ai人工智能-AI（人工智能）的英文全称是什么？ 人工智能是什么意思以及它包括什么？

AI（人工智能、人工智能）。 “人工智能”一词于1956年在达特茅斯学会首次提出。此后，研究人员发展了无数的理论和原理，人工智能的概念也不断扩大。 人工智能是一门极具挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学。 人工智能是一门非常广泛的科学，它由不同的领域组成，例如机器学习、计算机视觉等。一般来说，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够执行通常需要人类智能的任务。 复杂的工作。 但不同时代、不同人对这项“复杂的工作”有不同的理解。 例如，繁重的科学和工程计算最初是由人脑承担的。 现在计算机不仅可以完成这样的计算，而且可以比人脑更快、更准确地完成这些计算。 因此，当代人不再将此类计算视为“一项需要人类智力才能完成的复杂任务”。 可见，复杂工作的定义随着时代的发展和技术的进步而变化，人工智能科学的具体目标自然也会随着时代的变化而发展。 一方面不断取得新的进展，另一方面转向更有意义、更困难的目标。 目前ai人工智能，研究人工智能的主要物质手段和实现人工智能技术的机器是计算机。 人工智能的发展史与计算机科学技术的发展史息息相关。 除计算机科学外，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、哲学等学科。

人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理与搜索方法、机器学习与知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动编程等。

知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。 常用的知识表示方法包括：逻辑表示、产生式表示、语义网络表示、框架表示等。

常识自然引起了人们的关注，并提出了许多方法，例如非单调推理和定性推理，从不同角度表达和处理常识。

解决问题的自动推理是一个运用知识的过程。 由于知识表示方法有多种，相应的推理方法也有多种。 推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。 谓词逻辑是演绎推理的基础。 关于结构化表示下的继承的推理是非演绎式的。 由于知识加工的需要，近年来提出了多种非进化推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于实例的推理、溯因推理和限制推理等。

搜索是人工智能解决问题的一种方法。 搜索策略决定了解决问题的推理步骤中使用的知识的优先关系。 它可分为无信息指导的盲目搜索和以经验知识为指导的启发式搜索。 启发式知识通常用启发式函数来表示。 启发式知识利用得越充分，解决问题的搜索空间就越小。 典型的启发式搜索方法包括A*、AO*算法等。近年来，搜索方法的研究开始关注数百万节点的超大规模搜索问题。

机器学习是人工智能的另一个重要主题。 机器学习是指在一定意义上的知识表示中获取新知识的过程。 根据学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、联系机制学习和遗传学习。

知识处理系统主要由知识库和推理机组成。 知识库存储系统所需的知识。 当知识量较大且有多种表示方法时，对知识的合理组织和管理就显得尤为重要。 推理机规定了解决问题时使用知识的基本方法和策略。 在推理过程中，需要建立数据库或黑板机制来记录结果或进行通信。 如果知识库存储了某一领域（如医学诊断）的专家知识，这样的知识系统就称为专家系统。 为了满足解决复杂问题的需要，单一专家系统正在发展为多智能体分布式人工智能系统。 此时，知识共享、学科之间的协作以及冲突的出现和处理将成为研究的重点问题。

1. 人工智能的历史

人工智能（AI）是一门极具挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学。 人工智能是一门非常广泛的科学，它由不同的领域组成，比如机器学习、计算机视觉等。一般来说，人工智能的目的是让计算机这个机器像人一样思考。 这不是一件容易的事。如果你想制造一台能够思考的机器，你必须知道什么是思考。 再者，什么是智慧，它的表现是什么？ 你可以说科学

家里有智慧，但你绝不能说路人一无所知ai人工智能，没有知识。 你也不敢说孩子没有智慧，但你也不敢说机器有智慧。 那么智慧如何辨别呢？ 呢绒？ 我们所说的、所做的、我们的思想就像泉水一样从大脑中流出。 这是很自然的事情，但是机器能做到吗？ 那么什么样的机器才是智能的呢？ 科学家制造了汽车、火车、飞机、收音机等，它们模仿了我们身体器官的功能，但它们能模仿人脑的功能吗？ 到目前为止，我们只知道我们天灵帽里装的东西是一个由数十亿个神经细胞组成的器官。 我们对这个东西知之甚少，模仿它可能是世界上最困难的事情。

在定义智力时，英国科学家图灵做出了贡献。 如果一台机器能够通过图灵实验，那么它就是智能的。 图灵实验的本质是人们不看它的外表就能看到它。 当无法区分机器行为和人类行为时，机器就是智能的。 不要以为图灵会因为做出这样的贡献而被载入史册。 如果你是学计算机的学生，你就会知道，对于计算机人来说，获得图灵奖就相当于物理学家获得了诺贝尔奖。 图灵在理论上为计算机的创造奠定了基础。 没有他的杰出贡献，世界上就没有这样的东西，更没有网络。

早在计算机出现之前，科学家们就一直希望创造出能够模拟人类思维的机器。 对此，我想提一下另一位杰出的数学家，哲学家布尔，他准确地用数学来表征了人类的思维。 他与其他杰出科学家一起建立了智能机器的思维结构和方法。 我们今天计算机中使用的逻辑基础是他创建的。

我想学过计算机的人都会熟悉布尔运算。 我们学习的布尔代数就是由它创造的。 当计算机出现后，人类开始真正拥有了可以模拟人类思维的工具。 在此后的岁月里，无数科学家为这个目标而努力奋斗。 现在人工智能不再是少数科学家的专利。 几乎全世界所有大学的计算机系都有人在研究这个学科。 学习计算机的大学生也必须学习这样的课程。 经过大家的不懈努力，现在的计算机似乎已经变得非常聪明了。 在刚刚结束的国际象棋比赛中，大家都知道计算机打败了人。 您可能没有注意到，在某些地方，计算机可以帮助人们执行其他原本只能由人类完成的任务。 计算机以其高速和准确度为人类发挥着作用。 。 人工智能一直是计算机科学的前沿学科。 计算机编程语言和其他计算机软件的存在是因为人工智能的进步。

现在人类已经将计算机的计算能力提高到了前所未有的水平，人工智能也将引领下个世纪计算机发展的潮流。 人工智能的发展现在还不是很明显，因为它受到理论的限制，但它肯定会像今天的网络一样。 对我们的生活产生深远的影响。

世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但人工智能的真正实现必须从计算机的诞生开始。 只有这样，人类才有可能通过机器实现人类智能。 AI这个英文词最早是在1956年的一次会议上提出的。之后，由于一些科学努力，它得到了发展。 人工智能的进步并没有我们想象的那么快，因为人工智能的基础理论还不完善。 我们还不能从本质上解释为什么我们的大脑能够思考，这种思考从何而来，以及为什么会出现这种思考。 等等一系列问题。 但经过几十年的发展，人工智能正以其巨大的力量影响着人们的生活。

让我们随着人工智能的发展一起回顾一下计算机的发展。 1941年，美国和德国联合研制的第一台计算机诞生。 从那时起，人类存储和处理信息的方式开始发生革命性的变化。 第一台计算机的形状不是很好。 相对来说比较肥嫩。 它必须在空调房间里工作。 如果你想让它处理某些事情，你必须重新连接线路。 这不是一项节省劳力的任务。 我想今天的程序员已经生活在天堂里了。

终于，在1949年，可以存储程序的计算机被发明了。 这样我们就不再需要焊接编程程序了，这样就好多了。 由于编程变得非常简单，计算机理论的发展最终导致了人工智能理论的出现。 人们终于可以找到一种存储信息并自动处理信息的方法。

虽然现在看来，这种新机器可以实现一些人类智能，但直到20世纪50年代，人们才将人类智能与这种新机器联系起来。我们注意到旁边那个大着肚子的老人。 他对反馈理论的研究最终使他得出一个结论：

人类智慧的结果是反馈的结果。 智力是通过将结果不断反馈给身体的行动而产生的。 我们家的抽水马桶就是一个很好的例子。 水之所以不连续流动，是因为有一个检测水位变化的装置。 如果水过多，则关闭水管，实现反馈。 ，是一种负反馈。 如果连我们厕所里的设备都能实现反馈，那么我们应该可以用机器来实现反馈，从而以机器的形式再现人类的智能。 这个想法对人工智能的早期产生了重大影响。

1955年，Shannon与人共同开发了The Logic TheoriST程序，这是一个使用树结构的程序。 当程序运行时，它会在树中搜索，寻找最接近可能答案的树分支。 探索以获得正确答案。 这个程序可以说在人工智能史上有着重要的地位。 它对学术界和社会产生了如此巨大的影响，以至于我们现在使用的许多方法和想法仍然来自 20 世纪 50 年代的这个项目。 。

1956年，人工智能领域另一位著名科学家麦考伊（右）召开会议，讨论人工智能的未来发展方向。 从此，人工智能的名称正式确立。 这次会议在人工智能史上并不是一次巨大的成功，但这次会议给了人工智能创始人们一个互相交流的机会表情包设计，为人工智能未来的发展铺平了道路。 角色。 此后，工人智能的重点开始变成建立能够自行解决问题的实用系统，并要求系统具有自学习能力。 1957年，香农等人开发了一个名为通用问题求解器（GPS）的程序，它扩展了维纳的反馈理论，可以解决一些更一般的问题。 当其他科学家正在努力开发系统时，右边的科学家做出了重大贡献。 他创建了表处理语言 LISP。 这种语言至今仍被许多人工智能程序所使用，它几乎已经成为人工智能的标准。 与之同义的是，LISP 至今仍在不断发展。

1963年，麻省理工学院得到美国政府和国防部的支持，开展人工智能研究。 美国政府不为别的，就是为了在冷战中维持与苏联的平衡，虽然这个目的有点火药味。 ，但其成果却带动了人工智能的巨大发展。 随后开发的很多程序都非常引人注目，MIT开发了SHRDLU。 在20世纪60年代这个大发展时期，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统开始理解简单的英语句子。 SIR的出现导致了一门新学科的出现：自然语言处理。 20世纪70年代出现的专家系统成为一个巨大的进步。 人们第一次知道计算机可以代替人类专家完成某些工作。 由于计算机硬件性能的提高，人工智能能够执行一系列重要的活动，例如统计分析。 数据、参与医疗诊断等，它已经开始作为改变人类生活的一个重要方面。 从理论上来说，20世纪70年代也是一个大发展的时期。 计算机开始具有简单的思维和视觉。 不得不提的是，20世纪70年代ip形象，另一种人工智能语言Prolog诞生了。 它与LISP一起，几乎成为人工智能工作者不可或缺的工具。 不要以为人工智能离我们很远。 它已经走进了我们的生活，包括模糊控制、决策支持等等，都有人工智能的影子。 让计算机、机器取代人类进行简单的智力活动，并将人类解放出来从事其他更有益的任务。 这就是人工智能的目的，但我认为对科学真理的无休止的追求才是最终的驱动力。

2.人工智能的应用领域

1.解决问题。

人工智能的第一个伟大成就是下棋程序。 国际象棋中使用的某些技术，例如向前看几步以及将困难的问题分解为更简单的子问题，已经发展成为人工智能，例如搜索和问题归纳。 智能基础技术。 今天的计算机程序能够玩各种棋盘和锦标赛级别的国际象棋。 然而，尚未解决的问题包括人类棋手具有但尚未清晰表达的能力。 比如国际象棋大师对棋局的理解能力。 另一个问题涉及到问题的原始概念，称为人工智能中问题表示的选择。 人们往往能找到思考问题的方法，从而使解决问题变得更容易，从而解决问题。 到目前为止，人工智能程序已经学会了如何思考他们试图解决的问题，即在解决方案空间中搜索更好的解决方案。

2.逻辑推理和定理证明。

逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，找到只关注大型数据库中的相关事实、关注可信证据并在新证据出现时对其进行分析的方法尤为重要。 一旦获得信息，这些证书将酌情进行修订。 关于数学推测的问题。 找到定理的证明或反驳不仅需要基于假设进行演绎的能力，而且许多非正式任务，包括医学诊断和信息检索，都可以以与定理证明问题相同的方式形式化。 因此，在人工智能方法的研究中，定理证明是一个极其重要的课题。

3.自然语言处理。

自然语言处理是人工智能技术在实际领域应用的典型例子。 经过多年的努力，这一领域取得了一大批令人瞩目的成果。 当前该领域的主要议题是：计算机系统如何根据主题和对话情境生成并理解自然语言，重点关注大量常识——世界知识和预期角色。 这是一个极其复杂的编码和解码问题。

4.智能信息检索技术。

受“()*+(*)技术快速发展的影响，信息获取和细化技术已成为当代计算机科学技术研究的一个紧迫课题。人工智能技术在这一领域的应用是人工智能走向的机遇和突破”广泛的实际应用。

5.专家系统。

专家系统是目前人工智能领域最活跃、最富有成果的研究领域。 它是一个在特定领域拥有大量知识和经验的程序系统。 近年来，人工智能技术在“专家系统”或“知识工程”的研究中出现了成功有效应用的趋势。 人类专家因其丰富的知识而能够获得出色的解决问题的能力。 那么如果计算机程序能够体现和应用这些知识，它也应该能够解决人类专家解决的问题，并且能够帮助人类专家发现推理过程中的错误。 现在这一点已经得到证实。 例如，在矿产勘探、化学分析、规划和医疗诊断等领域，专家系统已达到人类专家的水平。 成功的例子包括： PROSPECTOR 系统发现了价值超过 1 亿美元的钼矿床。 DENDRL系统的性能已经超出了普通专家的水平，可供数百人进行化学结构分析。 MY CIN系统可以提供血液传染病诊疗方案的咨询意见。 经过正式鉴定，细菌性血液病和脑膜炎患者的诊断和治疗方案已经超越了该领域的专家。

3、人工智能理论的数学化趋势日益凸显

在现代科学技术飞速发展的今天，许多科学技术理论都依靠数学来提供证明，依靠数学来模拟。 人工智能的发展也不例外。 如何将人的思维活动形式化、符号化，以便在计算机上实现，成为人工智能研究的重要课题。 在这方面，逻辑相关的理论、方法和技术发挥着非常重要的作用。 它不仅为人工智能提供了强大的工具，也为知识推理奠定了理论基础。 人工智能中使用的逻辑大致可以分为两类。 一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，其特点是任何命题的真值要么是“真”，要么是“假”，或者两者之一。 这类问题可以使用数学中的经典逻辑理论来解决。 世界上的事物是多种多样的，多种多样的。 除了确定性的事物或概念外，还有更广泛存在的不确定性的事物或概念。 这些不确定性无法用经典逻辑理论来解决。 因此我们需要开发新的数学工具来表示这些问题。 目前，人工智能中的不确定事物或概念是利用多值逻辑、模糊理论和概率来描述和处理的。 虽然多值逻辑、模糊论和概率都是通过在[!,"]上取值来表征不确定性，但三者之间存在很大差异。多值逻辑是基于在真(")和真(")之间取值在假（！）之间添加了几个中间真值来描述事物的真实程度，但它把每个中间真值视为完全独立的，有明确的界限。 模糊理论认为，不同中间真值之间没有明显的界限，表现出不同中间值相互渗透、相互渗透的特点，从而更好地反映了不确定性的本质。 概率用来衡量事件发生的可能性，事件本身的含义是明确的，但在某些条件下可能不会发生。 它和模糊理论从两个不同的角度描述不确定性，因此有人说模糊理论描述了事物内在的不确定性，而概率则描述了事物外部的不确定性。 从上面可以看出，数学使得人工智能能够很好地模拟人类智能，极大地促进了人工智能的发展。 人工智能仍然存在一些难以用现有数学表达的问题。 我相信随着数学知识的不断发展，这些问题很快就能得到解决。

5、人工智能发展现状及前景

当前的人工智能系统绝大多数都是基于物理符号系统的假设。 在出现可以与物理符号系统假说相抗衡的新人工智能理论之前，SOAr无论是在设计原理还是实验结果上都难以探索智能行为的一般特征和人类认知的具体特征。 他们在旅途中取得了与众不同的进展或成就，处于人工智能研究的前沿。

20世纪80年代，以Newell A为代表的研究人员总结了专家系统的成功经验，吸收了认知科学研究的最新成果，提出了Soar架构作为通用智能的基础。 现在的Soar已经表现出了很强的解决问题的能力。 Soar 中实现了 30 多种搜索方法，并实现了 RI 等多个知识密集型任务（专家系统）。 rOOks 提出了一种新的人工智能方法。 它相信智能系统的能力可以在没有概念或符号表示的情况下逐渐进化。 其研究中突出了四个概念：（1）机器人所处的情境不涉及抽象描述，而是直接影响系统行为的情境。 (2) 具身机器人拥有直接来自周围世界的身体和经验，并且在感官发挥作用后立即得到反馈。 （3）智能 智能的来源不仅限于计算设备，还源于与周围环境交互的动态决策。 (4)涌现智能产生于系统与周围世界的相互作用，有时也产生于系统组件之间的相互作用。

5. 结论

人工智能需要的不仅仅是逻辑思维和模仿。 科学家对人类大脑和神经系统研究得越多，他们就越确定：情感是智力的一部分，而不是与智力分开。 因此，人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力，还在于赋予其情感能力。 许多科学家断言，机器智能很快就会超过爱因斯坦和霍金的智能总和。 到下世纪中叶，人类生活的本质也将发生变化。 神经植入将增强人类的知识和思维能力，并开始向复合的人机关系过渡，从而逐渐停止人类对生物有机体的需求。 大量非常微小的机器人会在大脑的感觉区域占据一席之地，创造出难以辨别真假的虚拟现实模拟效果。

人工智能的实现并不是天方夜谭。 尽管这会很困难，但没有人规定只有人类才能思考。 正如生命的不同表现形式一样，动物、植物、微生物也是不同的生命形式。 人类可以以未知的方式思考，而计算机可以以与人类不同的（不一定相同）形式思考。

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AI（人工智能）：人工智能。 它是指计算机模仿现实世界的行为以及人类思考和玩耍的方式的计算能力。 它是一套极其复杂的计算系统和计算规则。

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歌手名：AI 英文名：AI

唱片公司：环球音乐

国籍：日本 语言：日语

兴趣：

个人经历： ＊日本顶尖女嘻哈及R&B歌手。 她是实力派嘻哈女歌手，也是温柔的R&B美声歌手AI。 22岁时，她在时尚组合中与安室奈美惠合唱《呃呃》。 …”，并在珍娜·杰克逊的音乐录影带中展示了她惊人的舞蹈技巧。 除了非凡的唱跳天赋之外，她的词曲创作能力在日本R&B舞台上更是令人刮目相看。 她与主要嘻哈音乐公司 Def Jam Japan 签订了合同。 纸质合同签订后，《ORIGINAL AI/原创AI》专辑的发行立即获得了媒体的一致认可。 除了获得SPACE SHOWER TV颁发的R&B音乐录影带奖外，他还代表日本参加了2004年MTV BUZZ ASIA演唱会，一举进军亚洲。 市场。

凭借非凡的歌唱天赋荣获日本“新时代音乐代言人”荣誉的HIP HOP天后AI，近日与日本歌手一青妖、藤木直人一起参加在台北举办的“台北流行音乐节”。 在这场盛大的音乐盛典上，AI以新颖独特的演唱风格和充满活力的表演征服了在场的6万名歌迷。 AI有四分之一的意大利血统，骨子里有一种浪漫前卫的气息。 她在美国长大，接触了各种各样的音乐。 由于AI的妈妈非常热爱音乐，所以她从小就深受各种类型音乐的影响。 15岁时，AI还参与了珍妮·杰克逊的MTV《GO DEEP》的录制。 然而她在日本的出道并不顺利，因为她与工作人员对音乐的理解不同。 当大家对她的音乐反应冷淡时，她却想敲墙，可见她的可爱。 然而AI并没有被现实打败，依然坚持走HIP HOP的音乐路线，这让她的音乐风格给人们带来了全新的感受。 在今年日本最权威的Oricon民意调查中，AI从众多新女性中脱颖而出，成为新一代音乐女王的接班人。 AI本人对此非常满意。 她表示自己想成为一名非常有活力的歌手，给更多的人带来快乐。 对于本届台北流行音乐节，AI也做好了充分的准备。 与他一起演出的除了DJ、化妆师、造型师、声乐家AFURA之外，还有日本报知新闻、电通、朝日电视台等日本媒体的高层人物以及各自经济公司的社长也来了。一起。 浩浩荡荡的23人客队让AI颇为自豪。 在去台湾之前，AI经常向安室奈美惠等去过台湾的人请教，以更多地了解台湾。 听说台北有很多好吃的，小艾兴奋地说，他想常去吃小笼包和路边摊。 因此，在这次去台湾旅行中，除了参加音乐节和拍摄特别节目外，他还想向日本观众介绍台湾美食。 这对人工智能的喜悦也很重要。 在台湾表演取得成功之后，AI还表示，他想进一步了解中国音乐。 如果有机会，他还希望能够在台湾和其他地方举行音乐会，例如肯·hirai，纳米·阿米罗和其他日本歌手，并与台湾歌手举行音乐会。 在同一阶段表演。 实际上，这不是AI在国外首次表演。 几个月前，在韩国首尔举行的MTV Buzz Asia音乐会上，AI也将歌词更改为韩语。 这次，为了更接近观众，AI也将歌词更改为中文。 来唱歌。 在为期四天的台湾旅行中，AI允许更多的人欣赏她的“小女主角”风格，并为她的全国性巡回演唱会在今年秋天推出。