當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個(gè)科學(xué)家的**了，全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計(jì)算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)（DEEPBLUE）計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會(huì)注意到，在一些地方計(jì)算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來只屬于人類的工作，計(jì)算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計(jì)算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科，計(jì)算機(jī)編程語言和其它計(jì)算機(jī)軟件都因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄艿倪M(jìn)展而得以存在。2019年3月4日,十三屆全國人大二次會(huì)議舉行新聞發(fā)布會(huì)，大會(huì)發(fā)言人張業(yè)遂表示，已將與人工智能密切相關(guān)的立法項(xiàng)目列入立法規(guī)劃。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。浦東新區(qū)提供人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)聯(lián)系方式
人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和**系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。楊浦區(qū)專業(yè)人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)以客為尊我們對我們自身智能的理解都非常有限。
人工智能是包括十分廣的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體流行語”。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。人了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。
用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個(gè)長久以來仍沒有結(jié)論的問題是：是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學(xué)對于航空工程一樣，人類生物學(xué)對于人工智能研究是沒有關(guān)系的？智能行為能否用簡單的原則。對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限。
它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。通常，“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計(jì)學(xué)”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科。這類“機(jī)器學(xué)習(xí)”對“經(jīng)驗(yàn)”的依賴性很強(qiáng)。計(jì)算機(jī)需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗(yàn)中獲取知識，學(xué)習(xí)策略，在遇到類似的問題時(shí)，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識解決問題并積累新的經(jīng)驗(yàn)，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”。但人類除了會(huì)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)之外，還會(huì)創(chuàng)造，即“跳躍型學(xué)習(xí)”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計(jì)算機(jī)是難學(xué)會(huì)的就是“頓悟”?；蛘咴賴?yán)格一些來說，計(jì)算機(jī)在學(xué)習(xí)和“實(shí)踐”方面難以學(xué)會(huì)“不依賴于量變的質(zhì)變”，很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”，或者從一個(gè)“概念”直接到另一個(gè)“概念”。正因?yàn)槿绱?，這里的“實(shí)踐”并非同人類一樣的實(shí)踐。人類的實(shí)踐過程同時(shí)包括經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造。人們開始感受到計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的影響。黃浦區(qū)如何人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)
人工智能已逐步成為一個(gè)的分支，無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。浦東新區(qū)提供人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)聯(lián)系方式
人工智能的未來詮釋了智能的內(nèi)涵，闡述了大腦工作的原理，并告訴我們?nèi)绾尾拍苤圃斐稣嬲饬x上的智能機(jī)器——這樣的智能機(jī)器將不再是是是對人類大腦的簡單模仿，它們的智能在許多方面會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人腦?；艚鹚拐J(rèn)為，從人工智能到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，早先復(fù)制人類智能的努力無一成功，究其原因，都是由于人們并未真正了解智能的內(nèi)涵和人類大腦。所謂智能，就是人腦比較過去、預(yù)測未來的能力。大腦不是計(jì)算機(jī)，不會(huì)亦步亦趨、按部就班的根據(jù)輸入產(chǎn)生輸出。大腦是一個(gè)龐大的記憶系統(tǒng)，它儲存著在某種程度上反映世界真實(shí)結(jié)構(gòu)的經(jīng)驗(yàn)，能夠記憶事件的前后順序及其相互關(guān)系，并依據(jù)記憶做出預(yù)測。形成智能、感覺、創(chuàng)造力以及知覺等基礎(chǔ)的，就是大腦的記憶-預(yù)測系統(tǒng)。浦東新區(qū)提供人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)聯(lián)系方式
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