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人工智能正确的说法是什么
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”。随着人工智能的发展，人工智能被分为弱人工智能、强人工智能、超人工智能三个阶段。
人工智能的概念
人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。
人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。
在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”
因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。
人工智能的起源发展
“人工智能”一词最初在1956年美国的达特茅斯（Dartmouth）大学举办的一场长达两个月的研讨会中被提出，从那以后，人工智能作为新鲜事物开始进入人们的视野中，研究人员不断探索发展了众多相关的理论和技术，人工智能的概念也随之扩展。
在首次提出人工智能的概念之后，一些重要的理论结果也层出不穷。但是由于消化方法的推理能力有限，机器翻译技术也不够成熟，在两者的共同作用下导致了最终的失败。人工智能技术逐渐进入了它的瓶颈期。
1976年，斯坦福大学的研究人员耗时五六年开发了一种使用了人工智能的早期模拟决策系统，用来进行严重感染时的感染菌诊断，以及抗生素给药的推荐系统——MYCIN系统。从那时起，还开发了许多著名的专家系统，如PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等。
后续的研究和开发专家系统使人工智能得以实际应用。值得一提的是，为了更好地发展人工智能，在各国科学家们的号召下于1969年召开了国际人工智能联合会议，这也标志着人工智能新高潮的出现。
“人工智能”这个词组是不是有点矛盾，究竟是“人工”还是“智能”呢？
没什么矛盾啊，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。人造“智能”有何不可。
科技发展是有不同阶段的，拿现在来说，人类可以利用电脑不知疲绝、有电就能用、运算速度快等特点，可以协助人类控制机械设备，而电脑没有自主的行动能力，只能用人工操作。
而人工智能是计算机应用更进一步的形态，利用人类设置的程序，拥有一定的自主性，可以采集记忆设定领域事物的特征，在程序设定后就不需要人工一遍遍操作，其实还是计算机“是”、“或”、”非“的逻辑，用程序设置大量的场景，机器可以根据关键词等在限定领域内辅助人类完成一些工作。不过目前的人工智能智慧程度还是有限，关键还是人类设定的算法程序。
而未来的人工智能可能更进一步，不需要人类提前设定程序，它自己就可以在人类输入的知识范围内，以很高的自主性帮助人类完成一些人类不能完成或者嫌麻烦不想自己去干的工作。这就难了，需要人类破解意识的奥秘，然后利用物理芯片进行人类大脑的逆向工程，使计算机拥有一定的自主意识。
不过这样的东西用起来得更谨慎，拥有自主意识就说这玩意儿已经可以算是一种新“物种”了，它们甘不甘心为人类服务还另说，需要人类想出好办法限制它们的能力。
人工和智能没什么冲突的地方，人类造出这样的事物，还是为了解决人类的需求，弥补人类大脑的一些不足，人工智能领域将大有作为。人工智能无疑是未来的发展趋势，这对于大多数人将来就业是有很大影响的。
关于人工智能的这些专业名词的含义，你真的知道吗?
在了解人工智能有关的专业名词之前，我们首先来了解下，什么叫做人工智能，人工智能的定义是怎样的？
人工智能作为一门前沿交叉学科，其定义一直存有不同的观点:《人工智能——一种现代方法》中将已有的一些人工智能定义分为四类:像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统。维基百科上定义“人工智能就是机器展现出的智能”，即只要是某种机器，具有某种或某些“智能”的特征或表现，都应该算作“人工智能”。大英百科全书则限定人工智能是数字计算机或者数字计算机控制的机器人在执行智能生物体才有的一些任务上的能力。百度百科定义人工智能是“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”，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
目前在国家科研单位认为，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
二十年来人工智能领域关键技术的发展状况，包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、人机交互、生物特征识别、虚拟现实/增强现实等关键技术。
机器学习(Machine Learning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术，以下对后四种与人工智能关联密切的典型交互手段进行介绍。
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。下面将对指纹识别、人脸识别、虹膜识别、指静脉识别、声纹识别以及步态识别等技术进行介绍。
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能对应什么词的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。