（星實驗室）正開發種能取代真貓大腦工作的人工大腦。據「人工大腦**」報道，它將擁有約7500個人工腦神經細胞。它將能自如地操控貓咪行走，玩耍毛線球。
據估計它將在2023年完成。
軟體在將複雜決策程式化整為零方面取得突破。像外貌識別等看似簡單的人類能力實際涉及廣泛、複雜的認知和判斷步驟。今天的電腦軟體越來越精於模仿人類最精細的思維。
而計算機硬體在追趕人腦能力方面亦不遺餘力。
目前世界上最快的超級電腦————位於美國加利福利亞州勞倫斯·立弗摩爾國家實驗室的ibm制「asci白色」已經是有人腦0·1％的運算能力。
ibm正在研製的「藍色牛仔」（blue jean）的每秒運算能力估計將與人腦相當。ibm研發部主管保羅·霍恩說blue jean將在4年後開始執行。
史丹福大學a．i．領域的首席專家埃里克·霍維茲及其許多同行相信，a．i．技術迎來突破發展的日子近在眼前，那時，a．i．將細分並派生出跨越出廣泛領域的學科。
未來 聰明過人？
關於a．i．人們最迫切希望知道的問題是，它真能和人一般聰明嗎？許多科學家相信，這只是個時間上的問題。a．i．軟體設計師庫爾茲維爾認為遲至2023年a．i．即可聰明過人。
ibm的霍恩估計比較保守，他認為a．i．趕上人還需要40—50年時間。at＆t的斯通則說他的目標是在2050前組建一只能挑戰曼聯的a．i．足球隊。他這不是開玩笑。
在許多方面，a．i．大腦比人類更有優勢。人腦的學習吸收新知識的過程非常慢。要說一口流利的英語至少得半年或兩三年時間（吹牛廣告中的例子除外）。
而要讓a．i．學會**語，只需為它裝上乙個說法語軟體，數秒之間乙個a．i．法語專家便誕生了。
另乙個更難解答的問題：a．i．是否能擁有情感。目前沒有人有把握回答這個問題。
於是剩下乙個最可怕的問題：a．i．機械人能變得比人類更聰明，並反戈一擊與人類為敵？庫爾茲維爾、技術學家比爾·喬伊認為這並非不可能。霍恩在這個問題上拿不太穩。
霍恩認為雖然電腦的粗略運算能力可超過人類，但它不可能具備人類所有精細的特徵，因為人類對自己的大腦擁有的許多微妙能力並不了解，更無從仿模相應軟體。
庫爾維茲的看法比較樂觀，他認為人類在開發超級a．i．的同時，在對它們的引導和管理方面也將相應提高，因此將永遠走在前面，掌握控制權。
人工智慧沃森哪個國家的，人工智慧的具體發展歷史是什麼？
超級電腦 沃森 由ibm公司和美國德克薩斯大學歷時四年聯合打造，電腦儲存了海量的資料，而且擁有一套邏輯推理程式，可以推理出它認為最正確的答案。沃森 watson 是為了紀念ibm創始人thomas j.watson而取的。ibm開發沃森旨在完成一項艱鉅挑戰 建造乙個能與人類回答問題能力匹敵的計算系統...
關於人工智慧的思考，關於人工智慧的幾點哲學思考
第一，電腦的智慧完全由人類編制，人類也不一定能完全可以控制這種智慧及其發展。程式越多越複雜，編的人越多越快，編好後機器對命令越可能產生自己的理解，做出自己的動作。例如，美國 劍 式戰鬥機器人，在伊拉克，自動把槍口對準了指揮官。http news.xin com mil 2008 04 14 cont...
人工智慧主要學習什麼程式設計，人工智慧需要學習哪些程式語言
象拔蚌燒賣 人工智慧主要學習python相關的程式設計。python是一種解釋型指令碼語言，可以應用於人工智慧 科學計算和統計 後端開發 網路爬蟲等領域。python語法簡單，功能多樣，是開發人員最喜愛的ai開發程式語言之一。ython非常便攜，可以在linux，windows等多平臺上使用。另外，...