人工智能基础——什么是智能（智能的特征）
智能的概念：智能及智能的本质是古今中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索和研究的问题，但至今任然没有完全了解。
不过生成了以下几种学派：1.思维理论：认为智能是思维的核心。2.知识阈值理论：认为智能行为取决于知识的数量及其一般化的程度，认为智能就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。3.进化理论。
综合以上各种观点，可以认为：智能是知识与智力的综合，其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。
智能的特征：1.具有感知能力能够感知外界，从而获取知识。2.具有记忆和思维能力记忆用于存储思维所产生的知识，思维用于对信息的处理，是获取知识以及运用知识求解问题的根本途径。思维又可分为逻辑思维、形象思维、以及顿悟思维。逻辑思维：串行的，表现为一个线性过程形象思维：主要依据直觉顿悟思维：突然出现的想法。3.具有学习能力通过与环境的作用不断学习。4.具有行为能力行为能力就是信息的输出，对外界的变化做出反应。
人工智能的定义人工智能的基本概念是什么
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自从人类发明了计算机或机器人，它们执行各种任务的能力都有了相对的增长，人类已经可以开发出计算机系统的很多功能，涉及各种工作领域，人工智能的定义，简单来说，就是要通过智能的机器，达到人与机器和谐共处的一个社会。逐渐延伸了人类改造自然和治理社会的能力。
人工智能的定义是什么？
人工智能（ArtificialIntelligence），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。
人工智能的定义
人工智能的基本概念（AI）
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。
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。
人工智能的定义
学习人工智能的必要性
我们知道AI追求创造像人类一样聪明的机器。我们研究AI的原因有很多。
AI可以通过数据学习
在我们的日常生活中，我们处理的是大量的数据，人类的大脑无法跟踪这么多的数据。这就是我们需要自动化的原因。为了实现自动化，我们需要研究AI，因为它可以从数据中学习，并且可以准确无误地完成重复性任务。
AI可以自学
系统应该自学，因为数据本身不断变化，并且必须不断更新从这些数据中获得的知识。我们可以使用AI来实现这一目的，因为启用AI的系统可以自学。
AI可以实时响应
借助神经网络的人工智能可以更深入地分析数据。由于这种能力，AI可以根据实时情况思考和响应情况。
AI实现准确性
在深度神经网络的帮助下，AI可以实现极高的准确性。AI帮助医学领域从患者的MRI中诊断癌症等疾病。
AI可以组织数据以最大限度地利用它
数据是使用自学习算法的系统的知识产权。我们需要AI以一种始终提供最佳结果的方式索引和组织数据。
了解情报
使用AI，可以构建智能系统。我们需要了解智力的概念，以便我们的大脑可以构建像自己这样的另一个智能系统。
人工智能的定义其实是一个非常广泛的领域。这些领域虽然目前不是非常集中，但是它们正在交叉发展中，很多的未知的领域处在研究之中，并且逐渐走向统一。人工智能的最终目标是希望变成一门真正的科学，形成一个完整的科学体系。
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人工智能,人工智能是什么意思
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人工智能（ArTIficialIntelligence）,英文缩写为AI,是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考”。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联?还有什么是“知觉”（percepTIon），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为,去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦•图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。
有人把人工智能分成两大类：一类是符号智能，一类是计算智能。符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都包括在计算智能中。
在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后，因此一些科学的努力它得以发展。人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。
人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。
人工智能人工智能(AI),是研究模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科,是用人工的方法来模仿人类所进行的智能活动。所谓“智能”,可以认为是人类脑力劳动所表现出来的能力,例如感知、理解、抽象、分析、推理、判断、决策、学习和对变化环境的适应等。因此也可以说,人工智能就是研究怎样用人工的方法实现智能的原理和制造类似于人脑智能的机器或智能系统的一门学科。
人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域。人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器博弈软件等。但是，人工智能不等于软件，除了软件以外，还有硬件及其他自动化和通信设备。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
来自不同学科的科学家研究人工智能的途径不尽相同。主要途径有两条:一条是以心理学家和生物学家为主体,他们认为大脑是智能活动的物质基础,因而首先要从弄清人脑的结构,即从大脑的神经元模型着手,研究大脑处理信息的过程和机制,从而解决人工智能的任务;另一条途径是以计算机专家和工程技术人员为主体,他们以从效果上达到与人的智能行为相类似为目标,以计算机软件为基础研究制造人工智能的机器或系统,利用计算机模仿人脑的思维活动。随着理论研究的深入和技术的发展,上述两个途径都取得了很大的进展。但是,由于计算机技术的发展和应用更为广泛普及,因此一般认为,人工智能是研究怎样用计算机模仿人脑的思维活动,从而解决过去需要用人的智能才能解决的问题的技术。
人工智能这个概念是20世纪50年代提出来的;80年代,人工智能在知识工程和模式识别方面取得了很大进展;90年代,人工智能已经在诸多的领域里获得广泛的应用,例如出现了各种“专家系统”。它是把各方面专家的知识存储在计算机系统中,使它具有推理的能力,从而能解决诊断、规划、调度、预报、决策等过去必须要靠专家才能解决的问题。在电信领域中,人工智能的应用也日益广泛,例如使计算机能“听懂”人说的话、能够自动应答、能和人进行语言交流等。人工智能已经为电信部门开发了多种新的服务。
1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DeepBlue）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。
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