6大人工智能应用关键技术，终于有人讲明白了
导读：我国《人工智能标准化白皮书（2018年）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。”
人工智能的核心思想在于构造智能的人工系统。人工智能是一项知识工程，利用机器模仿人类完成一系列的动作。根据是否能够实现理解、思考、推理、解决问题等高级行为。
在未来，人工智能应用主要会体现如下几大核心技术特点。
作者：达观数据
来源：大数据DT（ID：hzdashuju）
01机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation，RPA）
RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）的定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。
与大家通常所认为的具备机械实体的“机器人”不同，RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件，这种软件安装在个人计算机或大型服务器上，通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化。
▲图1-1RPA是未来办公创新和发展的趋势
RPA也被形象地称为数字化劳动力（DigitalLabor），是因为其综合运用了大数据、人工智能、云计算等技术，通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素，模拟并增强人与计算机的交互过程，从而能够辅助执行以往只有人类才能完成的工作，或者作为人类高强度工作的劳动力补充。
自2015年以来，人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步，恰好相辅相成，汇合在了一起。自然而然地，RPA和AI两者的结合运用，带来了一股非常独特的智能化应用的发展潮流，我们称之为智能RPA技术，或者IPA技术（IntelligentProcessingAutomation），即智能流程自动化技术（如图1-2所示）。
▲图1-2智能RPA的构成：RPA+AI=IPA
换句话说就是，RPA是基础，需要与其他技术手段整合在一起，方能实现IPA及其优势。
商业社会对流程自动化的功能的期望将与日俱增，将机器学习等AI技术运用到RPA中，将人工智能功能集成到产品套件中，以提供更多类型的自动化功能，已经成为未来RPA发展的主流趋势。
02光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）
OCR技术是指利用电子设备（例如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。通俗地说就是，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，以获取文字及版面信息的技术。
OCR技术一般可分为如图3-1所示的5个阶段。
▲图3-1OCR技术的5个阶段
下面具体说明OCR的识别流程。
1.图像处理
针对图像的成像问题进行修正。常见的图像预处理过程包括：几何变换（透视、扭曲、旋转等）、畸变校正、去除模糊、图像增强和光线校正、二值化处理等。
2.文字检测
检测文本所在位置、范围及其布局，通常还包括版面分析和文字行检测等。文字检测解决的主要问题是哪里有文字，文字的范围有多大。
文字检测采用的处理算法一般包括：Faster-RCNN、Mask-RCNN、FPN、PANet、Unet、IoUNet、YOLO、SSD。
3.文字识别
在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转化为计算机可识别和处理的文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。
文字识别常采用的处理算法包括：CRNN、AttentionOCR、RNNLM、BERT。
4.文本抽取
从文字识别结果中抽取出需要的字段或要素。
文本抽取常采用的处理算法包括：CRF、HMM、HAN、DPCNN、BiLSTM+CRF、BERT+CRF、Regex。
5.输出
输出最终的文字识别结果或者文本抽取结果。
03机器学习/大数据分析
机器学习/大数据分析是一种用于设计复杂模型和算法并以此实现预测功能的方法，即计算机有能力去学习，而不是依靠预先编写的代码。它能够基于对现有结构化数据的观察，自行识别结构化数据中的模型，并以此来输出对未来结果的预测。
机器学习是一种通过“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据中的模式（例如日常性能数据）的算法。监督算法是指在根据自己的输入做出预测之前，会从输入和输出的结构化数据集来进行学习。无监督算法是指观察结构化数据，并对已识别的模式提供相关见解。
机器学习和高级分析可能会改变保险公司的游戏规则，例如，在提高合规性、降低成本结构，以及从新的见解中获得竞争优势。高级分析已经在领先的人力资源部门中得到了广泛应用，主要用于确定和评估领导者和管理者的核心品质，以便更好地预测行为、规划职业发展道路和下一任领导岗位归属。
04自然语言生成（NaturalLanguageGeneration，NLG）
计算机具有与人一样的表达能力和写作能力，它遵循某种规则，将从数据中观察到的信息转换成高质量的自然语言文本。例如，自动识别会议邮件中的主题、数字地名、人名地址并生成行程表备忘录，或者识别出合同条款的关键内容并将摘要的重点生成列表。
关于自然语言生成及自然语言处理的详细介绍，请阅读《详解自然语言处理5大语义分析技术及14类应用（建议收藏）》
05智能工作流（SmartWorkflow）
智能工作流是一种用于流程管理的软件工具，其中集成了由人和机器共同执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态，以便于管理不同组之间的切换，包括机器人与人类用户之间的切换，同时还能提供瓶颈阶段的统计数据。
随着社会和科技的不断进步，各个领域都开始逐步朝着自动化、智能化的方向快速发展。工作流相关技术的研究也越来越受重视，并广泛地应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医学等不同领域。
工作流不但能够自动化地处理相关的活动和任务，减少人机交互处理过程中带来的潜在错误，而且能够精确化每一个处理步骤，最大化地提高生成效率，并且将工作流应用到动态、可变且灵活的应用场景当中。
近年来，在大数据、人工智能的背景下，工作流中的业务流程日趋复杂，所面临的环境和数据也日趋复杂，由需求分析引起的业务过程重新建模或由维护升级引起的过程模式变更和改进也变得越来越频繁。
在这种动态多变的复杂环境下，如何快速识别出任务，然后快速高效并有针对性地处理工作流问题，已成为目前工作流任务研究的关键问题。
RPA软件机器人在工作过程中，也会遇到很多类似的情况。工作流的复杂多变，会导致RPA作业流程的复杂多变，使其无法做到自适应，这将会大大影响RPA软件机器人的作业效率。
因此，需要通过智能工作流的技术，实现动态地调整RPA里的任务设定，以及RPA业务流程的自动变更和自动升级，在智能工作流的指导下实现自适应作业模式。
实现智能工作流的方法有很多，比如，美国J.H.Holland教授提出的基于遗传算法的工作流调度，PandeyS等提出的基于粒子群优化算法的启发式算法（PSO）可用于不同资源的智能调度。除此之外，还有很多基于自然界和仿生学的智能算法，比如，混合蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、蝙蝠算法、人工蜂群算法等。
目前比较常见的方法是实现一种基于智能规划的工作流处理模式，该模式不再是单纯地将不同的活动当作对彼此没有影响的单独事件，而是有针对性地考虑多个事件的共同影响。
该模式充分考虑了工作流和智能规划之间的相似之处，通过智能规划推导出不同工作流任务之间的内在逻辑关系，并从其他的渠道和外部信息中充分挖掘潜在的关系。
逐步改进传统工作流中的问题，使用全新的智能规划的手段，从表面动作中挖掘出潜在的信息，过滤噪声数据，进而实现流程的自动修正，最后，通过前面得出的结论，有针对性地修改之前的RPA作业流程，实现自适应性的作业模式和作业过程。
06认知智能体（CognitiveAgent）
认知智能体是一种结合了机器学习和自然语言生成的技术，并在此基础上加入情感检测功能以做出判断和分析，使其能够执行任务，交流沟通，从数据集中学习，甚至根据情感检测结果作出决策。换句话说，机器会像人一样产生“情感共鸣、精神共振”，真正成为一个完全虚拟的劳动力（或者智能体）。
在客服领域，英国某汽车保险公司通过使用认知智能体技术，将客户转化率提高了22%，验证错误率降低了40%，整体投资回报率达到了330%。
当然，德勤、安永等咨询公司也坦然表示，就现阶段许多企业的流程管理与系统的基础能力来看，仍存在着大量的基础建设工作有待开展。而打造智能流程自动化所需的部分核心技术（例如认知智能体等）也还停留在雏形阶段。
智能包含三个方面，分别是计算智能、感知智能和认知智能。
在计算智能方面，计算机的速度早已远远超过人工的效率。
在感知智能方面，随着OCR、NLP等技术的发展，目前也已经能够实现很多的效果。
但是在认知智能方面，即使在某些特定领域，自然语言的处理也已经可以得到比人工更好的成绩，但是在某些领域，特别是知识理解、知识推理、知识判断等方面，还有很多需要逐步积累、逐步完善的地方。
按照机器能否产生自我认知和机器人的适用范围，人工智能分为弱人工智能和强人工智能，其中弱人工智能里的机器没有自我意识，不具备真正的推理和独立解决问题的能力，通常只适用于解决特定条件下的某种问题。当前人工智能的研究主要在弱人工智能领域。
而在强人工智能方面，机器具有一定的自我意识，能够通过学习拓展功能。对于当前不具备的功能或者当前不了解的知识，能通过自行学习获得。
当前条件下，全面的强人工智能还面临技术能力、社会伦理等多方面的挑战，但是在某些领域的特定场景下，具备认知智能能力和学习能力的人工智能软件，不仅能够优化作业流程、快速响应、覆盖更多不同的情况，同时还能够最大限度地避免技术风险和应用风险，是一个非常有价值的研究方向。
认知智能有很多种定义，其中，复旦大学肖仰华教授曾经提到过，所谓让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考，而这种思考能力具体体现在如下几个方面。
第一，机器具备能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力。
第二，机器具备能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力。
第三，机器具备推理、规划等一系列人类所独有的认知能力，也就是说认知智能需要解决推理、规划、联想、创作等一系列复杂任务。
智能体是指驻留在某一环境下，能够持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性特征的计算实体。根据著名人工智能学者，美国斯坦福大学Hayes-Roth教授的理论“智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件、执行动作影响环境、进行推理以解释感知信息、求解问题和决定动作”。
从前面的定义我们可以看出，认知智能体能够感知到环境中的动态条件，然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境，同时其还能够用推理来解释感知信息，求解相关问题，决定后续动作。
将认知智能体与RPA相结合，我们能够得到一个具备认知智能的机器人，它可以根据所涉及的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要做的事情，同时执行相应的动作来影响对应的环境信息，实现智能录入、智能监控、智能文档处理和辅助判定。
与此同时，认知智能体通过RPA技术在处理业务的同时，还能够学习到相关的经验和知识，逐步掌握识别重点的能力。
认知智能体的研究包含了多种不同的方法，近年来，随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的不断发展，面向动态环境下的分布式协同决策已经成为认知智能体的一个重要的研究方式。这种方式在以多无人机系统、多机器人系统为代表的典型无中心式多智能体系统中得到了广泛的应用。
与此同时，受限于自身设计，智能体对所在环境和系统常呈现出信息的部分可观测特征，而有限的智能体之间的交互和外部的约束也使得获得全局信息需要付出极高的代价。
同时，无中心式的多智能体系统在应用中呈现出了与社会网络相类似的自组结构和相应的复杂网络特征，即网络中单个智能体通常仅能连接/交互所在局部网络中的小部分智能体，传统的集中式协同模型则不再适用。
此外，类似于社会网络中人与人之间的有限信息交换便可大大提升个体的决策效率，同样的方法能否应用到相应的研究当中，也处于不断的尝试过程中。
关于作者：达观数据，中国智能RPA领域的龙头企业，独立开发了全套“RPA+AI”系统，拥有核心知识产权。达观智能RPA产品是业界不依赖微软底层开发框架、未使用第三方开源框架的RPA产品。
本文摘编自《智能RPA实战》，经出版方授权发布。
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当AI遇上能源 看人工智能在能源领域的应用
AI在能源领域的应用
人工智能（AI）技术已经被广泛地应用于能源领域中的系统建模、预测、控制和优化等方面。
（来源：微信公众号“交能网”ID：jiaonengwang）
能源是人类社会的中心，并推动着技术和整体人类福祉的发展。然而，随着全球人口的稳定增长（预计到2050年将达到近100亿），能源供应必须与需求保持一致。因此，关于资源的决策和管理已变得至关重要，因为如果决策不当，可能会产生巨大的经济影响或导致能源短缺。
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技术具有高效解决复杂问题的突出优点，在可再生能源需求逐渐增加的今天，能源系统对信息的实时性要求越来越高，同时需要灵活的解决方案，因此人工智能技术在能源互联网中具有广泛的应用前景。在能源行业中，数据收集器和传感器的广泛使用收集了大量有关能耗的数据，这些数据可以帮助理解，建模和预测物理行为以及人类对能源的影响，因此，目前人工智能技术已经被广泛地应用于能源领域中的系统建模、预测、控制和优化等方面。
清华大学中国科技政策研究中心在其发布的《中国人工智能发展2018》报告中，通过对德温特全球专利权人的专利公开数据进行分析，发现AI领域中Top10专利权人分布如下图：
图1：AI领域中Top10专利权人分布（单位：件）（来源：参考资料1）
国家电网公司作为唯一一家中国企业在AI领域中与国际竞争对手在专利布局中占有一席之地，也说明AI技术在能源领域的巨大应用潜力。国家电网公司的AI相关发明技术主要应用在电网控制、配电网、风电站、新能源等领域。
当然，在整个电力系统中，除了电源侧和输电侧以外，AI在用户侧的应用也十分流行，例如负荷预测、需求侧管理和用户分类等等。下图描述了一个以新能源为电源的微网中AI的典型应用。AI技术，如机器学习、模糊逻辑、自然语言处理、大数据技术等，以及一些混合AI方法为电力系统的设计、模拟、预测、控制、优化、评估、监测、故障诊断、需求侧管理等都提供了强大的工具。
图2：AI在电力能源领域的应用（来源：参考资料2）
能源领域中常用的人工智能技术
机器学习
机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以主动“学习”的算法。在能源行业可应用在实现电网工程的可视化，辅助电厂优化电网内部设置等。自然语言处理自然语言处理让计算机把输入的语言数据变成有意思的符号和关系，然后进行再处理。在能源行业，自然语言处理可以用在自动获取能源数据，为进一步能情况分析做准备。
大数据技术
大数据技术指对各种来源的大量非结构化或者结构化数据进行分析，利用人工智能从数据中挖掘信息，帮助决策。在能源行业中，对电厂的管理与运营是大数据技术的例子之一。
深度学习
深度学习使用包含复杂结构或多重非线性变换购置的多个处理层对数据进行高层抽象。在能源行业中，利用深度学习优化钻井效率，可以提高20%的生产效率并减少40%的成本。
计算机视觉
计算机视觉是研究如何使机器实现人眼“看“的功能的技术。计算机视觉中的图像识别在能源行业可以应用在能源勘探，通过收集的信息描绘地层结构等。
模糊逻辑模糊逻辑是建立在多值逻辑基础上的人工智能基础理论，运用模糊集合的方法来研究模糊性思维、语言形式及其规律的科学。对于模型未知或不能确定的描述系统，模糊逻辑可以应用模糊集合和模糊规则进行推理，实行模糊综合判断。在能源行业，模糊逻辑可以用在处理不完整的油气田地质数据，从而优化勘测模型，推理出更精细的地质构造情况。
人工智能在能源领域的应用方向
预测预测是人工智能在能源领域最常见的应用，包括能源经济方面的预测如负荷预测和电价预测，以及发电输出功率预测。在电源侧，针对风能、太阳能、水能等可再生能源受天气条件影响较大的特点，可以采用深度置信网络(DBN)、集成学习以及条件变分编码器等技术,利用其在多层次网络训练、多分类综合决策、特征自主提取与学习、强大泛化能力等方面的优势，基于调控大数据(天气、环境、大气条件、电站地理位置和电网历史运行数据等)，整合多种预测模型和算法，采用无监督/半监督的自主学习方式分析和发现数据内部规律、多种因素间的耦合关联关，对可再生能源发电进行预测，提高可再生能源的预测精度。在用户侧，传统上通常使用工程方法和统计方法进行负荷预测。但这些方法基本上是线性模型，而负荷和功率模式通常是外生变量的非线性函数。因此统计方法在预测的准确性和灵活性上具有不足之处。随着ANN预测方法的发展，深度学习技术有望通过更高层次的抽象来提高预测精度。此外模糊逻辑、遗传算法和SVM等也广泛地应用到了预测中，这些技术与深度学习的结合应用得到了很高的预测精度。南网总调自动化处技术专家梁寿愚早在2015年就自行学习AI，基于谷歌旗下的TensorFlow开源框架，摸索AI与电网调度业务的结合，实现基于AI的负荷预测模型，取代原来几个小时的人工测算，日前预测准确率高达97%。
故障检测与诊断AI技术在电力系统故障诊断方面发挥着关键作用。主要使用的AI技术包括：模糊逻辑模型、广义回归神经网络方法、多核SVM、免疫神经网络、分布式机器学习、ANN、神经模糊和小波神经网络、隐马尔可夫模型。
需求侧管理
需求侧管理是智能电网中重要的功能之一，可以提高智能电网的可持续性，并降低整体运营成本和碳排放水平。传统能源管理系统中现有的需求侧管理策略大多采用系统特定的技术和算法。此外，现有的策略只能处理有限数量的有限类型的可控负载。隐马尔可夫模型、聚类算法、遗传算法、机器学习等AI技术在负荷辨识、多用户协调控制、错峰控制等方面有很好的应用。
人工智能技术在能源领域中的应用已经获得了良好的发展，虽然在我国这方面的应用研究才刚刚进入轨道，但我国能源行业的持续发展、电力系统数据总量的不断增加以及市场竞争的影响和加大，都为人工智能技术的应用提供了广阔
什么是人工智能人工智能有哪些特点
刷脸认证、自动驾驶、大数据推送、智能音箱、手术机器人……人工智能在各行各业得到了广泛的应用，数据伪造、算法瓶颈、隐私保护、道德困境等问题也日益突出。AI基础设施建设必须从提高自身底层能力入手，以内生动力突破三个关卡：算法关、数据关、应用关，迈向算法可靠、数据安全、应用可控的第三代人工智能。接下来小编就给大家带来什么是人工智能、人工智能有哪些特点的相关介绍，一起来看看吧。
什么是人工智能？人工智能有哪些特点？
一、什么是人工智能？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，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。
二、人工智能有哪些特点？首先，是从人工知识的表达转向大数据驱动的知识学习技术。由分类化的多媒体数据处理转变为跨媒体的认知、学习、推理，本文所说的“媒体”并非新闻媒体，而是界面或环境。
其次，从追求智能化机器到高层次人机、脑机的相互协同与融合。从对个体智能的聚焦，到基于互联网和大数据的群体智能，它能将多个人的智能集合融合在一起成为群体智能。
第三，是从拟人机器人向更广泛智能自主系统的转变，如智能工厂、智能无人机系统等。世界范围内对人工智能有三种看法：弱人工智能，强人工智能和超级人工智能。
第四，弱人工智能是指利用现有的智能技术，改善我国经济社会发展所需的某些技术条件和功能。强人工智能阶段与人类智能非常相似，需要脑科学的突破，而国际上普遍认为，这一阶段将在2050年左右实现。
第五，在脑科学和类脑智能得到长足发展之后，人工智能成为一种超强智能系统。在科技发展的今天，从脑科学突破的角度来发展人工智能，仍然有局限性。
如何将人工智能(AI)引入计算领域，让机器从经验中学习，做出与人相似的决策，这在过去十年里得到了广泛的讨论，这几乎改变了我们经济的每个环节。
AI技术被广泛应用于帮助企业将日常工作自动化，通过分析客户的行为来更好地了解客户，降低运营成本，以及在不同行业提供个性化服务的产品，无论是金融银行，还是交通运输，安保，医疗保健等领域，都逐渐显示出AI的独特优势。随着人工智能技术不断发展，不断涌现出新算法、新代码，新产品进入市场的机会大大增加，但不可授权使用和恶意篡改的风险无疑也在增加，数字版权保护任重道远。以上就是小编为大家带来的什么是人工智能、人工智能有哪些特点的相关介绍，希望对您有帮助。
人工智能的应用实例介绍，人工智能有哪些应用领域
人工智能是一门贯穿性的综合学科，主要包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、语言学，人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类类智能活动的能，来延伸人类智能科学
人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索和博弈等
目前人工智能应用领域比较多，具体如下：
机器人领域：人工智能机器人，如RET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的
语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息，如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面
图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别，汽车牌号识别等。
专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
人工智能在智能控制领域的应用前景怎么样，目前发展到什么程度
浅述人工智能在智能控制领域的应用
人工智能技术是用计算机去做原来只有人才能做的具有智能的工作，如符号、语言和知识表达、状态特征的识别、精确与模糊的信息处理、分析推理、判断决策等，将这一拟人思维的技术通过计算机来弥补传统控制方法的不足，促进了智能控制的迅猛发展。
智能控制一般按照实际结果进行控制，不依靠所控制对象的数学模型，传承了人类传统思想的非线性特性。它打破了传统控制理论中关于数学模型的框架。
1人工智能（AI）及智能控制的基本概念
人工智能是计算机学科的一个重要分支，一直处于计算机技术的前沿，被人们称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。
1.1人工智能的定义及应用领域
1.1.1人工智能的定义
人工智能（AI）也称机器智能，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。
1.1.2人工智能的应用领域
①问题求解。计算机博弈是人工智能中关于对策和斗智问题的研究领域。目前，计算机博弈主要以下棋为研究对象，但研究的主要目的不是为了让计算机与人下棋，而是为了给人工智能研究提供一个试验场地。在下棋程序中体现出来的一些步骤，例如能够思考如何向前走几步，不仅要把对手的方法、步骤考虑进去，还能够把困难问题进行逐步分解，最终战胜对方的能力。如今的计算机软件已具有如象棋、围棋的世界锦标赛的先进水平。
②逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，重要的一点是要找到一些对策及方法，把大量的素材集中在一个大型数据库中（数据库需有很复杂的逻辑结构，甚至还要有模糊记忆），留意可信的证明，并在出现新信息时即时修正这些证明。定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法，自动实现非数值符号的演算过程。如信息检索和医疗诊断等都可以和定理证明问题一样加以形式化。它方便了人类，促进了科学发展，达到了人类所不能及的智力……
③自然语言处理。自然语言处理主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。现在的自然语言理解往往与模式识别、计算机视觉等技术结合在一起，在文字识别和语音识别系统的配合下进行书面语言和有声语音的理解。
④智能信息检索技术。当今，科学技术的飞速发展，信息获取是目前计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题。这一技术在人工智能领域的应用，能使人工智能迈向更广泛的实际应用当中。
⑤专家控制系统。专家系统是基于专家知识和符号推理方法的智能系统，它将专家领域的经验用知识表示的方法表示出来，放入数据库中，根据这些素材在推理机的作用下，解决某一专门行业内需要专家才能解决的问题。如在第二代专家系统中，把原理和经验分离开来，并引入基于前者的深层推理和基于后者的浅层推理，从而提高了系统运行的强壮性。现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。例如：地质勘探软件程序系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。MYCIN系统可以对人类血液传染病、乳腺癌的诊断治疗方案能够提供咨询意见；对患有细菌性血液病、脑膜炎方面的诊断和治疗方案已经超过了这一领域的专家水平。
1.2智能控制理论及研究领域
智能控制是在人工智能及自动控制等多学科之上发展起来的一门新兴、交叉学科，它具有非常广泛的应用领域，如专家控制、智能机器人控制、智能过程控制、智能故障诊断及智能调度与规划等。
1.2.1智能控制的定义
所谓智能控制是通过定性与定量相结合的方法，针对环境和任务的复杂性与不确定性，有效自主地实现复杂信息的处理及优化决策与控制功能。
1.2.2智能控制的研究领域
传统控制包括经典反馈控制和现代控制理论，它们的主要特征是基于精确的系统数学模型控制，在复杂问题的实际应用中遇到了不少难题。因此，需将人工智能的方法引入控制系统，从而实现系统的智能化，即通过采用仿人智能控制决策，迫使控制系统向期望的方向发展。
智能控制是一类无需（或尽可能少的）人的干预就能够独立自主地应付环境条件或加工对象的变化，有效地驱动智能机器实现其目标的自动控制，它是自动控制的最新发展阶段，对智能控制系统的研究和设计，重点放在对任务和世界模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上，即放在智能机模型上。
3发展前景
3.1人工智能的发展趋势
加强对人脑科学工业领域的应用，深入调研分析，掌握人工神经网络、机器人、新型人工智能产品等的发展和应用，整合现有资源，形成一些这方面的国家级或省级的技术中心和实验室，推动人工智能关联技术在医疗、工业、三网联合等方面快速发展。
人工智能的飞速发展，使越来越多的具有智能的机器进入了人类的生活，并且在人类生活中扮演着重要的角色。它们比血肉之躯的脆弱人类更灵活，甚至在智力的某些方面，它们已经超过了我们。机器宠物、智能电脑游戏、深海机器人、汉字识别系统、语音识别系统，这些智能机器让我们惊觉。
未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合，推动新一轮的信息技术革命，其人工智能技术将成为我国经济结构转型升级崭新的支撑点。
3.2智能控制的发展趋势
智能控制的应用领域已从工业生产渗透到生物、农业、地质、军事、空间技术、医疗、环境科学、社会发展等众多领域，在世界各国的高技术研究发展计划中有着重要的地位。由于这些任务的牵引，相信智能控制必将在控制理论的发展中引起新的飞跃。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，有兴趣的朋友，可以查阅多智时代，在此为你推荐几篇优质好文：
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