学：学生，教：教师，李：李晓榕

教：当前人工智能很火，李老师是怎么看的？

李：人工智能当前在不少国家很火，中国最甚，得到了国家极其高度的关注，在各国中最突出。首先可以肯定，几年内就会不断有大量新颖的科技产品问世、应用、推广、普及，改善生活，它们涉及人工智能的研发，在各自特定的方面都会有过人的能力，会取代很多人的工作，十分重要。这是大势所趋，任何怀疑和否定，都无法抗拒这一大势。比如我觉得，在不少国家，三四十年内，车辆都会是无人驾驶的，而且出于安全考虑，人开车是不负责任甚至违法的，就像今天不允许在大街上骑驴或赶马车一样。

教：但是，自动驾驶技术的关键和难点是环境感知，这里的环境感知主要靠的不是人工智能，而是估计、滤波与多传感器的信息融合，即利用多个传感器采集环境数据并加以综合处理，达到对环境的有效认识。

李：的确，智能特别是感知怎能离开多源信息处理？“智能”一般至少具有“有效获取并处理信息以达目的之能力”之意，所以，（尤其是当前基于数据培训的）人工智能与信息融合当然大有重叠，甚至认为前者包含后者。我想，你所质疑的是如下问题：

大量即将面世的科技新产品到底是不是人工智能产品？

不少这些产品其实主要靠的是信息技术、自动化技术等，人工智能未必是其主体、灵魂或关键，即便是号称人工智能短期内的最大成就——自动驾驶，也是如此，这很能说明问题。这些产品与以往科技产品的研发未必有多大本质不同，但研发者、厂商、媒体历来惯于给新产品贴上最风行最时髦的技术标签——当下就是人工智能。当然，可以辩解说，人工智能包括信息技术、自动化技术等几乎所有技术，因为智能需要它们。清楚这些后，如果你对这些产品不满（比如使你丢了工作），也不该把账都算到人工智能头上——这不只是人工智能的“罪过”。这个问题值得注意，但我更想讨论的是：

人工智能产品究竟是否真有“智能”？ 

这次人工智能大潮的兴起主要源于大数据深度学习。大家应该会同意，智能的一大体现是善于随机应变，适应新情况，因人因地因时因事制宜，胜任事先并不明确其内容的各种任务，因而难以事先培训。另一大体现是善于学习，能举一反三，而非举百反一。在此意义上，靠大数据培训的这种方法其实并不太“智”，它“举亿反一”，以量取胜，而非以智取胜。

学：我觉得我们应该更公平一些。我们说这些人工智能产品有智能，是指经过大数据深度学习之后的产品，而不是之前的，正像任何一个人都是人类多少万年遗传进化的结果，所以他的智能也是遗传进化的结果。比如我们可以说，一般来说，学习增强了能力，大数据深度学习使得这样一个产品脱胎换骨、升华成为智能了。

李：有道理，但不尽然。特定的培训可以明显增强特定的技能，而一般不是智力、智能、智慧，因为智能不只是特定的技能，还得相当“智”。比如，一个受过“题海战术”训练的人，求解相应题型之题的表现更好，难道他因此就比未经训练从而不太会解题的人更聪明更智能吗？更进一步，难道训练之后的他比之前的他明显更聪明吗？我们一般不会这么认为，一大原因恐怕是，我们知道他已经多次完成过这类任务（并且清楚完成的好坏），因而可以从中学习，更别说他受过针对这一任务的强化训练，纵然不聪明，肯定也相当会解相应题型之题了。这里有两个关键：①是否做过针对任务的适应性训练，②是否做过不少类似之事。一旦做过，用完成这种任务的好坏来判定其智能的高下，就该大打折扣。大数据深度学习的产物就是如此。

教：我觉得，靠大数据的这种学习，可以说是靠“蛮力”来取胜的，所以并没多少无可置疑的智能可言。

李：人的学习无需如此海量的事例，因为人会归纳，而机器不会。简单地说，深度学习就是深层人工神经网络模型针对特定任务的大数据函数拟合培训，其数学本质是数据拟合。学成后，给定输入时，输出结果就像插值结果。道理很简单：要能对付不简单的实际问题，数据驱动的“普适”模型不能太简单，而要避免这种复杂模型的过度拟合，就得用海量、丰富而完备的“大数据”来拟合，大数据深度学习其实是“海量培训”。这是保证这类题海战术有效可行的前提。没有大数据，要避免过拟合，模型至多只能得到低阶的近似规律，只有增大数据的量和丰富度，才能得到更高阶的近似规律。

教：其实没什么大不了的，我们不是总把使用模糊逻辑、神经网络的东西称为是“智能”的吗？它们其实又有什么真正的智能呢？何况我们说的是“人工”（artificial）的智能，也就是“人造的、貌似真而其实不真的”伪智能，因为artificial本来就有这种“假而不真”的含义。谈论的对象越珍贵，这种“假而不真”的含义就越突出，一个artificial宝石，就是一个假宝石，智能可比宝石珍贵多了。

李：我可没你这么负面。的确，“伪”字的原义是“人为”“非天然”。比如《荀子·性恶》的名言“人之性恶，其善者伪也”就是说：善是后天人为的。这是“性恶论”的滥觞。科技产品的“智能”，有多方面可说。①早先，工业界不少计及环境因素、由计算机控制的仪器仪表被冠以“智能仪器”“智能仪表”的美名，这也许可以如下辩护：计算能力是一种智能。它们日渐普及、习以为常之后，也和计算一样都不再被认为是智能的，前缀“智能”随之消失。一些用到逻辑演算、演绎推理的产品名称也都经历过类似的变化过程。②纵观人工智能研究历史，一再有人声称已有科研成果，比如机器人，“能思考”（machines intelligence）一词在科技界早已泛滥，有些人出于自夸推销标榜等心理，给用了有赖于模糊逻辑、神经网络、进化算法、专家系统、机器学习等方法的东西贴金，美其名曰“智能的”，无论它们其实有多“傻”。这样大量使用，以致理直气壮、心安理得，最终约定俗成。照此风气，今后出现比这些“智能”技术更强大的东西，恐怕只能说是“奇妙的、神奇的、魔法般的”乃至“超自然的、神圣的”（magical,     话说回来，说到底就看我们心中的“智能”究竟是什么。比如，科学通才、人工智能的开山大师之一、符号学派的教主西蒙（Herbert Simon）早在1956年就宣布，纽厄尔（Allen Newell）和他刚开发的史上首个人工智能程序——“逻辑理论家”（Logic Theorist）能思考、是智能的，因为它能在真值函数的命题逻辑系统中自动构造形式证明，而这有赖于智能。其潜台词是：能完成公认有赖于智能的任务，就是智能的。这种功能主义的理据被广泛接受，大家恐怕也觉得言之成理吧。然而，按此理，计算机自诞生之日起不仅是智能的，因为计算需要智能才能完成，而且还有超级智能，因为其计算能力超过人。无独有偶，另一位人工智能的开创者麦卡锡（John McCarthy）说：即便简单如恒温器也可以说有信念（它有三种信念：太热、太冷、刚好），而有信念看来是大多数能展现问题求解能力机器的特点。恒温器能自动调节温度，若无上述信念，如何办到？可见，他所说的信念根本不必有心理状态来支撑。这些观点都十分偏激，有违常人的理解。

学：我想，西蒙大概是指他们的程序“含有智能的成分”，因为它确实含有智能的成分。

李：有智能的成分，怎能就说“是智能的”呢？否则也可以说“人人都是铁人”，因为人体内都含有铁元素。西蒙的确是指“是智能的”而非“有智能成分”，因为他当时就说：“我们发明了具备抽象思考能力的程序……解释了合成的物质如何能够拥有人类的心智”，“现今世界上已经存在能自己思考、学习、创新的机器”。他甚至预言：“十年之内，心理学理论将以计算机程序的形式表现出来”。当然，公平地说，我们这是反观历史，自然看得清楚，有事后诸葛亮的味道。

学：“智能”到底是什么意思？

李：英语中的intelligence（智能）一词最核心的内涵是指理解力。最权威的《牛津英语大辞典》对intelligence的主要释义是¹：①理解力，智力；②可见出品质高下的理解、特指上乘理解，敏锐，精明（中古英语）；③心智上理解某物，理解、知道、懂得、明了、领悟（某物）。Intelligible也主要指“可理解的”。英文understand（理解）一词由under-和stand组成，指“立于其所处”，即站在对方的立场，进入其心理空间，分享其体验、感受、情绪和其他心理活动，与之形成一种同一和共情，乃至成为其部分，而不只是外部解释、分析等仅限于理性的内容。

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　　《《人工真的来了》》是一本由，江苏出版的256页，本书：48元，：2017-9，小编整理的一些的，对大家能有。

　　《《人工智能真的来了》》读后感(一)：国内最好的初级人工智能科普

　　最深的是杨澜是个，参加过北京申奥，然而没想到她还被福布斯最具的100位之一。更没想到的是她怎么就敢以一个主持人这样一个文科生的向展示人工智能这么理科生的高精尖的呢？我只能惊叹《人工智能真的》，不然，文科生怎么就能转换成理科生呢？

　　之前看过《无人驾驶》，里面向我展示了一些为了无人驾驶而做的一些和举行的一些，而且针对展开了很大篇幅，我还是没解。然而这本书全书却没有一个也没有深奥难懂的，是对整工智能界的一次巡礼。而且非常接，符合人的，非常适合中来人工智能。

　　书中的一些的，这本书的序言就是李飞飞给写的，李飞飞我在《无人驾驶》这本书里听到过介绍，她收集了上很多，还举办了世界级的图片识别，催生了识别图片比还的，乃是谷歌云首席。

　　杨澜也分享了笛卡尔说的：“我可以所有我看到的的性，但“我怀疑”这个告诉我，我再，我有，而如果我这个，我就。”——“我思故我在”。很巧的是，之前在们说了些什么里面也介绍了我思故我在的，第一次听到这个之后才知道上学的被误导得不要不要的！一直把我思故我在当成的来看。

　　的引言里面一个最有意思的，就是介绍了杨澜与北京龙泉寺的僧贤二的。内容：

　　“你为什么叫贤二啊？”

　　“大家都太了，总要有个二的，对？”

　　“那你听过小念经——有口无心这句话吗？”

　　“有的，有的。”【到底是说有听过这句话，还是说有啊？（捂嘴笑）】

　　“机器僧与人有什么呢？”

　　“机器也好，人也好，到头来都是空。”

　　“我可以把你带走吗？”

　　“开什么，我不会同意的！”

　　（在我看来这个除了有很好的储备，回话的都偏向一点儿！看幽默这个维度还是挺的，今后估计还能出的机器人之类的，用来模拟泼妇哈！）

　　第一篇杨澜就介绍了阿兰图灵，可以说这段关于阿兰图灵的缩写写的，内容很，是很好的一段阿兰图灵速成科普，里面还展示了杨澜与破译恩尼格玛的炸弹机的，炸弹机放在位于剑桥和牛津之间的布莱切利庄园里面，是图灵当年的。

　　（今后有去英国的话记得去看看）

　　我们知道阿法狗击败了李世石，然而2017年5月在乌镇，阿法狗还完胜中国围棋九段棋手柯洁，他可是世界围棋史上最的四冠王啊！

　　（柯洁是1997年出生的，是个男的，也许你会觉得我们真的老了，什么？这是个男的？）

　　IBM的WATSON在北美热播的一档《》中完胜人类答题，获得。

　　李开复的奥赛罗智能战胜过黑白棋的冠军！

　　我们的三分之一是皮层。

　　整个人工智能研究，女性都不会超过10%

　　（这是否着今后的人工智能会更在乎的。）

　　如果有到我们，想向我们地球的人学习，他问，什么是GRANDMA？一搜，看到的就是西方的，可是绝非只有西方人。所以，会不就只一人的，只代表一部分人的。所以有更多元化的人来参与进来。

　　吴恩达希望借力谷歌，建立全球最大的，曾经用一万台搭建了一个具有10亿个的神经网络，后来百度的神经网络是这个的100倍。还第一次在无的下通过深度学习识别出了猫。斯坦福大学、麻省理工、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校，都被吴恩达读了一遍。他和的就是读书，然后别家的。

　　（一切的一切都让人羡慕不已，与）

　　科大讯飞如今已经为市值超过五百多亿元的上市公司，被称为“中国声谷”，它就坐落于中国合肥。

　　（看样子是从中国科技大学里面出来的呀，是世界上在辨识的公司，识别率现在已经达到98%，叫胡郁）

　　书的后面还介绍了扫地机器人等人工智能在各个领域的，还有日本在仿真机器人方面的，还有如何感知的，如何把的想法执行出去，如何把大脑的借助外部的机器存储，各种的最前沿的技术都有介绍！

　　综上，拿这本书来当人工智能的科普书你就选，千万不要因为被杨澜的文科生给吓到，而不敢买它！

　　《《人工智能真的来了》》读后感(二)：人工智能来了，是生存？还是颠覆？

　　书评：《人工智能真的来了》人工智能来了，是生存？还是颠覆？

　　如书所说，本书很多并不是性的，而是一部相对纪实的书籍，杨澜本身也是主持人，就像，跟我一开始就有些许，对于想了解人工智能的方面的小白还是可以一读的。

　　2016年3月9日，AlphaGo（阿尔法狗）和李世石（世界围棋第一高手）之间的开始了。最终，AlphaGo以4：1取得了压倒性的，成为第一个战胜围棋世界冠军的机器人。大家没有，李世石赢了一场（第四盘），但当天晚上AlphaGo这边了什么事大家知道吗？当天晚上，一边的李世石在采访，在吃饭，或许还跟韩国的通时，输了的AlphaGo再干嘛？他没有任何，就在当天晚上给自己下了一百万盘。AlphaGo仅仅一天晚上的学习、，就让李世石充其也无法企及，你说AlphaGo不赢天理何在？

　　：杨澜 回味和沉浸其中，用人的视角、的亲验以及的，通过，了那些世界的人和事，书写了一段充满与、与、哲思与展望的，一个文科生的人工智能探寻之旅。

　　2016年被称工智能元年，也是第三次人工智能浪潮的序幕，、、纷纷聚焦AI领域，这一次，我们的被彻底颠覆吗？

　　人工智能可从事的工作大致有两类：一是性低智能工作，如自动线上的工作。

　　另一类是需大量、不容有的高工作，如科的看片、公交或乃至飞行员等，一旦出错就可能造成或灾害。

　　但这两类职业都不可完全脱离人的智能，尤其在人工智能无法完全胜任的关键工作，仍需人为高智商干预。

　　而对于需要性的职业，如的与，目前尚无显示有人工智能机器人欲取代人类。

　　2016年智能元年，不仅是谷歌的机器人赢了世界第一围棋高手，IBM的人工智能也干了两件的事。

　　当机器人为我们而让我们实现，即使少工作又有什么呢？人类不会因为缺乏劳动而死亡，而缺少则会。毕竟劳动不是我们的最终，而只是目前获得生存的一种，也是的一种。技术的进步会带给的，劳动的减轻，工作的缩短，从而使得、娱乐、学习的时间增多，最终也改善人们的生活及工作。

　　机器人替代了人类20%的工作量，那么上班时间可以相应缩短20%，这样就业岗位可以保持不变，但是人们闲暇时间会增加。由于工作时间减少而闲暇时间增多，那么将旅游、、娱乐等业的发展。因此，认为，随着机器人的大应用，很多就业岗位的都可能需要工作，比如将现在的五天工作制改成四天工作制，这是机器人大规模普及带来失业的一个。

　　因此，处于人工智能下的劳动者也不必为自己的过于，现在要做的应当是提升自己适应发展的能力，挖掘出自己不会被取代的、生而为人的“”;同时，由于人工智能将会替代不少岗位的中下游岗位，因此将自己的专业技能提升得更高以不被淘汰也是十分有的。

　　我想科技的对未来远景的预测和对人类的，更让人觉得是可以触及的，这也是科技于科幻的最大区别。

　　《《人工智能真的来了》》读后感(三)：人工智能真的来了吗？

　　自2016年以来，“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”一词成为，在大众中。放眼各类综艺节目，各大公司的AI纷纷亮相，借助大在节目中充当着小军师。此时，杨澜撰写的《人工智能真的来了》这本书像一本及时的科普读物来到了我面前，让我看到了世界领先的人工智能技术的发展，也让我重新了日常我已经在的、但可能被我忽略了的那些人工智能技术。

　　看本书，我印象最深的一个重要就是“深度学习”。现在最热门的人工智能就是深度学习，它如今能见效是因为两点：一、我们拥有了具备能力的大型计算机；二、我们所处的社会拥有了大量数据。而深度学习中的无监督学习则更能出机器的自主性，也就是它的智能。但现在大部分无监督学习仍然处在边缘，我们还不它的算法。

　　从80到2000年，人工智能有了长足的发展，尤其是在机器学习、处理和计算机视觉这几个分支领域。至今我们已经可以在日常生活中的很多享受这些研究了，比如：在号“讯飞随身译”中，由科大讯飞提供的语音、文字服务；可以在、微信等多个的微软小冰；推出的Siri；扫地机器人；智能电视等等。

　　说来，我也是微软小冰的老了，但自2014年10月31日微软关闭了MSN Messenger在中国的服务后，我就没再用过微软小冰。在看《人工智能真的来了》期间，我重新用微信、微博关注了微软小冰，想借助它重新一下人工智能技术在这几年的进步，只是有点令我。诚然小冰的成长需要和用户有更多，从而令它给出更有针对性的反馈。而我对于小冰来说完全是一个新用户，它并不了解我。小冰还不能让我感到像是在和一个人聊天，我经常到的是所。但不可否认这几年小冰也引入了一些新的技能，比如视觉系小冰可以分析用户上传中的穿衣品味等等，这显然是人工智能在计算机视觉领域的成果。

　　我觉得目前或许在语音和图片识别等方面，小冰之类的人功智能应用已经可以部分用户的一些基本，但在语意方面可能还有待突破。正是因为还没能理解人类语言的意思，所以类似小冰之类的人功智能应用都还无法给予像我这样的用户更多满意的。除了小冰这样的我已经过的应用的人工智能外，《人工智能真的来了》这本书中还介绍了很多各异的人工智能机器人。

　　在《人工智能真的来了》这本书中，最吸引我的人工智能产品要属高桥智隆的Robi了。因为在看这本书之前，我就曾在《我们相爱吧》节目中看到陈柏霖送给宋智孝一个Robi作为，对于这个能说话会跳舞的印象就很好。通过书中对Robi的介绍，我对这个小型仿人形机器人和它的研发者有了更的了解。Robi虽小但它不是靠轱辘，而是像人靠双腿走路，它还可以坐下、做俯卧撑、做仰卧起坐、跳舞。另外，Robi还掌握了包括中文在内的8种语言。最的是Robi需要用户购买近80期，通过每期杂志中附带的零件自己组装，非常用户的动手能力和。

　　据我了解，目前在Robi的中国官网中出售的还只是产品，而在日本等其它国家或地区2017年已经开始二代Robi了。Robi2更注重化定制服务，但是依旧没App服务。我不知道对于这点我的理解是否正确，感觉这个机器人的就是相对固化，组装好时它什么样就是什么样了，自身学习进步的极其。Robi1可以通过一个SD卡与Robi2同步互动。我觉得如果是可以通过App的机器人，就有可能通过不断更新App，对机器人的控制指令，从而改进或提升机器人的服务和功能。

　　另一个吸引我的机器人就是石黑浩研发的仿人形机器人。坦白讲仿人形机器人和Robi比起来，不管实际性能如何，光看样子还是有点令人震惊的，毕竟是一个和真人外貌相似的机器人。想象一下如果拥有一个和自己喜欢的明星相貌一样的仿人形机器人，那将是一种什么感受？不过有个很现实的问题，Robi的售价大约是1万元人民币，而据百度百科“Geminoid F”的词条页显示，石黑浩设计的一些机器人售价高达120万美元，而2010年诞生的GeminoidF造价是11万美元。2017年石黑浩推出了一个名为Android “U”的美女机器人，我还不知道她的造价又是多少？

　　石黑浩是通过创造机器人的方式理解人类。其实，他对机器人不感兴趣，反而是对人类自身非常感兴趣，他想了解人类究竟是怎样的存在。在他看来，机器人就是一面反映人性的镜子。所以他才热衷于制造那么逼真的仿人形机器人。而对于仿人形机器人，高桥智隆则认为，将人类的基本外观和人类的交流过程进行简化，最终让机器人承担交流的作用就可以了。且这种交流未必需要外表上像人，但外形一定要够可爱，看上去值得信赖。想必没有几个人愿意和汽车制造企业流水线上的生产型机器人交流，这个看脸的时代，对于机器人也不例外。

　　说回《人工智能真的来了》这本书本身，它给我留下的第一个好印象是：书中涉及很多人的英文名字，在首次提到时都是以中英文双语方式展现的，我喜欢这样的方式。我很介意用中文称呼外国人的英文名字，像乔布斯的名字在我看来就是三个无关汉字组合在一起，关键是音译也不准确，对我来说就不如“Jobs”这一个简单的单词更易读、易记。或许因为杨澜的本科是英语系，所以在名字这个小细节上她也很讲究。

　　然而，这本书也不是全无缺憾。虽然杨澜通过采访的形式，从全世界人工智能科研领域专家处获得了很多专业的信息，但这本书只能被定义为入门级科普读物，专业知识探讨的还不够深入、透彻。此外，像个别地方有错别字这都不算什么，让我觉得很遗憾的是总共不到260页的文字，竟然有内容重复的地方。其实这本书我并不是一口气读完的，而是断断续续地看了很久，即使这样都能被我发现有内容重复的地方，可想而知这些重复有多无趣。比如在第170页和第225页两次讲到一辆处于自动驾驶状态的特斯拉，与一辆白色的拖车相撞，造成驾驶员丧生的事故。且两次都用了大段文字描述，第二次提到时完全没有再提同一事故省略一些内容的意思。我觉得这并不是什么晦涩难懂的专业知识，完全没必要在同一本书内重复这种细节。

　　再有就是直到看至《人工智能真的来了》这本书的“后记”部分我才知道，原来除了发布在优酷的这本书的同名采访视频外，在爱奇艺还有一套相关纪录片也已经发布，名为《探寻人工智能》。其实在“引言”部分杨澜就曾提到这套纪录片，但只是说进入策划阶段并未表示已经发布。虽然这套纪录片中难免有些内容和《人工智能真的来了》系列采访视频有重复，但也还是有一些从不同角度展现人工智能的内容，尤其是对于书中一些照片说明不够清晰的地方有更立体的呈现。比如在看书时，我以为Eric Kandel教授研究神经元用的海兔是我们平时吃的蛏子，看了《探寻人工智能》的视频才知道其实不是。海兔虽然属于浅海生活的贝类，但是它们的贝壳已经退化为内壳。所以我觉得在看《人工智能真的来了》这本书的同时，一定要看相关采访视频和纪录片，视频中更立体的呈现方式让相关专业知识变得更生动、易记，对读者理解书中所述内容会有很多帮助。《探寻人工智能》纪录片视频/a_/show/id_/note//

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”。人工智能可以对人的意识、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。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。  2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。
  人工智能定义详解人工智能机器人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，或者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。
  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三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）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。
    人工智能研究价值具有人工智能的机器人例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今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，因此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，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。
  计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。  我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。
  但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。
    正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。2013年，帝金数据普数中心数据研究员S。C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。
  作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。  本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。
  从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。  当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。
  数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。
    应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。人工智能发展阶段1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
    IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。
  总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。  什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是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，模仿它或许是天下最困难的事情了。
    当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。
    例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。
  人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。  2019年3月4日,十三届全国人大二次会议举行新闻发布会，大会发言人张业遂表示，已将与人工智能密切相关的立法项目列入立法规划。
  人工智能科学介绍实际应用机器视觉，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，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。
    学科范畴人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。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，遗传算法意识和人工智能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。
  弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。
    而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。