人工智能簡介

　　人工智能（英語：ArtificialIntelligence，縮寫為AI）亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。人工智能于一般教材中的定義領域是“智能主體（intelligentagent）的研究與設計”，智能主體指一個可以觀察周遭環境并作出行動以達致目標的系統。約翰·麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機器的科學與工程”。安德里亞斯·卡普蘭（AndreasKaplan）和邁克爾·海恩萊因（MichaelHaenlein）將人工智能定義為“系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，并利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力”。人工智能的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。

　　AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等。當前有大量的工具應用了人工智能，其中包括搜索和數學優化、邏輯推演。而基于仿生學、認知心理學，以及基于概率論和經濟學的算法等等也在逐步探索當中。思維來源于大腦，而思維控制行為，行為需要意志去實現，而思維又是對所有數據采集的整理，相當于數據庫，所以人工智能最后會演變為機器替換人類。

　　著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。

　　人工智能是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。

　　2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。

　　人工智能研究領域

　　⑴實際應用

　　機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

　　⑵學科范疇

　　人工智能是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。

　　⑶涉及學科

　　哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論。

　　⑷研究范疇

　　自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，復雜系統，遺傳算法。

　　⑸意識和人工智能

　　人工智能就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。

　　對于人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。

　　弱人工智能如今不斷地迅猛發展，尤其是2008年經濟危機后，美日歐希望借機器人等實現再工業化，工業機器人以比以往任何時候更快的速度發展，更加帶動了弱人工智能和相關領域產業的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經能用機器人實現。

　　而強人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。

　　計算機是人工智能研究的基本平臺，人工智能的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、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。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、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、智能機器人、自動程序設計等方面。

　　人工智能的實現方法

　　人工智能在計算機上實現時有2種不同的方式。一種是采用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERINGAPPROACH），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（MODELINGAPPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERICALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網絡（ARTIFICIALNEURALNETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網絡則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。

　　這些還遠不是人工智能在未來應用的終點。當前，人工智能的發展依然受到很多限制，其中關鍵的一環就是數據。只有打通數據孤島，建立起數據的共享和融合，才能真正技術應用最大化。但是，在數據交互的過程中，數據隱私又是不容忽視的一環。

　　人工智能，用最簡單的語言來解釋，就是讓機器或者程序具有人類一樣的智能，可以像人類一樣解決各種可以跟著不同場景做出應對的行為。從廣義上說，人工智能可以分為強人工智能和弱人工智能。強人工智能，就是說就是和人類一樣聰明，可以全面模擬人類行為，包括視覺、嗅覺、觸覺、味覺，聽覺，以及各種思考能力，并做出和人類一樣的反應。弱人工智能，相對來說，是在某一個小的領域，做到和人類一樣，比如如今的電話外呼機器人，就屬于弱人工智能的幾個分支，而且這些分支已經可以在市場上尋找到相應的雛形了。
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