學(xué)AI的學(xué)生要做好思想準(zhǔn)備的是，你們不僅需要CS的雄厚的基礎(chǔ)知識，還需要了解一些認(rèn)知心理學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)和工程學(xué)的知識才能在未來的發(fā)展更順利。除此之外，還需要掌握一些技能和工具，例如統(tǒng)計學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、控制、優(yōu)化和運(yùn)籌學(xué)。所以AI的申請者不是以單純地成為IT人為目的的，而是要擁有豐富的知識量和技能的，未來多是沖著做researcher而去的。

AI在從誕生到現(xiàn)在雖然每一步的發(fā)展都不是突飛猛進(jìn)，但是它從誕生開始發(fā)展到現(xiàn)在，已經(jīng)實際應(yīng)用到了很多的領(lǐng)域，例如生物信息學(xué)（bioinformatics）、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)（networking an systems）、搜索（search）和信息檢索（information retrieval），說得通俗一點(diǎn)，例如指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別等都是AI工作者的功勞。

AI的研究領(lǐng)域通常包括知識表示和推理（knowlege representation an reasoning）、機(jī)器學(xué)習(xí)（learning）、規(guī)劃（planning）、決策（ecision-making）、視覺（vision）、機(jī)器人（robotics）、語音和語言處理（speech an language processing），在這些主要的研究領(lǐng)域里，通常包括的研究課題如下：

機(jī)器學(xué)習(xí)：圖形模型（Graphical moels）、核方法（Kernel methos）、非參數(shù)貝葉斯方法（Nonparametric Bayesian methos）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement learning）、問題解決（Problem solving）、決策（ecisions）和游戲程序（games）。

知識表示和推理：一階概率邏輯（First orer probabilistic logics）、符號代數(shù)（Symbolic algebra）。

搜索和信息檢索：協(xié)同過濾（Collaborative filtering）、信息提取（Information extraction）、圖像和視頻搜索（Image an vieo search）、智能信息系統(tǒng)（Intelligent information systems

語音和語言：從語法上分析（Parsing）、機(jī)器翻譯（Machine translation）、語音識別（Speech Recognition）、情境建模（Context Moeling）、對話系統(tǒng)（Dialog Systems）

視覺：分組和圖形/背景原則（Grouping an Figure-Groun）、目標(biāo)識別（Object Recognition）、人類活動識別（Human Activity Recognition）、主動視覺（Active Vision）

機(jī)器人：路徑規(guī)劃（Motion Planning ）、計算幾何學(xué)（Computational Geometry）、計算機(jī)輔助外殼和醫(yī)學(xué)分析、規(guī)劃和監(jiān)測（Computer assiste surgical an meical analysis,planning,an monitoring）、無人飛行器（Unmanne Air Vehicles）

專家系統(tǒng)：關(guān)于專家系統(tǒng)，維基百科對其說明非常有參考價值：“專家系統(tǒng)是早期人工智能的一個重要分支，它可以看作是一類具有專門知識和經(jīng)驗的計算機(jī)智能程序系統(tǒng)，一般采用人工智能中的知識表示和知識推理技術(shù)來模擬通常由領(lǐng)域?qū)＜也拍芙鉀Q的復(fù)雜問題。一般來說，專家系統(tǒng)=知識庫+推理機(jī)，因此專家系統(tǒng)也被稱為基于知識的系統(tǒng)。

一個專家系統(tǒng)必須具備三個要素：1.領(lǐng)域?qū)＜壹壷R；2.模擬專家思維；3.達(dá)到專家級的水平。專家系統(tǒng)能為它的用戶帶來明顯的經(jīng)濟(jì)效益。用比較經(jīng)濟(jì)的方法執(zhí)行任務(wù)而不需要有經(jīng)驗的專家，可以極大地減少勞務(wù)開支和培養(yǎng)費(fèi)用。由于軟件易于復(fù)制，所以專家系統(tǒng)能夠廣泛傳播專家知識和經(jīng)驗，推廣應(yīng)用數(shù)量有限的和昂貴的專業(yè)人員及其知識。從負(fù)面影響來看，專家系統(tǒng)在給它的用戶帶來經(jīng)濟(jì)利益的同時，也造成一些人失業(yè)。因為專家系統(tǒng)的應(yīng)用技術(shù)不僅代替了人的一些體力勞動，也代替了人的某些腦力勞動，有時甚至行使著本應(yīng)由人擔(dān)任的職能，免不了引起法律糾紛。比如醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)萬一出現(xiàn)失誤，導(dǎo)致醫(yī)療事故，怎么樣來處理，開發(fā)專家系統(tǒng)者是否要負(fù)責(zé)任，使用專家系統(tǒng)者應(yīng)負(fù)什么責(zé)任等”。

AI從誕生到現(xiàn)在的發(fā)展很少有突飛猛進(jìn)的時候，但是都在穩(wěn)步發(fā)展的過程中，中間有經(jīng)歷過低谷，但是AI的研究者們從未停止前進(jìn)的步伐，如今AI已經(jīng)更多地進(jìn)入了商業(yè)領(lǐng)域，尤其是專家系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用到汽車公司、航空公司以及醫(yī)院里，它在曲折地前進(jìn)著?，F(xiàn)在AI技術(shù)也進(jìn)入了家庭，智能電腦吸引了大量的電子愛好者，一些面向蘋果機(jī)和IBM兼容機(jī)的應(yīng)用軟件例如語音和文字識別已經(jīng)不再陌生。雖然緩慢，可是不能否認(rèn)的是人工智能在改變著我們的生活，而且將繼續(xù)不可避免地改變我們未來的生活。

在最初組建AI研究中心的Carnegie Mellon University和MIT，以及在UC-Berkeley、Cornell University、UIUC、University of Texas-Austin、University of Marylan等很多學(xué)校，AI都是計算機(jī)科學(xué)下設(shè)的重要的分支，有自己的實驗室，并且都各自有相關(guān)的教授在從事該領(lǐng)域的研究。

【微語】祝你在國外的留學(xué)之旅順利，學(xué)有所成，前程似錦。