人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的一门技术科学
AI人工智能时代已经来临，正在越来越多地替代人类的工作机会，正所谓“一鲸落，万物生”，人工智能摧毁了许多行业的同时，也诞生了许多新的行业风口，我们与其被动淘汰，不如主动接触，了解，学习，运用。下图列举了人工智能可以帮我们做的事情，而更多的功能等待你和我的挖掘。
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作出反应的智能机器，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。
人工智能是一门复杂的学科，它涉及到计算机科学、心理学、哲学等多个领域。人工智能的应用领域也非常广泛，包括但不限于机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的主要流派有符号主义、连接主义和进化计算等。符号主义又称知识驱动型，主张人工智能源于人对世界的认识和理解，知识在这里起主导作用，知识工程便是其具体任务的代表。连接主义又称神经网络模型，主张人工智能源于人或动物大脑中神经网络的活动，这种模型在网络模型和计算技术中起重要作用，生物直觉便是其具体任务的代表。进化计算主张人工智能源于生物进化的启示，计算机模拟生物进化过程便能实现人工智能，遗传算法是其具体任务的代表。
人工智能的发展阶段划分为三个阶段。第一阶段是控制算法，第二阶段是机器学习，第三阶段是深度学习。在第一阶段，人工智能主要以规则控制为主。第二阶段，机器学习开始被广泛应用，人类将大量数据投进算法中，让算法学习其中的规律。第三阶段，深度学习取得了突破，神经网络等算法开始广泛应用于医疗、自然语言处理、图像识别等领域。
总之，人工智能是一门充满挑战和机遇的学科，它的应用前景非常广阔。随着技术的不断发展和进步，人工智能将会在更多领域得到应用，将会极大地改变人们的生活方式和社会生产方式。
人工智能的应用领域越来越广泛，可以概括为以下几个方面：
家居领域：人工智能在家居领域有广泛的应用，例如智能音响、智能门锁、智能灯泡、智能冰箱等。这些设备可以通过语音识别和智能算法实现人机交互，为用户提供更加智能化的家居体验。
教育领域：人工智能在教育领域的应用也越来越广泛。例如，通过扫描试卷进行自动评分和核分，帮助学生识别错题等。
医疗领域：人工智能可以帮助医生快速诊断和治疗疾病。例如，通过扫描病历和影像数据自动识别异常情况，辅助医生快速诊断疾病。
交通领域：人工智能在交通领域也有广泛的应用，例如自动驾驶技术、交通流量控制等。
沟通领域：人工智能可以应用于翻译、语音识别等方面，帮助人们进行跨语言交流。
商业零售领域：人工智能可以帮助商家识别顾客的行为模式和购买偏好，提供更加个性化的推荐服务。
总之，人工智能的应用领域非常广泛，未来还将会取得更加深入的发展和更加广泛的应用。人工智能的发展将会极大地改变人们的生活方式和社会生产方式，带来更多的便利和创新。
最近AI部分新闻有：
俄罗斯无人机领域著名专家警告说，中国借助自动化解决人口问题。
据报道，爱立信发出警告称，中欧政治关系恶化可能会给公司造成损失。
京东物流寻求在香港进行首次公开募股(IPO)。
俄罗斯太空机器人样机将于2023年制成。
德国政府在总理默克尔与数位部长展开了几个小时的会谈后，作出了这一重要决定。
我省围绕电子信息、轻工纺织、医药石化、汽车及零部件等重点行业，开展延链补链强链行动。
vivo游戏推出全程陪伴用户和开发者的至臻体验。
程序员及作家MatthewButterick对微软及其部分合作伙伴、GitHub和OpenAI等提起集体诉讼。
Lensa是一款由AI提供支持的应用程序，在艺术界引起轰动。
人工智能领域有很多出名的人物，以下是其中一些：
斯坦福大学计算机科学教授AndrewNg（吴恩达）：他是GoogleBrain的创始人之一，也是一个主要的AI专家，讲授机器学习、深度学习等课程。
谷歌deepmind创始人DemisHassabis（德米斯·哈撒比斯）：他是一名希腊出生的英国计算机科学家和游戏设计师，也是deepmind的创始人之一。
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室主任RussAltman（拉斯·阿尔特曼）：他是《麻省理工科技评论》的顾问编辑，也担任过多个AI实验室的主任。
斯坦福大学计算机科学教授SebastianThrun（塞巴斯蒂安·杜恩）：他是GoogleX实验室的创始人之一，也是Udacity的创始人之一，Udacity是一家在线教育机构。
卡内基梅隆大学计算机科学教授TomMitchell：他是机器学习领域的重要人物之一，也是卡内基梅隆大学的机器学习领域学科负责人。
以上仅仅是一些著名AI人物的例子，还有很多其他的贡献者，他们的研究、创新和实践推动了人工智能领域的发展。
人工智能在软件开发领域的不同应用场景（一）：自动化测试
人工智能在软件开发领域的应用正日益增多，不仅改进了开发流程，也提高了软件开发的效率和质量。人工智能技术可以在软件开发过程中的各个阶段发挥作用，例如在测试阶段中，可以利用自动化测试和质量保证技术来大幅减少人工测试的时间和精力，并且提高测试覆盖率和精度。
此外，人工智能还能帮助软件团队进行数据分析来发现用户可能遇到的问题，进而改进用户体验。机器学习算法也可用于优化代码质量，从而提高软件性能和可靠性。在软件开发的过程中，人工智能技术能够识别代码错误和缺陷，并通过文本分析技术或静态代码分析方法来实现代码的智能化检查和诊断。
接下来，YesPMP小编会给大家陆陆续续分享人工智能相关的知识~另外，作为全国一站式互联网众包平台，也是往智能化方向发展，期待和你们换新见面！
今天，我们就先聊聊人工智能在软件开发过程中，怎么在自动化测试和质量保证上提供变革性的帮助：
自动化测试是指使用一系列机器化工具和技术来自动执行软件测试任务的过程。其与手动测试相比，可以大大提高测试效率和软件质量。其中，机器学习和自然语言处理等技术的应用则是自动化测试的重要手段之一。
利用机器学习和自然语言处理等技术，可以构建出各种自动化测试工具和框架，这些工具和框架可以自动识别和执行测试用例，从而提高软件质量和覆盖率。具体来说，自动化测试工具可以对整个软件系统进行分析和测试，并提供详细的测试结果和报告。这些结果和报告可以帮助软件开发人员找出和修复软件中的各种错误和缺陷，大大提高软件的可靠性和稳定性。
此外，机器学习算法还可以用来预测和修复潜在的缺陷。通过对软件中的大量数据进行学习和分析，机器学习算法可以预测未来可能出现的问题，并提出相应的解决方案。这样一来，就可以减少手动调试和修复的工作量，大大提高测试效率和软件质量。
总的来说，自动化测试和质量保证在软件开发中扮演着越来越重要的角色。利用机器学习和自然语言处理等技术，可以构建出高效、准确的自动化测试工具和框架，从而提高软件的可靠性和稳定性。
因此，在软件开发过程中，使用人工智能技术能够大幅提高开发团队的效率，减少开发成本和开发周期，并且提高软件的质量和安全性。未来，随着人工智能技术的不断发展和普及，我们有理由相信，它将在软件开发行业中发挥越来越重要的作用。