人工智能领域的术语，主要有哪些
人工智能不再是定义模糊的流行词汇，已经成为了更为精确的指代，在这样的背景下，理解人工智能领域的术语越来越成为一种挑战。本文就为大家总结一些人工智能领域最重要的术语。
A
算法（Algorithms）：一组用于人工智能、神经网络或其他机器的规则或指令，以帮助它自己学习；分类、聚类、推荐和回归是四种最常见的类型。
人工智能（Artificialintelligence）：机器模拟人类智力和行为做出决策、执行任务的能力。
人工神经网络（ANN）：这种学习模型，模拟人脑运作，从而解决传统计算机系统难以解决的任务。
自主计算（Autonomiccomputing）：系统自适应自我管理自身资源用于高级计算功能的能力，而无需用户输入。
C
聊天机器人（Chatbots）：聊天机器人（简称chatbot）通过文本对话、语音命令来模拟与人类用户进行对话。它们是有AI功能的计算机程序的常用界面。
分类（Classification）：分类算法让机器根据训练数据给数据点进行分类。
聚类分析（Clusteranalysis）：一种用于探索性数据分析的无监督学习，查找数据中的隐藏模式或分组；群集的建立是通过欧氏距离（Euclidean）或概率距离等定义的相似性度量。
聚类（Clustering）：聚类算法让机器将数据点或项目分成具有相似特征的组。
认知计算（Cognitivecomputing）：一种模仿人类大脑思维方式的计算模型。通过使用数据挖掘、自然语言处理和模式识别来进行自学习（self-learning）。
卷积神经网络（CNN）：一种识别和处理图像的神经网络。
D
数据挖掘（Datamining）：通过查看数据集以发现和挖掘其中模式，从而进一步使用数据。
数据科学（Datascience）：结合统计、信息科学、计算机科学的科学方法、科学系统和科学过程的交叉学科，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。
决策树（Decisiontree）：一个基于分支的树模型，绘制决策及其可能后果的模型图，与流程图类似。
深度学习（Deeplearning）：机器通过由层叠信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。
F
Fluent：一种可随时间变化的条件。
G
游戏AI（GameAI）：使用算法替代随机性的一种适用于游戏的AI特定形式。这种计算行为用于非玩家角色（NPC），对于玩家的操作生成类似人类的智力和基于反应的行为。
K
知识工程（Knowledgeengineering）：侧重于建立以知识为基础的系统，包括科学、技术和社会在内的所有方面。
M
机器智能（Machineintelligence）：涵盖机器学习、深度学习和古典学习算法在内的总括术语。
机器学习（Machinelearning）：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器在不经过编程的情况下学习，并随着新数据的摄入而改变。
机器感知（Machineperception）：系统接收和解释来自外部世界数据的能力，类似于人类使用感官。这通常需要借助外接硬件完成，尽管软件也同样需要。
N
自然语言处理（Natural language processing）：程序识别理解人类沟通的能力。
R
循环神经网络（RNN）：一种理解顺序信息、识别模式、并根据这些计算产生输出的神经网络。
S
监督学习（Supervisedlearning）：机器学习的一种，其输出数据集训练机器产生所需的算法，如老师监督学生；比无监督学习更常见。
群体行为（Swarmbehavior）：从数学建模者的角度来看，这是从个体遵循的简单规则衍生出的新生行为，不涉及任何集中协调。
U
无监督学习（Unsupervisedlearning）：一种机器学习算法，通过不带标签响应的输入数据组成的数据集进行推理。最常见的无监督学习方法是聚类分析。
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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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