导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能优先模式是指哪些的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能包括哪些方面？
工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。
人工智能的6个智能分级
无论在自然界还是人类 社会 都存在智能和知识的分级现象，譬如，对于蚂蚁，鱼，猴子和人类，虽然都属于生命系统，其种群个体也都存在智能的差异，但总体上蚂蚁，鱼，猴子和人类从种群上看，其智能水平存在明显的等级差异。
人类的教育体系也存在分级问题，例如本科，硕士，博士的分级，助理研究员，副教授，教授的分级。等级内部进行考核有优劣之分。但在不同等级间，需要在知识，能力，资历上有的明显提升和考核才能进行升级。
回到人工智能系统的智力分级问题上（本研究中人也是一种特殊的人工智能系统），从常识上说我们提到的智能冰箱，智能微波炉，智能扫地机器人，工业机器人，IBM沃森系统，谷歌大脑，百度大脑系统等，也存在着巨大的差异。如何区分这种差异，我们对这些人工智能系统进行了6个等级的智能分级。
人工智能系统的6个智能等级划分
1）人工智能系统的第0级系统
其实“标准智能系统”延伸出来的分级规则中，还有一些组合，例如，可以信息输入，但不能信息输出，或者可以信息输出，但不能信息输入，或者可以创新创造，但知识库不能增长，这些在现实中不能找得对应系统范例的案例，我们将其统一划归到”人工智能系统的第0级系统“，也可以叫”人工智能系统的特异类系统“
2）人工智能系统的第1级系统
石头有没有智慧，这原本是一个哲学问题，有一种叫泛灵论的思想就认为石头有智慧，泛灵论为发源并盛行于17世纪的哲学思想，后来其被广泛扩充解释为泛神论，逐渐演变为宗教信仰种类之一。泛灵论认为天下万物皆有灵魂或自然精神，并在控制间影响其它自然现象。倡导此理论者，认为该自然现象与精神也深深影响人类 社会 行为。简言之，泛灵论支持者认为“一棵树和一块石头都跟人类一样，具有同样的价值与权利”。当然这种观点从科学的角度看，只能算作猜想或哲学思考。
从”标准智能模型“延伸的第一套规则”能不能和测试者（人类）进行信息交互“看，因为石头不能与人类进行信息交互，也许它内部有知识库，能够创新知识，或者能够与其他石头进行信息交互，但对人类测试者是黑箱，不能了解。
因此不能与测试者（人类）进行信息交互的物体和系统可以定义为”人工智能系统的第1级系统“
3）人工智能系统的第2级系统
很多家用电器被称作智能家电，如智能冰箱，智能电视，智能微波炉，智能扫地机。这些系统大多有一个特点，虽然它们内部有或多或少的控制程序信息，但一旦出厂后，就无法再更新他们的控制程序，不能进行升级，更不会自动的学习或产生新的知识，譬如智能洗衣机，人们按什么键，洗衣机就启动什么功能。从购买到损坏不会发生变化。（故障除外）。
这种系统能够与人类测试者使用者进行信息交互，但它的控制程序或知识库从诞生时就不再发生变化。这种系统，我们可以定义为”人工智能系统的第2级系统“
4）人工智能系统的第3级系统
家用电脑是我们常用的智能设备，与2级智能系统不同，家用电脑和手机的操作系统往往可以定期升级，从windows1.0到windows10.0,从android1.0到android5，其内部的应用程序也可以根据不同需要不断更新升级。这样家用电脑，手机等设备随时使用的时间，其功能会变得越来越强大，可以应对的场景也越来越多。除了家用电脑，很多家用电器，生产机器人也都开始留有接口，可以通过外接设备进行系统升级。这一类系统明显要比第1级智能系统要有更强的适应性。
这种系统能够与人类测试者使用者进行信息交互，但这类系统不能与其他系统通过“云端”进行信息交互，控制程序或知识库只能接受usb,光盘等外接设备进行程序或信息升级，这种系统，我们可以定义为”人工智能系统的第3级系统“
5）人工智能系统的第4级系统
2011年欧盟资助了一个叫做RoboEarth的项目，该项目旨在让机器人可以通过互联网分享知识，并且能够获取强大的机器人云服务。
以往的机器人，往往只能依靠编程完成特定的任务，只能借助于人类处理过的信息，完成精确指令和任务，在没有相关程序支持的情况下，就会举步维艰。云机器人借助于网络和云计算，帮助机器 人相互学习、共享知识，不仅能够降低成本，还会帮助机器人提高自学能力、适应能力，推动其更快更大规模普及。云机器人的这些能力提高了其对复杂环境的适应性。
更为常见的是互联网的B/S架构，也就是我们经常使用的网站，搜索引擎，APP等应用。B/S结构是WEB兴起后的一种网络结构模式，WEB浏览器是客户端最主要的应用软件。这种模式统一了客户端，将系统功能实现的核心部分集中到服务器上，简化了系统的开发、维护和使用。客户机上只要安装一个浏览器就可以使用。
无论是云机器人还是互联网的B/S架构，除了具备上述级别系统的功能，还多了一个重要的功能，信息可以通过云端进行信息共享，这样的智能系统就具备了更为强大的智力能力，如谷歌大脑，百度大脑，RoboEarth云机器人项目等。
这种系统能够与人类测试者使用者进行信息交互，可以通过“云端”进行信息交互，进行程序或信息升级，但这类系统所有的信息都是直接从外部获得，其内部无法自主的，创新创造的产生新的知识，这种系统，我们可以定义为”人工智能系统的第4级系统“
6）人工智能系统的第5级系统
我们在标准智能模型中，对原来的冯诺依曼架构增加了创新知识模块，就是试图把人纳入到扩展的人工智能系统概念中，人类可以看作是大自然构建的特殊”人工智能系统“，与前四种不同，人类等生命体最大的特征，就是可以不断的创新创造，发现万有引力，元素周期表，撰写出新小说，创造新的音乐，绘画等等，然后通过文章，信件，电报，甚至互联网进行传播，分享。不断的创新创造并能够识别创新创造对只身的用处，让人类占据了地球生态环境下的智力制高点。
因此这种系统能够与人类测试者使用者进行信息交互，可以创新创造的产生新的知识，并可以通过文章，信件，电报，甚至互联网这样的“云端”进行信息交互， 这种系统，我们可以定义为”人工智能系统的第5级系统“
总结：通过”人工智能系统智能分级“与"人工智能系统的智商评测"结合，将对人工智能系统的发展方向，水平，与人类智力水平的关系产生有益的帮助。
人工智能的实现方法有哪些
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式：
一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。
另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。
遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
人工智能的分类包括哪些
人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。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。
人工智能主要有三个分支：
1) 认知AI （cognitive AI）
认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。
现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。
2) 机器学习AI （Machine Learning AI）
机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。
然而机器学习需要三个关键因素才能有效：
a) 数据，大量的数据
为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。
人工智能的4种实现途径
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演绎、推理和解决问题早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用机率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。
对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的记忆体或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。
人
类解决问题的模式通常是用最快捷，直观的判断，而不是有意识的，一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表
征性的”解决问题方法取得进展：实体化的代理人研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。
[编辑] 知识表示法主要文章：知识表示和常识知识库
[编
辑]
规划智能Agent必须能够制定目标和实现这些目标。他们需要一种方法来建立一个可预测的世界模型(将整个世界状态用数学模型表现出来，并能预测它们的行
为将如何改变这个世界)，这样就可以选择功效最大（或“值”）的行为。
在传统的规划问题中，智能Agent被假定它是世界中为一具有影响力的，所以它要做出什么行为是已经确定的。但是，如果事实并非如此，它必须定期检查世界
模型的状态是否和自己的预测相符合。如果不符合，它必须改变它的计划。因此智能代理必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。
在多Agent中，多Agent规划采用合作和竞争去完成一定的目标，使用演化算法和群体智慧可以达成一个整体的突现行为目标。
[编辑] 学习主要文章：机器学习
[编辑] 自然语言处理主要文章：自然语言处理
[编辑] 运动和控制主要文章：机器人学
[编辑] 知觉主要文章：机器感知、计算机视觉和语音识别
机器感知是指能够使用传感器所输入的资料(如照相机，麦克风，声纳以及其他的特殊传感器)然后推断世界的状态。计算机视觉能够分析影像输入。另外还有语音识别、人脸辨识和物体辨识。
[编辑] 社交主要文章：情感计算
情
感和社交技能对于一个智慧代理人是很重要的。 首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动(这涉及要素
博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测)。此外，为了良好的人机互动，智慧代理人也需要表现出情绪来。至少它必须出现礼貌地和人类打交
道。至少，它本身应该有正常的情绪。
[编辑] 创造力主要文章：计算机创造力
一个人工智能的子领域，代表了理论(从哲学和心理学的角度)和实际(通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意，或系统识别和评估创造力)所定义的创造力。 相关领域研究的包括了人工直觉和人工想像。
[编
辑]
多元智慧大多数研究人员希望他们的研究最终将被纳入一个具有多元智能(称为强人工智能)，结合以上所有的技能并且超越大部分人类的能力。有些人认为为了达
成以上目标，可能需要拟人化的特性，如人工意识或人工大脑。
上述许多问题被认为是人工智能完整性：为了解决其中一个问题，你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的任务，如机器翻译，要求机器按照作者的论点(推
理)，知道什么是被人谈论(知识)，忠实地再现作者的意图(情感计算)。因此，机器翻译被认为是具有人工智能完整性：它可能需要强人工智能工，就像是人类
一样。
[编辑]
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，是由当时麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：
人工智能就是要让机器的行为看起来就像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。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。
[编辑] 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。
[编辑] 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和解决问题的智能机器，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。
强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能，也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。就现下的人工智能研究领域来看，研究者已大量造出看起来像是智能的机器，取得相当丰硕的理论上和实质上的成果。
[编辑] 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）
关
于强人工智能的争论，不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是转换编码数据，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，如果机器仅仅是转换数据，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。
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