人工智能手抄報圖片

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“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，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來説，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。

關於什麼是“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。人唯一瞭解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也瞭解有限，所以就很難定義什麼是“人工”製造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。

人工智能在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，仿真系統中得到應用。

尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。”而另一個美國麻省理工學院的温斯頓教授認為：“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。”這些説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，並取得了豐碩的成果，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。

人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以説幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其範圍已遠遠超出了計算機科學的範疇，人工智能與思維科學的關係是實踐和理論的關係，人工智能是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊數學等範圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展。

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。

學科範疇

人工智能是一門邊緣學科，屬於自然科學和社會科學的交叉。

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

研究範疇

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，複雜系統，遺傳算法

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。

對於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，製造出“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年經濟危機後，美日歐希望藉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於瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。

研究方法

如今沒有統一的原理或範式指導人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是：是否應從心理或神經方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對於航空工程一樣，人類生物學對於人工智能研究是沒有關係的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優化）來描述？還是必須解決大量完全無關的問題？

智能是否可以使用高級符號表達，如詞和想法？還是需要“子符號”的處理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提議人工智能應歸類為SYNTHETIC INTELLIGENCE，[29]這個概念後來被某些非GOFAI研究者採納。

大腦模擬

主條目：控制論和計算神經科學

20世紀40年代到50年代，許多研究者探索神經病學，信息理論及控制論之間的聯繫。其中還造出一些使用電子網絡構造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 這些研究者還經常在普林斯頓大學和英國的RATIO CLUB舉行技術協會會議.直到1960， 大部分人已經放棄這個方法，儘管在80年代再次提出這些原理。

符號處理

主條目：GOFAI

當20世紀50年代，數字計算機研製成功，研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內基梅隆大學， 斯坦福大學和麻省理工學院，而各自有獨立的研究風格。JOHN HAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符號方法在小型證明程序上模擬高級思考有很大的成就。基於控制論或神經網絡的方法則置於次要。60~70年代的研究者確信符號方法最終可以成功創造強人工智能的機器，同時這也是他們的目標。

認知模擬經濟學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時他們為人工智能的基本原理打下基礎，如認知科學， 運籌學和經營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內基梅隆大學沿襲下來，並在80年代於SOAR發展到高峯。基於邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY認為機器不需要模擬人類的思想，而應嘗試找到抽象推理和解決問題的本質，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學的實驗室致力於使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識表示， 智能規劃和機器學習. 致力於邏輯方法的還有愛丁堡大學，而促成歐洲的其他地方開發編程語言PROLOG和邏輯編程科學.“反邏輯”斯坦福大學的研究者 (如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發現要解決計算機視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達到所有的智能行為。ROGER SCHANK 描述他們的“反邏輯”方法為 "SCRUFFY" .常識知識庫 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因為他們必須人工一次編寫一個複雜的概念。基於知識大約在1970年出現大容量內存計算機，研究者分別以三個方法開始把知識構造成應用軟件。這場“知識革命”促成專家系統的開發與計劃，這是第一個成功的人工智能軟件形式。“知識革命”同時讓人們意識到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。

子符號法

80年代符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智能問題。

自下而上， 接口AGENT，嵌入環境（機器人），行為主義，新式AI機器人領域相關的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符號人工智能而專注於機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關注早期控制論研究者的觀點，同時提出了在人工智能中使用控制理論。這與認知科學領域中的表徵感知論點是一致的:更高的智能需要個體的表徵(如移動，感知和形象)。計算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神經網絡和聯結主義. 這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬於計算智能學科研究範疇。

統計學法

90年代，人工智能研究發展出複雜的數學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數學語言也允許已有學科的合作（如數學，經濟或運籌學）。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出這些進步不亞於“革命”和“NEATS的成功”。有人批評這些技術太專注於特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。

集成方法

智能AGENT範式智能AGENT是一個會感知環境並作出行動以達致目標的系統。最簡單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些範式可以讓研究者研究單獨的問題和找出有用且可驗證的方案，而不需考慮單一的方法。一個解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經網絡或其他新的方法。範式同時也給研究者提供一個與其他領域溝通的共同語言--如決策論和經濟學（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT範式被廣泛接受。AGENT體系結構和認知體系結構研究者設計出一些系統來處理多ANGENT系統中智能AGENT之間的相互作用。一個系統中包含符號和子符號部分的系統稱為混合智能系統 ，而對這種系統的研究則是人工智能系統集成。分級控制系統則給反應級別的子符號AI 和最高級別的傳統符號AI提供橋樑，同時放寬了規劃和世界建模的時間。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一個早期的分級系統計劃。