人工智能

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。

人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

強人工智能(BOTTOM-UP AI)

強人工智能觀點認為有可能制造出真正能推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機器，并且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智能可以有兩類：

類人的人工智能，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。

非類人的人工智能，即機器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。

弱人工智能(TOP-DOWN AI)

弱人工智能觀點認為不可能制造出能真正地推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。

主流科研集中在弱人工智能上，并且一般認為這一研究領域已經(jīng)取得可觀的成就。強人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。

實際應用

機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，自動規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

研究范疇

自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法

人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法，遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數(shù)式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習，能漸漸地適應環(huán)境，應付各種復雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。

相關就業(yè)

人機對弈

2D識別引擎已推出指紋識別，人像識別，文字識別，圖像識別，車牌識別；駐波識別引擎已推出語音識別；3D識別引擎已推出指紋識別玉帶林中掛（玩游智能版1.25）

自動駕駛（OSO系統(tǒng)）

印鈔工廠（￥流水線）

獵鷹系統(tǒng)（YOD繪圖）

專家系統(tǒng)

智能搜索引擎

計算機視覺和圖像處理

機器翻譯和自然語言理解

數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)

【微語】永遠不要忘了你最初的夢想、留學的初衷。