人工智能的应用领域有哪些？
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该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等。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
[编辑本段]【人工和智能】
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
[编辑本段]【人工智能的定义】
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
[编辑本段]【实际应用】
机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。
[编辑本段]【学科范畴】
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
[编辑本段]【涉及学科】
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，
[编辑本段]【研究范畴】
自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法。
[编辑本段]【应用领域】
智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程。
[编辑本段]【意识和人工智能的区别】
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。
对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。
“机器思维”同人类思维的本质区别：
1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程。
2.人工智能没有社会性。
3.人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。
4.两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。
[编辑本段]【强人工智能和弱人工智能】
人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（John McCarthy|）在1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Conference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
强人工智能
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。
非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
弱人工智能
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。
对强人工智能的哲学争论
“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：
“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，象下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（heu- ristic）法而设法巧妙地解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要很长时间，对于这样的问题，人能在很短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在仅是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。
关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（dualism）的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。
也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。
有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。
需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。
[编辑本段]【人工智能简史】
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它 技术的发展。
计算机时代
1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介. 。
AI的开端
虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可 能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大. 。
1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人 认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题."逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论.他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会".从那时起,这个领域被命名为 "人工智能".虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础. 。
Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了. Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战: 下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统. 。
1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的.GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题.两年以后,IBM成立了一个AI研 究组.Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序. 。
当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP语言. LISP到今天还在用."LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳. 。
1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部 高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐. 。
大量的程序
以后几年出现了大量程序.其中一个著名的叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程.在MIT由Marvin Minsky领导的研究人员发现, 面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻辑问题.其它如在60年代末出现的"STUDENT"可以解决代数 问题,"SIR"可以理解简单的英语句子.这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助. 。
70年代另一个进展是专家系统.专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率.由于当时计算机已 有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律.专家系统的市场应用很广.十年间,专家系统被用于股市预 测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等.这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能. 。
70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论.另外David Marr提出了机器视觉方 面的新理论,例如,如何通过一副图像的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图像.通过分析这些信 息,可以推断出图像可能是什么.同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出. 80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域.1986年,美国AI相关软硬件销售高达4.25亿 美元.专家系统因其效用尤受需求.象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程.杜邦,通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统.为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了。为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来. 。
从实验室到日常生活
人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响.计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员. 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前.有了象美国人工智能协会这样的基金会.因为AI开发 的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮。150多所像DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上. 。
其它一些AI领域也在80年代进入市场.其中一项就是机器视觉. Minsky和Marr的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中,进行质量控制.尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同.到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元. 。
但80年代对AI工业来说也不全是好年景.86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元.象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费.另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车".这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费. 。
尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展.新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径.总之,80年代AI被引入了市场,并显示出实用价值.可以确信,它将是通向21世纪之匙. 人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验.人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器.AI技术也进入了家庭.智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备.对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现.人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活.。
人工智能专业机构
美国
1. Massachusetts Institute of Technology 麻省理工学院。
2. Stanford University 斯坦福大学 (CA)。
3. Carnegie Mellon University 卡内基美隆大学 (PA)。
4. University of California-Berkeley 加州大学伯克利分校。
5. University of Washington 华盛顿大学。
6. University of Texas-Austin 德克萨斯大学奥斯汀分校。
7. University of Pennsylvania 宾夕法尼亚大学。
8. University of Illinois-Urbana-Champaign 伊利诺伊大学厄本那—香槟分校。
9. University of Maryland-College Park 马里兰大学帕克分校。
10. Cornell University 康乃尔大学 (NY)。
11. University of Massachusetts-Amherst 马萨诸塞大学Amherst校区。
12. Georgia Institute of Technology 佐治亚理工学院。
University of Michigan-Ann Arbor 密西根大学-安娜堡分校。
14. University of Southern California 南加州大学。
15. Columbia University 哥伦比亚大学 (NY)。
University of California-Los Angeles 加州大学-洛杉矶分校。
17. Brown University 布朗大学 (RI)。
18. Yale University 耶鲁大学 (CT)。
19. University of California-San Diego 加利福尼亚大学圣地亚哥分校。
20. University of Wisconsin-Madison 威斯康星大学麦迪逊分校 。
中国
1、北京大学
2、清华大学
3、哈尔滨工业大学
4、厦门大学人工智能研究所。
5、中国AI创业研发俱乐部。
人工智能应用在哪些方面？
人工智能应用：计算机科学、金融、医院和医药、重工业、顾客服务。
1、计算机科学
人工智能（AI）产生了许多方法解决计算机科学最困难的问题。它们的许多发明已被主流计算机科学采用，而不认为是AI的一部分。
2、金融
银行用人工智能系统组织运作，金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，银行使用协助顾客服务系统；帮助核对账目，发行信用卡和恢复密码等。
3、医院和医药
医学临床可用人工智能系统组织病床计划；并提供医学信息。人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。用人工智能在医学方面还有下列潜在可能：计算机帮助解析医学图像。这样系统帮助扫描数据图像，从计算X光断层图发现疾病，典型应用是发现肿块。
4、重工业
在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国；1999年世界范围使用1,700,000台机器人。
5、顾客服务
人工智能是自动上线的好助手，可减少操作，使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术，如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。
A8U神经网络
人工智能的主要应用领域有哪些？最好具体点
机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
人工智能就其本质而言，是对人的思维和信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条途径进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。
图奕具有专业的网络科技相关技术。目前，公司拥有近百人的软件研发团队，遵循行业技术、管理及安全标准，团队人员配备完整公司研发方向包含了传统互联网、移动互联网、物联网、空间地理信息、音视频处理、大数据分析及应用服务、分布式计算、分布式存储，自动化发布、自动化部署、自动化测试、持续集成、智能化运维、智能客服、智能推荐等方面，公司长期以科技创新为核心驱动力，与国内众多知名软件企业形成战略合作关系，软件产品研发能力已成为全省软件企业前列。
人工智能的应用领域包括哪些？
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。
中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；
另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口。
影响
人工智能的长期经济影响尚不确定。一项针对经济学家的调查显示，对于越来越多地使用机器人和人工智能是否会导致长期失业率大幅上升存在分歧，但他们普遍认为，如果生产力收益重新分配，这可能是一项净收益。
普华永道2017 年的一项研究认为，到 2030 年，中华人民共和国在经济上从人工智能中获益最多，占 GDP 的26.1% 。
一份 2020 年 2 月的欧盟人工智能白皮书提倡人工智能以获取经济利益，包括“改善医疗保健（例如使诊断更精确，更好地预防疾病），提高农业效率，为减缓和适应气候变化做出贡献， 通过预测性维护提高生产系统的效率”，同时承认潜在风险。
以上内容参考 百度百科-人工智能。
人工智能在生活中的应用都有哪些？
人工智能一共分为天然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。今天我就经过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用，来帮助你们更好地理解人工智能，尽享科技带给咱们的便捷生活。数据库。
【第一方面：天然语言处理】
天然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。天然语言处理并非通常地研究天然语言，而在于研制能有效地实现天然语言通讯的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（天然）语言之间的相互做用的领域。天然语言处理的目的是实现人与计算机之间用天然语言进行有效通讯的各类理论和方法。安全。
一、多语言翻译。机器学习
天然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，你们想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，须要咱们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。学习。
面对这一困境，天然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能本身学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。因此，进入哪一个领域都能高度垂直的作下去。好比，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就能够保证翻译95%的流畅度，并且能作到实时同步。测试。
二、虚拟我的助理。大数据
虚拟我的助理是指使用者经过声控、文字输入的方式，来完成一些平常生活的小事。大部分的虚拟我的助理均可以作到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。优化。
同时部分虚拟我的助理还能够直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟我的助理的变化形式之一。虚拟我的助理应用在咱们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。通常来讲，听到语音指令就能够完成服务的，基本上都是虚拟我的助理。云计算。
三、智能病例处理人工智能
天然语言处理还能够将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和天然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。
其水平至关于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来一样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的全部临床信息速度比医平生均快2700倍，大大地提升了医院的办公效率，求医难这个问题将获得不少的缓解。
【第二方面：语音识别】
语音识别是一门交叉学科。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、几率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来求之不得的事情，现在人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了咱们平常的生活。
一、智能医院。
依靠人工智能技术和大数据，医院能够实现智能语音交互的知识问答和病历查询，语音录入能取代打字，让您经过说话的方式，就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入。每个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等但愿输入文字的位置。此外还能够对健康风险进行预测和对患者分群进行分析。
二、口语评测。
在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务，语音评测服务是利用云计算技术，将自动口语评测服务放在云端，并开放API接口供客户远程使用。在语音测评服务中，人机交互式教学，能实现一对一口语辅导，就好像是请了一个外教在家，今后解决了哑吧英语的问题。
【第三个方面：计算机视觉】
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步作图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。经过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是经过对采集的图片或者视频进行处理以得到相应场景的三维信息。
一、智能安防。
随着各级政府大力推动“平安城市”建设的过程当中，监控点位愈来愈多，视频和卡口产生了海量的数据。尤为是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增加，依靠人工来分析和处理这些信息变得愈来愈困难，利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具备海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从能够从事前的预防应用到过后的追查。
二、人脸识别打拐。
当前，全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗，受害人及受害家庭数以万计。据民政部估计，目前，全国流浪乞讨儿童数量在100 万-150 万左右。在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区，买卖儿童几近市场化，造成了一个完整的地下黑色利益链。能够寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫，刻不容缓。目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可让被拐儿童在7小时内被寻回，这是计算机视觉在安全领域的巨大应用，从此也将愈来愈多地应用在打击犯罪等方面。
【第四个方面：专家系统】
专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。一般是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些须要人类专家处理的复杂问题。
一、无人汽车。
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。
中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。世界上最早进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万千米，其中最后八万千米是在没有任何人为安全干预措施下完成的。
二、天气预测
随着手机的普及，如今愈来愈多的人已经习惯观看手机中的天气预测，而在天气预测中，专家系统的地位也是决定性的。专家系统能够首先经过手机的GPRS系统，定位到用户所处的位置，在利用算法，对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。
用户就能够随时随地地查询本身所在地的天气走势。天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼，取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”。给您配上一位专属的天气预报员，让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道。
三、城市系统
城市系统是将交通、能源、供水等基础设施所有数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，再经过超强地分析、超大规模地计算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市智能地运行起来。城市系统率先解决的问题就是堵车。今年杭州的城市大脑，经过对地图数据、摄像头数据进行智能分析，从而智能地调节红绿灯，成功将车辆通行速度最高提高了11%，大大改善了出行体验。
【第五个方面：各领域交叉使用】
其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其余领域，然而交叉应用最突出的方面仍是智能机器人。机器人是自动执行工做的机器装置。它既能够接受人类指挥，又能够运行预先编排的程序，也能够根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工做的工做，例如生产业、建筑业，或是危险的工做。
一、物流机器人
物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者。在消费升级下的市场压力，海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本，都已经成为电商、零售等行业的共同困扰。而物流机器人管理成本低，包裹完整性强，能够知足各类分拣效率和准确率的要求，投资回报周期短。它的出现可有效提高生产柔性，助力企业实现智能化转型，也将愈来愈多地应用在平常生活中。
二、萌宠机器人
孩子一直是家长的心肝肉，而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题，这时候早教就显得尤其重要了。早教其实就是让孩子有效的玩耍，让孩子在玩耍的过程当中学到不少知识，开发孩子的脑力，动手能力，反应能力，审美能力，培养兴趣及习惯。
市面上的早教机构价格昂贵，师资力量不足，同时还可能存在必定的安全隐患，这时候萌宠机器人的存在就很大的缓解了这一问题。语音功能让它就像孩子的小伙伴同样和孩子交流，记忆功能还能够记住宝宝的使用习惯，很快找到宝宝想听的内容。同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容，且云端内容能够持续更新。
人工智能在网络安全领域的应用有哪些？
近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。
1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。
入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前，神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。
预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。
网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测网络安全态势，为网络安全预警和防护提供保障，在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
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人工智能技术在电网中主要有哪些应用？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该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等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。
人工智能的主要研究领域和应用领域有哪些?
人工智能研究的领域极为广泛，几乎涉及到人类创造所需要的诸如数学、专物理、信息属科学、心理学、生理学、医学、语言学、逻辑学以及经济、法律、哲学等重要学科。
目前研究过程中通常采用两条途径，一条是由内到外，从揭示人脑的结构和人类智能的奥妙入手，目的是搞清楚大脑处理信息的过程，目标是创立信息处理的智能理论。
另一条是由外到内，从应用计算机模拟人的智能活动入手，目标是研究开发智能机器或系统，力求达到与人的智能活动相类似的效果。总之，人工智能的最终目标是要搞清人工智能的有关原理，使计算机具有智慧更加聪明、更加有用。
扩展资料：
中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。
全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校，其中美国拥有近170所，中国仅30多所。虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。
人工智能在物理中的应用
在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。[1]。
随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。[2] 特斯勒定理（Tesler's Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”[3] 例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争， 自主操作汽车、内容传递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：分析型、人类启发型和人性化人工智能。[4] 分析型人工智能只有与认知智能一致的特征；生成对世界的认知表示，并利用基于过去经验的学习来为未来的决策提供信息。人类启发的人工智能包含认知和情商的元素；除了认知因素之外，还要理解人类情感，并在决策中考虑它们。人性化人工智能显示了所有类型能力（即认知、情感和社会智能）的特征，能够自我意识，并在与他人的互动中自我意识。
人工智能于1956年作为一门学术学科创立，此后几年经历了几次乐观浪潮， 接着是失望和资金损失（被称为“人工智能冬天”）， 接着是新的方法、成功和新的资金。 在其历史的大部分时间里，人工智能研究一直被划分为许多子领域，这些子领域之间往往无法相互沟通。[5] 这些子领域是基于技术考虑的，如特定目标（如“机器人学”或“机器学习”）， 特定工具的使用（“逻辑”或人工神经网络），或深刻的哲学差异。 子领域也基于社会因素（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、知识表示、规划、学习、自然语言处理、感知以及移动和操纵对象的能力。 一般智力是该领域的长期目标之一。 方法包括统计方法、计算智能和传统的符号人工智能。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、概率和经济学的方法。人工智能领域借鉴了计算机科学、信息工程、数学、心理学、语言学、哲学和许多其他领域。
这个领域建立在人类智能“可以被如此精确地描述，以至于可以制造一台机器来模拟它”的主张之上。[6]这引发了关于创造具有类人智能的人工生命的思想本质和伦理道德的哲学争论，这些问题自古以来就被神话、小说和哲学所探索。有些人还认为人工智能如果发展势头不减，将对人类构成威胁。[7]其他人认为人工智能不同于以前的技术革命，它会带来大规模失业的风险。
在二十一世纪，随着计算机能力、大量数据和理论理解的同步发展，人工智能技术经历了一次复兴；人工智能技术已经成为技术产业的重要组成部分，有助于解决计算机科学、软件工程和运筹学中许多具有挑战性的问题。
