什么是人工智能 (AI)
虽然在过去数十年中，人工智能(AI)的一些定义不断出现，但JohnMcCarthy在2004年的文章 (PDF,127KB)(链接位于IBM外部)中给出了以下定义："它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。AI与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但不必局限于生物可观察的方法"。
然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵(AlanTuring)于1950年出版的开创性作品"计算机器与智能"(PDF,89.8KB)（链接位于IBM外部）。在这篇论文中，通常被称为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？” 他在这篇文章中提供了一个测试，即著名的“图灵测试”，在这个测试中，人类询问者试图区哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的。虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是AI历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。
StuartRussell和PeterNorvig随后继续发表了“人工智能：一种现代方法 ”（链接位于IBM外部），成为AI研究方面的重要教材之一。在这本书中，他们深入探讨了AI的四个潜在目标或定义，基于理性、思考和行动来区分计算机系统：
人类方法：
像人类一样思考的系统像人类一样行动的系统理想方法：
理性思考的系统理性行动的系统艾伦·图灵的定义可归入"像人类一样行动的系统"类别。
以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。这些学科由AI算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
目前，仍有许多围绕AI发展的炒作，市场上任何新技术的出现都会引发热议。正如Gartner在其hypecycle技术成熟度曲线（链接位于IBM外部）中指出的那样，自动驾驶汽车和个人助理等产品创新遵循“一个典型的创新周期，从欲望膨胀到期望幻灭、到最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用。”正如LexFridman在2019年麻省理工学院演讲中指出的那样(01:08:15)（链接位于IBM外部），我们正处于欲望膨胀高峰期，接近幻灭的谷底期。
随着对话围绕AI的伦理道德展开，我们可以开始看到幻灭谷底初见端倪。如想了解更多关于IBM在AI伦理对话中的立场，请阅读这里了解更多信息。
人工智能发展现状及应用
导读：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。人工智能被认为是第四次科技革命的核心驱动力，目前许多领域都在探索AI技术的应用，可谓方兴未艾。那么什么是人工智能，它经历了怎样的发展历程，现阶段发展状况如何，它有哪些应用。本篇文章就为大家做个简单分享。同时也会为大家详细介绍一下百度的AI技术体系。
本文主要内容：
1.人工智能概念
①智能
②人工智能
2.人工智能的发展
①人工智能的发展历程
②AI是中国的机遇
3.AI与百度
①百度AI的发展历程
②百度AI的技术体系
③百度AI的场景化应用
1.人工智能概念
1.1智能
谈到人工智能，需要首先理解“智能”一词的具体含义。智能是指人类才具有的一些技能。人在进行各种活动的过程中，从感觉到记忆再到思维产生了智慧，智慧产生了人类本身的行为和语言，行为和语言统称为能力；智慧和能力结合在一起就是人工智能中的智能一词。
比如，人类的语言表达能力就是一种智能（语言智能）；人类进行复杂数学运算的能力也是一种智能（数字逻辑智能）；人类的交往能力也是一种智能（人际智能），人们对音调、旋律、节奏、音色的感知能力，也是一种智能（音乐智能）。他们都属于智能的范畴。
1.2人工智能
把智能的概念与人的逻辑理解相结合，并应用到机器中，让机器能更好的模拟人的相关职能，这就是人工智能。人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。
人工智能概念，最早可以追溯到上世纪90年代初，这个时候需要提到一位科学家：图灵。
艾伦·麦席森·图灵（英语：AlanMathisonTuring，1912年6月23日—1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
图灵最早定义了什么是人工智能，怎样去界定一个机器（或一个设备）是否具备智能。他最早提出了图灵测试（即：一个人在不接触对方的情况下，经过某种特殊的方式和对方进行一系列的问答，如果在某些时间之内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么我们就认为这台机器具备智能化的思维）。直到2000年左右，才真正有计算机通过了图灵测试，才实现了一个突破。在2014年图灵测试大会上，出现了一个通过图灵测试的机器（或者称为智能聊天的机器人）。这两年人工智能的高速发展，也印证了最早的图灵测试，这也让我们反向看到了图灵在人工智能定义方面做出的突出贡献。
现今，在做图灵测试时，判断这个设备是否具备人工智能，更多的还是从模拟人的角度来考量。但在当前科技背景下，人工智能需要涵盖更广的内容，它不仅仅要模拟人本身的职能，还需要具备一些扩展、替代甚至延伸的职能。
举个例子，在医疗领域，需要经常在实验室进行病毒化验，人处这样的实验环境下会比较危险，经常会出现一些事故，如果能够用机器替代人来做这些实验，这些事故就可以避免。此时，这台机器就不仅仅是在模拟人，而是在替代人，机器本身就具备了替代人的能力。
当前，很多人在担忧：人工智能的发展会不会对人类造成威胁。其实，目前人工智能还处于早期的阶段（或者称之为婴幼儿阶段），我们还处于弱人工智能时代。
当然，随着时间的推移，将来我们可能会把弱人工智能时代推进到强人工智能，甚至再往前推进到超人工智能和智能爆炸时代。但至少目前，我们离这样的时代还有非常远的距离，要实现这样的目标，需要非常多的时间积累，可能要通过几代人甚至十几代人的努力。所以大家不要有过多的担心，人工智能现在更多的还是用于服务人类，用来提高人们的工作效率。
上图引自MIT大学一位教授。
针对人工智能所覆盖的领域，这位教授提出一个观点：“我们要尽可能避免做这些容易“进水”的工作，以免被日后所淘汰掉”。
这张图水平面以下的工作，如存储，计算、甚至象棋活动等，已经被海平面淹没。在海平面边缘的工作，如翻译、驾驶、视觉和音频等，很有可能在未来的一段时间，随着技术的进步也会被淹没。再来看图上高海拔地区的工作，如艺术创新、科学研究，文学创作等，让人工智能替代人类去做这些工作，在现阶段是比较困难的。要让人工智能实现像人一样具备主观能动性，还需要比较长的时间。我们在选择工作，或者在做技术探索的时候，应该从更高的层面布局，而把那些可以被人工智能替代的工作交给计算机去做，这样我们就可以从一些重复性、冗余性的工作中抽离出来，去专门从事创造性的工作（比如艺术创作等）。
2.人工智能的发展2.1人工智能的发展历程我们回顾一下人工智能发展的历程。
人工智能并不是特别新鲜的词，在计算机出现后不久，大家就已经开始探索人工智能的发展了。
1943到1956年这段时间，为人工智能的诞生期，期间有很多人尝试用计算机进行智能化的应用，当然此时不能称为人工智能，只是有类似的概念。
人工智能的分水岭是1956年达特茅斯会议，在本次会议上正式提出了AI这个词。
1956到1974年这段时间，是人工智能发展的黄金时代，是人工智能的第1个高速发展期，通常把这段时间称之为人工智能大发现时代。
1974到1980年这6年的时间里，进入了人工智能发展的第1个低谷，在这个低谷期，出现了非常多的问题，比如计算上的问题、存储上的问题、数据量的问题，这些问题限制了人工智能的发展。
1980到1987年这段时间是人工智能的第2个繁荣期。期间诞生了大量的算法，推动了神经网络的高速发展，同时出现了许多专业的科研人员，发表了许多创造性的论文。
1987到1993年这段时间是人工智能的第2个低谷期，期间有个词叫“AI之冬”。有大量的资本从AI领域撤出，整个AI科研遇到了非常大的财政问题，这是导致”AI之冬”的主要原因。
1993年之后，人工智能又进入到高速发展期，期间出现了许多经典案例，比如1997年IBM公司的深蓝案例，2001年IBM的沃森案例，2016年谷歌AlphaGo案例。这些案例是人工智能在应用层面的体现。
上图概括了人工智能的发展历程。
可以看到，从1956年达特茅斯会议AI这个词诞生，一直发展到现在，人工智能共经历了60多年的跌宕起伏，并不是仅在2016、2017这两年间才出现了人工智能这个概念。
从宏观上看，AI的发展历程经历了三次比较大的起伏。
第1次起伏是从1943年到1956年，首次出现了神经网络这个词，把人工智能推到一个高峰，期间出现了许多大发现。而第1次低谷使人工智能进入到了反思的阶段，人们开始探讨人工智能的应用。
第2次起伏是在上世纪80年代，期间BP算法的出现，神经网络新概念的普及，推动了人工智能又进入第2次高峰和发展。然而从1987年到1993年又进入到了了第2次低谷，这主要因为一些财政原因导致。
第3次起伏从2006年开始，由辛顿提出了深度学习的概念，把神经网络往前推动了一大步，也把人工智能推到了高速发展阶段，尤其是近几年在非结构化领域取得了许多突破（例如在语音与视觉方面），给人工智能进入商业化应用带来许多的基础性技术沉淀。
人工智能为什么会在前面的发展过程里遇到了那么多的坎坷？为什么在最近这几年会进入一个高速发展期？
我们归结了近几年人工智能高速发展的三点原因：
①算力飞跃
人工智能（尤其是深度学习），对底层计算能力的要求非常高。早期的计算受到了极大限制，从CPU发展到了GPU，使得算力几乎能达到几倍甚至十几倍量级的增长。再从GPU到TPU，计算速度能达到15~30倍的增长，使得在算力层面不断取得突破。此外，大量云资源的出现将我们计算的成本压到了最低，我们在处理海量计算的同时，也可以享受比较低的成本。再者，芯片技术的发展，使得端处理能力持续提高，这些都帮助我们在算力层面取得了很大的突破。
②数据井喷
从PC互联网时代到移动互联网时代，再到可穿戴设备的应用，都产生了大量的数据。这两年，每年产生的数据量可以达到50%左右的增长。2017年到2018年，这段时间内基本上每个月产生的数据量可以达到几十个亿的量级，数据量已经非常高。物联网的连接，能帮助我们把更多的数据采集回来，帮助我们在数据层面做更多的积累，这是数据井喷带来的积极影响。
③算法突破
近几年来，从机器学习到深度学习，算法不断取得突破。使得我们可以处理更多的大规模、无监督、多层次等复杂业务。
算法、算力、数据是人工智能的三要素，算力是骨骼，数据是血液和食物，算法就是大脑，三者不断取得突破，才能促进人工智能高速发展。
2.3AI是中国的机遇
人工智能技术的发展也促进了很多产业的发展。中国目前有非常好的历史机遇，不仅仅是在技术上有大量的积累，同时，国家也为人工智能的发展提供了非常好的政策环境。此外，市场空间、资金支持、人才储备，也都为人工智能的发展提供了非常好的条件。
通过上图可以看到，人工智能的研发人才目前还比较短缺。图上数据来源于领英在2017年所做的全球AI人才报告。以2017年的数据来看，全球人工智能专业的人才数量超过190万，在这190万人才中，美国处于第一梯队，有85万+；而中国在人工智能领域的人才积累比较少，从数据上来看，目前国内人工智能方面的专业技术人才可能只有5万+，当然这是2017年的数据，现在可能会有一些增长，但是量级也没有达到我们想象的那么大。
所以从国内目前来看，这约5-10万的AI技术人才，对比AI产业的高速发展需求，两者之间有巨大矛盾。那怎样更好的用这些人才作为突破，把人工智能方面的技术人才储备提高到百万级别。这正是整个百度（包括百度的教育合作与共建，包括百度所有对外输出的体系，包括我们今天所做的课程）所努力的方向，我们期望通过百度的技术赋能，真正的帮助人工智能取得更好的人才积累，真正培养一些在未来对人工智能行业有巨大贡献的专业人才，这是百度现在的定位目标。
AI浪潮已然到来，行业人工智能时代已经到来。目前，人工智能已经大量应用在2c和2b领域，怎么让人工智能跟具体行业有更好的接触，产生更多的积累，是我们正在重点探索的方向。
比如百度的搜索引擎，已经融入了很多AI元素。模糊匹配、拍照识图、深度挖掘检索等都应用到了大量的人工智能技术。
再如推荐系统，他会基于个人的一些喜好和历史阅读习惯来给用户做一些内容的推荐和匹配，这是很典型的结合大数据做的精准应用，实际上也属于人工智能的范畴。
再如人脸识别技术、语音技术、智慧交通和无人驾驶等，都是AI技术与行业应用的融合，并且这些技术正在不断取得突破。百度现在L4级别的无人驾驶车已经初步实现了一些小规模的量产，未来会有更多的人将真正的体会到无人驾驶给生活带来的便利。
3.AI与百度3.1百度AI的发展历程
上图为百度在人工智能领域的发展轨迹，早在2009年，百度就开始尝试探索人工智能相关技术，直到2019年，百度用了近十年的时间布局人工智能。
2009年尝试性布局人工智能，2013年发布IDL，2014年成立硅谷实验室以及百度研究院，2015年首次发布DuerOS，2016年发布百度大脑1.0版本，同年，百度的自动驾驶技术进入试运营状态，2017年是百度人工智能技术高速发展的一年，不仅成立了深度学习国家实验室，同时也成立了硅谷第二实验室以及西雅图实验室，并且Apollo平台开始运行并对外推广，在2018年到2019年，DuerOS和Apollo平台发展到3.0版本，百度大脑发展到5.0版本。经过近十年的发展和积累，百度的人工智能技术目前处于相对领先的位置。
百度在人工智能领域领域取得的进展有目共睹，比如，百度成立了首个国家级AI实验室；2016年被美国《财富》杂志评选为深度学习领域四大巨头之一；百度的刷脸支付、强化学习、自动驾驶等技术入选MIT2017年全球十大突破性技术；在AI领域，百度的中国专利申请超过2000项。
3.2百度AI的技术体系
百度的技术体系非常全面，覆盖了计算体系、大数据技术体系以及人工智能技术体系等，在机器学习、深度学习、区块链、知识图谱、自然语言处理、量子计算等领域均有雄厚的技术积累。这些技术可以按内容划分成三个板块，第一是A板块（即AI技术板块），第二是B板块（即大数据板块），第三是C板块（即云计算板块）。这就是百度在2016年提出的ABC概念。从一开始的1.0版本，发展到如今的3.0版本，代表着百度在人工智能领域的整体布局。在人工智能领域的布局中，百度的探索不仅停留在最核心的技术上，也同时将核心技术与更多的领域相结合，如边缘计算、物联网（InternetofThings,IoT）和区块链等，得到了如ABC+区块链、ABC+DuerOS、ABC+Apollo等对外输出模式，向各行各业提供解决方案。
在A板块中，将百度大脑分成了不同的层次。最底层是算法层，包含机器学习和深度学习算法，使用百度的PaddlePaddle深度学习框架提供算法层的基础支撑；算法层之上为感知层，感知层可分为对声音的感知和对光的感知，其中，对声音的感知主要是语音技术板块，对光的感知主要是图像技术、视频技术、AR/VR等技术板块；在感知层之上是认知层，认知层更多的是处理人类听到和看到的内容，对其进行深度理解，深度理解需要自然语言处理（NLP/NLU）、知识图谱等技术作为支撑，同时也需要积累大量用户画像数据，这些技术能帮助人们快速的理解和分析人类听到和看到的内容，并对内容进行有效的反馈，这是认知层面的技术；在认知层之上是平台层，平台层将底层的内容进行融合、封装，对外提供开放、完整的AI技术，并引入大量的生态合作伙伴，共同探讨人工智能产业的布局。
百度人工智能整体技术体系，最底层是深度学习框架飞桨PaddlePaddle，作为底层计算框架，飞桨PaddlePaddle支撑着上层场景化能力与平台中的全部板块。在场景化能力与平台中，包含了诸多场景大板块，每个大板块下又细分为多个技术板块，比如语音板块包含了语音合成以及语音唤醒等技术板块；计算机视觉技术中的OCR技术，包括传统通用OCR识别，以及垂直领域OCR的识别，可以对30多个OCR识别领域进行精准识别，比如票据识别、证件识别以及文字识别等；在人脸/人体识别板块，同时也会引入图像审核以及图像识别方面的技术；在视频板块，有视频比对技术，视频分类和标注技术，以及视频审核技术；在自然语言处理板块，有机器翻译技术；知识图谱板块，有AR/VR技术。这些板块构成了人工智能体系的技术蓝图。
近两年来，人工智能技术在各行各业中的应用不断加深，实践证明，单一的技术在落地时会受到诸多限制，所以现在人工智能在落地时可能不仅仅用到某一个单独的技术板块，而是需要先把这些板块进行融合，然后再进行实际应用，比如在拍照翻译的应用场景下，既需要用到OCR技术，同时也用到NLP技术。因此在实际应用中，需要综合各个板块的技术，把不同的技术体系和技术内容有机地融合起来，再去解决行业中面临的痛点。
3.3百度AI的场景化应用
2014年到2015年期间，在计算机视觉领域的部分场景下，计算机视觉识别准确率已经超过了人眼识别。而利用深度学习技术的计算机听觉识别，在2017年左右也已经超过人耳听力极限。
人工智能业务场景化不仅依赖底层的硬件资源，也需要超大规模的标注数据，这是监督学习的特点，所以在人工智能早期研究中，有评论说“有多少人工就有多少智能”，这句话在特定角度来看是具有一定意义的。在监督学习中，训练模型需要庞大的标注数据，再结合GPU强大的数据处理能力去训练特定模型，也就是从算法的层面去做更多的工作，在训练模型的过程中需要发挥人的主观能动性，更好的解决在行业应用中出现的一些痛点，构建出行业专属的模型。
比如，将人体分析技术应用到实际行业场景中时，需要结合人脸识别技术和人体识别技术。可以通过基础手势识别，识别一个人在开车时有没有系安全带、是不是在打电话等。
利用人体分析技术，可以做到行为识别，首先设定特定区域，然后对区域内的人员行为进行识别，比如人群过密、区域越界、人员逆行、徘徊以及吸烟等，在特定场景下，行为识别能够帮助用户避免安全隐患。
自然语言处理有很多相关技术，比如说词法分析、词向量表示、语义相似度、短文本相似度、情感相似度分析等。这些技术用在不同的应用场景下。
在公检法系统应用中，为了避免出现非常严重的问题，如同案不同判，具体解决方案是当诉讼呈递给法官时，根据当前诉讼内容在公检法系统中寻找历史上类似的案件，参考历史类似案件的判决，给法官提供判案依据。
在媒体领域应用中，对基础的财经类新闻，可以由机器进行新闻文章的编写，即机器写作。这些技术都是基于NLP在相应领域做的智能化应用，可以让编辑或记者从重复性的工作中解脱出来。
人工智能从广义上来看，也包括大数据及云计算相关技术，这些技术也都涵盖在百度AI技术体系中。在大数据领域，主要包括数据采集、数据存储、数据分析以及数据可视化等，利用这些技术，我们在进行模型训练的时候，对数据进行科学的管理可以帮助我们提高模型训练效率。
百度AI技术体系也提供算力层面的支持，通过GPU服务器以及FPGA服务器提供的算力，更好的解决应用层面的问题。
百度AI就是这样一个从基础层，到感知层、认知层的完整体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
回顾本篇文章，我们和大家分享了人工智能的相关概念，人工智能的发展历程，从中也可以看出AI是我们的历史机遇。同时本文也为大家详细介绍了百度的AI技术体系，经过10余年的努力，百度AI已经形成从基础层，到感知层、认知层的完整技术体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
人工智能（机器学习）学习之路推荐
目录一、人工智能（机器学习）学习之路推荐——Python二、纯小白——计算机小白三、计算机小白——计算机语言（Python）小白四、计算机语言小白——算法小白五、算法小白——人生方向定位六、人生定位——机器学习大师七、推荐书单一、人工智能（机器学习）学习之路推荐——Python虽然自己学过C，但是自己曾从事python后端开发、python算法工程师岗位、Python（机器学习）讲师，所以本篇文章主要通过python来介绍机器学习的路线。当然，前期的机器学习基础的推荐，是不会分语言的。
二、纯小白——计算机小白如果你是完完全全的纯小白，并且只会计算机这三个字。
个人推荐你可以看看《计算机科学导论》（专业书籍个人推荐看纸质书，一是支持正版；二是电子书不利于观看书的全貌；三是电子书不方便做笔记），看完之后你应该明白计算机的相关知识，如计算机网络、数据结构与算法、数据库、文件存储过程、计算机语言。如果看完《计算机科学导论》你对不仅仅对人工智能感兴趣，还对计算机本身感兴趣，可以看看下面几本书。你可以看看《计算机：一部历史》，可以作为你的计算机发展史的普及读物。你可以看看《网络是怎样连接的》——计算机网络，恩，说的简单点就是看完本书，你应该能知道WiFi的实现原理。你可以看看《计算机组成原理》——恩，看完你能明白你的计算机工作的原理，如计算机的五大组成部分为控制器、运算器、存储器、输入设备、输出设备。你可以看看《数据结构与算法》——如果没有编程基础，跳过。有C/C++的基础，可以看看大学的教材《数据结构与算法-C/C++语言》；如果你有Python的基础，可以看看《数据结构与算法-Python描述》，就是总之对应语言的数据结构与算法书籍即可。多说一嘴，可能有同学问：老师，买哪一本《计算机科学导论》。我会回答你：哪一本都行，因为书籍能出现在市面上，就有他出现的理由，你买去看就行了。没必要挑三拣四，虽然我不得不承认市面上真的有一些写的可能不太好的书（我自己看过几本），但这都是个例。
三、计算机小白——计算机语言（Python）小白看完《计算机科学导论》，相信你对计算机应该有了一定的了解。如果你不只是想成为最强王者，这个时候你应该入手一门计算机语言了。C、C++、Java、Python、R、Go、PHP、JavaScript，很多很多，他们各有优缺点，你自己仔细甄选。但是Python毫无疑问是最简单的，又由于本人从事Python开发，我介绍下你如何快速入门Python。
首先你可以看看这两位老师的博客：或，期间你可以穿插我接下来讲的书籍互补，但是你必须的看完博客第一篇——Python入门，之后再去看其他书籍，因为你需要使用Pycharm，而不是其他IDE编辑Python代码。学Python可以看我博客：Python从入门到放弃https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/10718112.html第一本书应该是《Python从入门到实践》，这本书很浅显，但很适合小白，看完你可以去美国开个披萨店了。后面三个项目，不推荐做。第二本书应该是《笨方法学Python3》，很适合小白查漏补缺基础知识点。第三本书应该是《Python核心编程》，厚厚的一本书，更多的是接轨未来的项目，选看部分章节。第四本书应该是《流畅的Python》，如果你看完那位老师的Python面向对象高级的时候，可以看这本书，否则慎入，他会让你质疑自己是否学过python。第五本书《编写高质量Python代码的59个有效方法》，书名就可以看出，他能教会你什么。第六本书《改善Python程序的91个建议》，这个也不多说，干就对了，否则你代码写完只有你自己才看得懂了。四、计算机语言小白——算法小白本篇文章主要以Python举例，相信你现在对Python已经应用自如了，这个时候，你就需要补充算法知识，提高你的逻辑思维了。
首先你可以看看《数据结构与算法——Python描述》这本书，由于是中文的，相对友好，看完你最起码得知道线性表、链表、堆、栈、哈希表、二叉树、图之间的区别，然后一些简单的算法。数据结构与算法可以看我博客：数据结构与算法-Python/C-十七岁的有德-博客园人工智能在电力系统中的应用归纳有哪些
人工智能技术在电网中主要有哪些应用？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”。人工智能是对人的意识、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。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能是研究、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，是认知、决策、反馈的过程。
曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
人工智能在电力系统中的应用现状随着人工智能技术的兴起，人工智能技术应用在电力系统的运行、控制、管理等领域深度神经网络通俗解释，深入理解神经网络。
人工智能技术在电力系统中的应用不仅拓展了人工智能技术的应用范围，而且扩展了人工智能技术凭借自动化和智能化程度高等优势，提升了电力产业的智能化升级。人工智能技术使电力系统真正实现决策智能和管理智能。
通过分析和总结人工智能技术在电力系统中的应用现状，对电力系统中人工智能的发展方向进行了展望。
人工智能大数据和机器学习在电气工程中有哪些应用电气工程及其自动化电气工程及其自动化（简：电气）本身就是一级学科，强电，含控制的知识。下属五个二级学科：电机与电器、电力系统及其自动化、高压与绝缘、电力电子与电力传动、电工理论与新技术。
该专业本科一般按一级学科招生，研究生阶段按二级学科会有明显区分。本科专业课程安排、偏向，各个学校稍有不同，大致可分为：电力系统方向和传动方向，后者和控制交叉较多。
工作偏重输变电、电机、电子器件制造（大功率，不是给手机啊电脑用的那种）与变流技术（整流逆变变频斩波）。
自动化（研究生阶段对应一级学科：控制科学与工程），以弱控强，属于一个交叉性较强、宽口径的专业。这个专业我觉得更偏弱电，但和通信、电子科学技术又完全不同，偏重于工业控制。
下属二级学科：控制理论与控制工程、检测技术与自动装置、系统工程、模式识别与智能系统、导航制导与控制、企业信息化系统与工程、生物信息学。
有些学校本科阶段把这俩专业放一起了，有的不是电气在本科期间，除了偏重于高压、继电保护、电力系统方向的部分，剩下的传动控制和自动化区别不大，我只能说专业基础课很多一样。
从对二级学科的罗列可以看出来，只有在研究生期间，专业偏向才十分明显。甚至很多老牌的电气名校都是在电力系统和高压方向较强。
2.电气工程及其自动化、自动化就业方向电气工程及其自动化，有人的地方就有电嘛，就业口径宽是必然的。
主要的就业领域是电力相关企业，电力系统方向去国家电网、供电局、电力设计院、各电厂、国电南瑞、中广核等等，总之与输变电有关的单位都可以；偏电力电子与传动的去电气公司、电机厂、工业生产企业都可以，诸如较有名的西门子、ABB、通用电气，特变电工等等；再者自动化，前面说了，口径很宽，从专业上说其重在控制，不在“发电及其输送的各个过程”，但是上面说的又都能去。
半导体、嵌入式、PLC控制、PCB设计等等，制造业吧。总的来说，对本科生这几个方向就业口径都挺宽，但能做的也非常基础，研发岗一般不要本科生这放在哪个专业都是一般性规则。
电力系统更注重供电、输变电、相比其它更有针对性，能进电网也不错。3.可否作码农或转向人工智能人工智能未来将渗透到各个领域，但就解决的问题目标来说，AI和电气完全两码事。
有的人把AI划到计算机科学下，我个人觉得是学科大交叉。如果一定要找一个最对口的专业，除了计算机，可能是“控制科学与工程”下的“模式识别与智能系统”（但那又怎样）。
俗话说隔行如隔山，除非你本科就是计算机，其他专业差别不大。
自动化在人工智能方面的应用人工智能在自动化学科中的应用社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。
自动化领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化学科方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥,促进自动化的发展进步。
自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。
实现机械的自动化,让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的知识。
人工智能在电力系统运行控制中的应用综述人工智能技术(AI)广泛应用于求解非线性问题中,在电力系统的控制、管理、运行等领域发挥着重要的作用。
阐述了专家系统、人工神经网络、模糊集理论和启发式搜索等人工智能技术在电力系统中各自的应用特点,展望了人工智能技术在电力系统中的发展趋势,指出混合智能是人工智能的重要发展方向之一。
电力系统应用人工智能的起因电力系统运行控制的一个基本目标就是在经济合理的条件下向用户提供高质量的电能。为此,有必要对电力系统进行规划、监视和控制。
随着电力系统规模的不断增加人工智能在电气传动中运用的进展。
人工智能技术的应用？摘要：在电气自动化控制中合理运用人工智能技术，能简化生产环节，控制人力成本，还能确保生产的安全性与稳定性，促进生产效率提升。
本文将从人工智能的特点出发，并分析了电气自动化控制过程中人工智能技术的运用，对人工智能的应用现状加以分析的基础上，分别就人工智能在日常操作、电气设备、事故及故障诊断以及电力系统中的应用进行阐述，以促进人工智能与电气自动化的相互融合。
关键词：国民经济；人工智能化；电气自动化现阶段，在电气自动化领域，人工智能技术已然成为该领域的发展趋势。
将人工智能技术引入到电气工程中，能够实现智能计算机的有效应用，避免了人工失误，使电气自动化控制技术得到有效提升，能够减少人力资源投入，降低经营成本，进一步推动电气自动化的发展。
一、人工智能的特点（一）可操作性高计算机技术是人工智能的设计基础。
在具体的操作过程中，程序会根据输入的指令进行判断和分析，在技术推动下，人工智能具有较强的逻辑推理能力，不仅能够提高信息的准确度，还能让设备安全稳定的状态下运行。
由于人工智能标准化的操作程序相对简单，因此，操作起来非常方便，使设备的利用率大大提高，很大程度上促进了人工智能的普及应用。除了部分指令必须通过专业的传输设备才能正常。
简述电力系统的研究内容及应用。
电力系统是由发电、变电、输电、配电和用电等环节组成的电能生产、传输、分配和消费的系统，电力系统的运行与控制，就是在充分和合理地利用能源和运行设备能力条件的前提下，保证发电、变电、输电、配电和用电等环节不出问题，尽可能安全、经济地向电力用户提供持续、数量充足、符合一定质量标准的电力和电能，
应用人工智能的技术有哪些？摘要：在电气自动化控制中合理运用人工智能技术，能简化生产环节，控制人力成本，还能确保生产的安全性与稳定性，促进生产效率提升。
本文将从人工智能的特点出发，并分析了电气自动化控制过程中人工智能技术的运用，对人工智能的应用现状加以分析的基础上，分别就人工智能在日常操作、电气设备、事故及故障诊断以及电力系统中的应用进行阐述，以促进人工智能与电气自动化的相互融合。
关键词：国民经济；人工智能化；电气自动化现阶段，在电气自动化领域，人工智能技术已然成为该领域的发展趋势。
将人工智能技术引入到电气工程中，能够实现智能计算机的有效应用，避免了人工失误，使电气自动化控制技术得到有效提升，能够减少人力资源投入，降低经营成本，进一步推动电气自动化的发展。
一、人工智能的特点（一）可操作性高计算机技术是人工智能的设计基础。
在具体的操作过程中，程序会根据输入的指令进行判断和分析，在技术推动下，人工智能具有较强的逻辑推理能力，不仅能够提高信息的准确度，还能让设备安全稳定的状态下运行。
由于人工智能标准化的操作程序相对简单，因此，操作起来非常方便，使设备的利用率大大提高，很大程度上促进了人工智能的普及应用。除了部分指令必须通过专业的传输设备才能正常。