人工智能的核心技术是什么
计算机视觉（ComputerVision）是指让计算机能够理解和分析图像或视频。计算机视觉技术可以识别图像中的物体、人脸、场景等信息，实现图像检索、人脸识别、目标跟踪、自动驾驶等任务。计算机视觉技术也是现代人工智能技术中的重要组成部分之一。
5.人工智能芯片
人工智能芯片是专门为人工智能应用设计的芯片。相较于传统的CPU或GPU，人工智能芯片具有更高的计算效率和更低的能耗，能够支持更加复杂和高效的人工智能算法。随着人工智能技术的不断发展，人工智能芯片也在不断创新和进化。
人工智能应用领域
人工智能技术的应用领域非常广泛，下面我们将介绍一些比较典型的应用领域：
1.医疗健康
人工智能技术在医疗健康领域中有很多应用。例如，利用机器学习技术对医学图像进行分析和诊断，能够帮助医生提高诊断的准确性和效率。利用自然语言处理技术，可以实现医疗记录的自动化整理和分析，辅助医生进行诊疗决策。此外，人工智能还可以应用于疾病预测、药物研发等方面，为医疗健康行业带来更多的机遇和挑战。
2.金融服务
人工智能技术在金融服务领域中也有很多应用。例如，利用机器学习技术进行风险评估和信用评估，可以帮助金融机构提高贷款审批的效率和准确性。利用自然语言处理技术，可以实现对财经新闻和市场数据的分析和预测，辅助投资决策。此外，人工智能还可以应用于反欺诈、保险理赔等方面，为金融服务行业带来更多的机遇和挑战。
3.制造业
人工智能技术在制造业中也有很多应用。例如，利用计算机视觉技术进行自动化检测和质量控制，可以提高产品的生产效率和质量水平。利用机器学习技术，可以实现智能制造和智能物流，减少人工干预和资源浪费。此外，人工智能还可以应用于故障诊断和维护，实现智能化的设备管理和优化。
4.零售业
人工智能技术在零售业中也有很多应用。例如，利用机器学习技术进行用户画像和个性化推荐，可以提高用户的购物体验和消费满意度。利用计算机视觉技术进行商品识别和智能盘点，可以实现智能化的库存管理和供应链优化。此外，人工智能还可以应用于反欺诈和客户服务等方面，为零售业带来更多的机遇和挑战。
5.教育培训
人工智能技术在教育培训领域中也有很多应用。例如，利用机器学习技术进行学生评估和学习跟踪，可以帮助教师更好地了解学生的学习情况和学习进度。利用自然语言处理技术进行智能化的教学辅助和学习内容推荐，可以提高学生的学习效率和学习质量。此外，人工智能还可以应用于在线教育和教育管理等方面，为教育培训行业带来更多的机遇和挑战。
总结
人工智能技术是当今科技领域中的热门话题，它已经在各个行业中得到了广泛应用，并且在不断地发展和创新。人工智能技术的发展为我们带来了很多机遇和挑战，同时也对我们提出了很高的要求。我们需要不断学习和更新知识，不断探索和实践，才能够更好地应对人工智能时代的挑战和机遇。返回搜狐，查看更多
什么是人工智能
狭义人工智能(ANI)ANI是现有AI技术能够达到的一种人工智能，也被称作弱人工智能。尽管狭义人工智能可执行的任务可能由高度复杂的算法和神经网络驱动，但它们仍然是单一且以目标为导向的。面部识别、网络搜索和自动驾驶汽车都属于狭义人工智能的范畴。之所以将狭义人工智能归类为弱人工智能，不是因为它在应用范围和能力方面存在局限性，而是因为它与具备人类特质这种真正意义上的智能相差甚远。哲学家约翰·塞尔(JohnSearle)认为狭义人工智能“可以用于检验关于思维的假设，但实际上并不属于思维范畴”。
通用人工智能(AGI)
AGI可以成功执行人类才能完成的智力型任务。与狭义AI系统一样，AGI系统可以从经验中学习，发现和预测模式，但是AGI的智能水平更胜一筹。AGI可以从先前获取的数据或现有算法未解决的各种任务和情况中，推断出这些知识。
Summit超级计算机是全球为数不多的可以演示AGI的超级计算机之一。Summit每秒可以执行200千万亿次计算，而人类完成这些计算需要十亿年。要想发挥切实可行的作用，AGI模型不一定需要如此强大的计算能力，只需要达到目前超级计算机的计算水平。
超人工智能(ASI)
从理论上讲，ASI系统拥有完全的自我意识。除了简单地模仿或理解人类行为之外，它们还能从根本上掌握人类行为。
ASI不仅具备这些人类特质，还拥有远胜于人类的处理能力和分析能力，这似乎为我们呈现了一个反乌托邦式的科幻未来，到那时人类将被逐渐淘汰出局。
生活在今天的人们也许无法亲历这样的世界，但即便如此，依照人工智能的迅猛发展势头，可以预见人工智能几乎会从所有可衡量的领域全方位碾压人类，因此人类必须慎重考虑人工智能的道德准则和管理措施。正如斯蒂芬·霍金(StephenHawking)所说，“正因为AI有着巨大的潜力，因此必须研究如何在利用其优势的同时避免落入潜在的危险中。”
新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
什么是人工智能，这篇文章讲得很透彻！
“智力”是指一个人的智力能力。他知道，记得，判断，思考，想象等等。例如，法国心理学家AlfredBinet将“智能”定义为“判断或判断是适应环境的有力实践，主动性和能力。良好的决策能力，充分的理解力，正确的推理能力，但记忆不同于判断且独立于判断。”在牛津英语词典中，智力”被解释为“获得和应用知识和技能的能力”，这无疑取决于记忆。最后，大脑是一种心理能力，与神经机制和认知活动密切相关。与生物学的“神经”水平相反，从科学和心理学的角度来看，在行为的宏观水平上，智力偏好被赋予“认知”的定义。
什么是人工智能（Al）
一般而言，智力主要包括学习能力，对环境的适应能力，灵活的应对能力和创造思想的能力。可以说，智力将超越主体的功能，即心理能力。因此，智力与体现在感知，适应，训练，感觉，判断，意识和创造力中的心理机制的实施密切相关。因此，AI可以定义为促进或替代人类思维的工具，无论数据中心或通过诸如机器人之类的手段，它都体现在计算机程序中。同时，人工智能（AI)工具还具有在特定条件下有目的地获取和应用知识和技能的能力。
人工智能（AI)分类根据AI算法，AI可以分为符号AI和AI研究深度，但从实践的角度来看，AI可以分为弱AI，强人类AI和普通AI。
弱人工智能（AI)意味着通过可编程逻辑判断，数据存储和搜索机来实现智能。
弱人工智能（AI)只要求机器具有智能行为，具体的实现细节并不重要。作为“蓝色”的创造者，它没有遵循国际象棋大师的思想，仅遵循既定的操作步骤。
人工智能引领人类第四次工业革命-智能化
强大的人工智能（AI)意味着一台机器可以发展思维，甚至拥有比人更高的思维。强大的AI需要创造一种可以像人类一样思考的机器，以理解信息并保持意识。至于强大的人工智能（AI)，其创造应该基于人类思维的原理，也就是说，人工智能（AI)的优缺点不是力量，而是机器智能的程度，而是意识的真正独立性。
物理人工智能（AI)。与强大的人工智能（AI)不同，物理人工智能（AI)不是专注于人脑的机器，而是因为该机器越来越多地模仿人体，并且似乎已经成为一个聪明的人。例如，一群具有蚂蚁智能的机器人例如智能狗在清理灾区碎片和寻找幸存者方面可以发挥重要作用。
人工智能（AI)已渗透到人们的生活中
另外，根据人工智能（AI)的应用范围，可以分为三类：特殊人工智能（AI)，通用人工智能（AI)和超级人工智能（AI)。当前，基于一个或多个专业领域的人工智能（AI)主要是一种特殊的人工智能（AI)，它发展迅速，产生了更加丰富的成果。通用人工智能（AI)意味着一台机器，就像一个人一样，可以自动知道并扩展以做所有可能的事情。超级人工智能（AI)是指具有自我意识的人工智能（AI)，例如具有独立的价值观，世界观等。
如您所见，AI的分离主要基于技术开发逻辑的变化以及其在技术应用中实际效用的差异。这样的划分无法解释AI的性质，因此它无法应对使用AI的后果。
人工智能（AI)的本质人工智能（AI)的创造和发展一直伴随着人类思维的矛盾。因此，可以从矛盾的另一个方面获得人工智能（AI)的本质。通常，在人类思维和人工智能（AI)中，人类与工具之间存在矛盾。因此，人工智能（AI)的本质也显示出思维模式相对于人类的特殊性。
首先，就人工智能（AI)的功能特性而言，人工智能（AI)不仅被理解为机器人或智能工具，而且被理解为用于建模，扩展和开发人类智能的人工智能（AI)产品，以及一系列的人工智能（AI)。产生的技术。因此，人工智能（AI)的本质与计算有关，它成为计算机科学的重要分支和解决问题能力的体现。简而言之，人工智能（AI)的本质是对问题的解决方案的计算。其次，人工智能（AI)是必须具有技术和人工特征的人工产品。这与通常意义上的技术无关。
人工智能发展历程
就人工智能（AI)而言，“智慧”与人类思维并不平衡，但是人类思维与工作智慧正在融合。因此，人工智能（AI)不能总是与“人工”成分分开。它的本质仍然是“人造”属性。最后，作为人类智能类似物的“一类”，人工智能（AI)的发展是使用一种算法来模拟人类的思维和行为，无论结论是计算学习还是独立学习。因此，随着特定领域操作能力的提高，人工智能（AI)的未来发展必然要高于人类，但永远无法完全取代人类的思维。
人工智能系统的技术架构人工智能发展历程
因此，人工智能（AI)的本质就是机器思维的本质，属于人工智能（AI)的范畴。尽管人工智能（AI)具有人类的某些功能和属性，但它不能超越和替代其本质，或者与人类的思维无关。因此，人工智能（AI)解决问题的能力不能超出人们的思维和意识范围，更不用说产生人们所依赖的联系和社会实践。
当前，人工智能（AI)是全世界研究的重点对象，也是人们茶余饭后讨论的经典话题。不管怎样，人工智能(AI)将是今后人类社会发展的方向。人工智能的出现是人类社会在某个阶段发展的科学技术产物。它的发生，应用和发展对人类生存具有重要意义。在哲学上，人工智能加深了对物质反应的理解。在社会上，人工智能(AI)释放生产力并提高经济效率：对于生活而言，人工智能(AI)使生活更加便利。
前路仍需双脚走，人工智能（AI)必将深深地影响着我们每一个人的生活，让我们拥抱人工智能，一起见证人工智能的辉煌明天！返回搜狐，查看更多
大白话解释：到底什么是人工智能(AI)，小学生都能看懂
现在人工智能（AI)一词满天飞，上到国家和地方ZF的科技创新扶持政策，下到大小公司的各种智能XXX、智慧XXX产品或解决方案，似乎不加上人工智能，就显得没有技术含量、不够高端。反正人工智能一词有点泛滥成灾的意思了，前几天还看到一家“AI烧烤店”，也没搞懂智能在哪里。
言归正传，到底什么是人工智能(AI)？一提到“人工智能”（AI),对于普通人来说，脑海里可能首先浮现的就是高科技、脑袋里装有芯片的机器人，以及科幻电影里机器人的各种超能力，把人类踏在脚底下磨擦的场景。对于普通IT人员来说，可能想到就是各种数学算法、模型、高数公式等等，总而言之，很复杂。
既然是大白话解释，这里我准备尽可能绕开一些专业术语，尝试从普通人的角度来解释清楚以下3个问题。可能表述上没有那么严谨，但普通人看了能理解个七七八八，文章目的就达到了。
一、人工智能到底是啥意思，想要达到什么目的？人工智能，其实是英文“ArtificialIntelligence”（AI就是它的缩写，显然它来自于老外）的中文翻译，意思就是“一种人造的智能”，所以个人觉得把它翻译成“人造智能”或许更合适，更容易理解。那么什么又是人造智能呢？其实这里的人造一词就跟人造皮革、人造卫星的人造是一个意思，指的是由人生产出来的，而不是自然形成的，唯一不同的是，这里生产出来的产品不是皮革和卫星，是人的聪明才智（可以简单理解成人的大脑）而已。就像宅男们的最爱——c气娃娃，也可以说它是人造女盆友！
搞明白人工智能一词的含义后，接下来理解其目的就简单多了。人工智能的目的就是，科学家们希望通过人造的方式，生产一种智能出来，来代替我们完成一些需要人类用脑才能完成的工作，或者人类肉身不太好去完成的工作。比如机器人客服，就是希望通过机器人来取代客服人员，降低企业的客服成本，因为大部份的客服问题都是常见的几类问题，只是目前的技术还不够先进，很多时候还需要人工客服。
二、人工智能是怎么实现的？人工智能自诞生以来，科学家们想了很多种办法试图去实现它，最有影响力的就是“专家系统”方案和当前在用的“机器学习”方案（注意：深度学习是机器学习的一种）。不要被这两个专业名词吓到，其实很简单，很容易理解，听我慢慢道来。
专家系统方案
是科学家们早期想出来的一个实现人工智能的办法（其实我们普通人也能想到这个办法）。这个办法的思路很简单，既然想让机器具备智能，能够代替人处理某一方面的思考和决策问题（比如打桌球），那我们就找一堆桌球高手（即专家，比如奥沙利文、丁俊辉以及最近的颜丙涛），把他们每个人的打法、某种球型下的解法都集中在一起，写成一个牛逼的计算机程序，这个计算机程序列举了所有高手在不同球型下的解法和打法，一但桌面上出现某种球型，通过这个程序，机器就知道接下来怎么打，这就是所谓的专家系统。 很明显，专家系统就是一个写死逻辑步骤和可能性的软件而已，还算不上严格意义上的智能，有比较大的局陷。还以打桌球为例，专家系统不可能穷举所有球型和打法，一旦遇到程序中没有的球型，就不知道该怎么打了。而且打法技术在进步，专家系统程序一旦写成就定型了，对新技术打法没有学习能力。这也是普通计算机软件程序也不能认为是人工智能的原因，因为它不智能，只是程序员已定死的几种逻辑而已。
既然专家系统没有学习能力，科学家们又在想，能不能搞一个具备学习能力的方法出来，就像小孩子一样，刚生下来啥也不懂，让他读几十年的书，最后变成一个聪明的小孩？这个方法就“机器学习”，一种让机器能够具备学习能力的一种方法。
怎么才能够做到呢？
我们以在APP上买东西时候的智能推介（APP自动给你推荐商品）为例，APP怎么知道哪些才是你可能喜欢的商品呢？方法思路很简单，我们先给他整一个数学公式，这个数学公式有很多参与计算的因素（比如性别、年龄、颜色喜好、职业、收入等等，反正很多种），然后每个计算因素固定一个对结果的影响权重（这个权重就像小孩竞选班干部，其他小朋友投1票就算1票，但老师投1票要算10票），最后确定出这样一个计算公式：“0.1*性别+0.2*年龄+0.3*颜色喜好+0.4*职业+0.5*收入”，然后根据每个人的情况计算出一个结果来，根据结果的不同数值范围，我们给他推荐不同的商品。看到这里，可能有的网友会问了，没看出来哪里体现了“学习”能力呀？莫慌，上面的公式中，还有一个问题没有解决，那就是那些权重系数0.1、0.2、0.3是怎么来的？你凭什么说性别的权重就是0.1？显然不能拍脑袋，这个权重就是要通过大量的现有案例数据让机器自动学习出来的，这也是为什么互联网公司APP要偷窥我们隐私数据的原因。也许通过大量案例数据的学习后发现，性别的权重不应该是0.1,可能0.52更合适，那么就0.52了。而且随着案例数据越积越多，这个权重可能更准确，最后变成了0.523421之类的。
三、人工智能当前发展到什么阶段了？
老实说，人工智能当前仍然处于初级阶段，还远不具备替代人类智慧的能力，所以大家不要过于担心自己失业的问题，离那一天还有很远的路要走。目前人工智能只能做一些点上局限的事情，比如通过人脸识别自动认人、自动将中文翻译英文、自动将语音转换成文字之类的。
本文小编，15年IT行业经验，现任重庆海数赋能科技技术总监，专门从事人工智能、计算机视觉算法和应用相关的定制研发工作。因能力和知识有限，错误和不足之处欢迎指正！