好学者百科人工智能的起源是什么？

人工智能起源于

人工智能起源于1956年。

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起源：

1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。

IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。

实际应用：

机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

研究范畴：

自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法。

人工智能对的作用：

1、助力公平正义

随着人工智能技术的发展，数字化、信息化、网络化、智能化已经渗透到人类的各个领域。要把人工智能与的生活结合起来，解决群众关心的教育、医疗、养老等民生问题，实现对美好生活的向往。

2、提高群众的生活质量

对水利、电网、燃气系统等传统基础的智能化改造，对司法、行政和城市进行智能化管理，有利于管理者和决策者借助人工智能实现快速反应、科学决策和精细管理，完善新型基础设施，提升群众的生活质量。

3、提升公共服务质量

人工智能服务系统的广泛运用，将采集到的环境数据输送至“云端”，有利于借助数据分析，系统地解决群众关心的上学难、看病难、养老难等突出问题，切实改善和保障民生，不断提升公共服务质量，实现全民共享发展成果，使人们的生活更加美好。

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1.单选题人工智能的理论开端是什么

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人工智能的起源是什么？

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人工智能（Artificial Ince）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。 x0dx0a x0dx0a 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。 x0dx0a x0dx0a 作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。 x0dx0a x0dx0a 传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种作生成其它符号结构。物理符号系统设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。 x0dx0a x0dx0a 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的信息处理能力及其动态行为。x0dx0a x0dx0a 人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。 x0dx0a x0dx0a 行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。x0dx0a x0dx0a 人工智能的研究经历了以下几个阶段： x0dx0a x0dx0a 阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 x0dx0a x0dx0a 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 x0dx0a x0dx0a 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新 x0dx0a x0dx0a DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Ince即IJCAI）。 x0dx0a x0dx0a 第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展 x0dx0a x0dx0a 日本1982年开始了“第五代计算机研制“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 x0dx0a x0dx0a 第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展 x0dx0a x0dx0a 1987年，美国召开次神经网络会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 x0dx0a x0dx0a 第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究 x0dx0a x0dx0a 由于网络技术特别是互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到生活的各个领域。 x0dx0a x0dx0a IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了上庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVo声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。 x0dx0a x0dx0a 目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。 x0dx0a x0dx0a 人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。

智能家居前景,人工智能的起源与三次发展浪潮

智能家居前景应该说人工智能发展的这60年，起起伏伏，经历了三次的浪潮。自从Dartmouth会议以后，人们陆续发明了款的感知神经网络软件和聊天软件，证明了数学定理，那个时候大家都惊呼“人工智能来了，再过十年机器要超越人类了”。不过，很快到了70年代后期，人们发现过去的理论和模型，只能解决一些非常简单的问题，很快人工智能进入了次的冬天。

随着1982年Hopfield神经网络和BT训练算法的提出，大家发现人工智能的春天又来了。80年代又兴起一拨人工智能的热潮，包括语音识别、语音翻译，以及日本提出的第五代计算机。不过，到了90年代后期，人们发现这种东西离我们的实际生活还很遥远。大家都有印象IBM在90年代的时候提出了一款语音听写的软件叫IBMVio，在演示当中效果不错，但是真正用的时候却很难使用。因此，在2000年左右第二次人工智能的浪潮又破灭了。接下来是第三次人工智能的浪潮，随着2006年Hinton提出的深度学习的技术，以及在图像、语音识别以及其他领域内取得的一些成功。大家认为经过了两次起伏，人工智能开始进入了真正爆发的前夜。

工业界人工智能成功过的三宝

人工智能在第三次近十年浪潮中，工业界取得了一些进步的成果。首当其推深度神经网络，其模型和算法和传统的方法是有本质的不同，虽然它与我们人类的神经网络相比，还有很多不足，但是确实在架构和描述方面有其强大之处；其次，大数据。随着移动互联网的迅猛发展，数据每天都是以指数级增加，通过手机和微信等，人们可以随时随地把视觉、听觉上的这些数据轻松地传到网上，汇聚起来形成大数据；第三，涟漪效应。随着移动互联网的发展，各种软件、各种设备接触用户的门槛极大地降低了。例如，当一款新的APP找到批用户时，他们使用的行为和记录就被后台记录下来了，开发者再对这种行为和记录进行迭代的改进，当再把APP投向第二批用户的时候，软件行为已经比代提升了，这就是涟漪效应。随着迭代的波浪越来越大的时候，软件会变得更加好用、更加智能。

涟漪效应推动语音辨识与识别发展

语音识别实用化得益于“涟漪效应”。讯飞的语音识别2010年推出的时候，坦白说它的识别率只有60%左右水平，刚开始大家都觉得很难用，但是有一批尝鲜的用户。随着技术的迭代、更新，以及数据持续的迭代，如今讯飞语音识别率已经达到了95%以上的水平，达到完全实用的状态。识别也同样如此，在ImageNet图像识别任务中，2012年的时候错误率高达26.2%，但是到2015年底已经降到了3.57%。基本上可以说这个技术使得我们只要通过一个摄像头，就能将家中的各种物体很轻易地分辨出来。

除此以外，随着这两年的深度的学习的热潮越来越大的时候，各行各业中各种应用都铺面而来。近有影响力的当属3月15日谷歌机器人AlphaGO四比一战胜了围棋世界冠军李世石。AlphaGO也是利用深度学习模型，对局势做了评估，并收藏了3000万盘棋谱的特性，后形成综合方案。从而在围棋这一规则相对比较固定的项目上，达到人类的水平。回顾了这么多人工智能的进展和浪潮，回过头想一下，我们所做的人工智能还是从1到N这样的事情，即“弱人工智能”。

语音和语言为入口的认知革命

那什么是“强人工智能”？实际上，计算机什么时候能够自动从互联网上无监督地汲取知识，进行学习甚至是思维，才可以称为“强人工智能”。如果我们想要做“强人工智能”的突破，可以从哪些地方得到启示？人类从200万年前发展到如今经历了农业革命、工业革命、信息革命，但实际上在此之前还有一次很关键的革命——认知革命。大约7万年以前，有一种人发生了突破性的变化，使得整个进化和迭代的周期加快，产生认知革命的原因就是7万年以前的这些人突然会说话了，发明了语言。语言的广泛使用，可以表达非常复杂的信息；有了语言以后就可以反馈的信息，可以组织和形成更有凝聚力，更大的团体；语言可以传递一些虚构的或者是抽象的概念，有了这样的概念，大量的陌生人就可以进行合作、进行创新，这就是语言的重要性。

反过头来，如果机器想要从“弱的人工智能”变成“强的人工智能”怎么办？我们也需要一场认知革命。因为大量的知识和技能都被记载在人类的语言、文字、知识库、网络和各种说明书中。人工智能想要突破，实现更长度的进化，也需要认知革命，把这些知识学习起来。

突破人工智能认知技能发展

如今业界基本上将人工智能分成三个阶段：计算智能、感知智能和认知智能，计算智能就是计算机与人类比存储、比记忆，在此方面已经远远超过人类了。不过，在感知层面，计算机在语音识别、图象识别的方面，让计算机真正能理解、会思考、进行自我学习，还是很欠缺的。科大讯飞在2014年8月20日，发布了讯飞超脑的，现在从要能听会说，能理解会思考。语音不仅通过传感器和算法来感知世界，而且我们要能真正理解用户的一些需求、行为和语言，再进行认知。认知智能其实不简简单单做一些基础性工作，发现人在认识这个世界的时候，其实感知和认知是组合在一起的。当我们耳朵去听一些话的时候，除了听脑海中在运算，理解话中的意思，同时我们的认知技能也在发展，反过来又能推动像语音识别基础任务的进步提升。

IT产业从上世纪60年代到现在经历了五次浪潮，我们已经进入了万物互联的时代，在无屏、移动、远场状态下，以语音为主，键盘、触摸等为辅的人机交互时代正在到来。为此，科大讯飞在2015年12月21日正式发布了AIUI的人机交互界面，来定义了这样的一个万物互联时代的人机交互的标准。其目的是让人和机器交互更加地自然和便捷。可以实现一键获取，用形态丰富的麦克风阵列来进行试音，进行很轻松的SDK的计算开发，然后在云端做深度的适配，做专署的贴心的服务，终让智能家居都能够和人互动起来。

用人工智能一起来改变世界

基于这样的技术，我们搭建了人工智能开发平台，可以看到我们的合作伙伴和服务量都有非常迅猛地增长。这次浪潮中人工智能的到来比想象中要来得更快。麦肯锡研究报告显示，现在45%的活动可以当前技术实现自动化，不仅底薪工作甚至高薪工作中相当一部分的日常活动会被自动化。或许再过三五年，可能真的很多行业都可以通过人工智能技术进行一次升级。日本软银公司总裁孙正义定义了复活方程式，即“生产性×劳动人口＝竞争力”。众所周知，经过30多年的生育，劳动人口呈现下降的趋势，那未来怎么办？如果保住竞争力，其实要让更多的机器参与进来，来提高我们的生产总量。“未来的产业机器人将决定GDP的全球排名”这绝不是一句空话。我们的愿景就是与大家一起，用人工智能一起来改变世界，来提高我们的竞争力。

人工智能的含义早由一位科学家于1950年提出并且同时提出一个机器智...

1、题主是否想询问“人工智能的含义早是哪一位科学家提出吗”？图灵。人工智能的含义早由科学家图灵于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型。

2、人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。

3、信息论的创始人）、艾伦·纽厄尔（AllenNewell，计算机科学家）、赫伯特·西蒙（HerbertSimon，诺贝尔经济学奖得主）。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。

人工智能的起源是什么？

1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙，建造了世界上台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点

同年，“计算机之父”阿兰·图灵提出设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。

1956年，计算机专家约翰·麦卡锡提出“人工智能”一词。这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。麦卡锡与明斯基两人共同创建了世界上座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。

人工智能经历了一次又一次的高峰期、低谷期，方才有了今天这样的辉煌。人工智能已经进入我们的每家每户中，并且成为了我们人类生活中不可缺少的一部分

回顾人工智能几十年的发展历程，科研人员不断地突破障碍，闯过难关，为我们带来了美好生活的今天。而以后，人工智能也同样是我们的伙伴，我们的好助手。

人工智能（Artificial Ince）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。

人工智能一词初是在1956年由麦卡锡提出的

人工智能概述-可计算思想的起源与发展

人工智能发展史 4张图看尽AI重大里程碑

作者 | 王健宗 瞿晓阳

来源 | 大数据DT

01 人工智能发展历程

图1是人工智能发展情况概览。人工智能的发展经历了很长时间的历史积淀，早在1950年，阿兰·图灵就提出了图灵测试机，大意是将人和机器放在一个小黑屋里与屋外的人对话，如果屋外的人分不清对话者是人类还是机器，那么这台机器就拥有像人一样的智能。

▲图1 人工智能起源及发展

随后，在1956年的达特茅斯会议上，“人工智能”的概念被首次提出。在之后的十余年内，人工智能迎来了发展史上的个小高峰，研究者们疯狂涌入，取得了一批瞩目的成就，比如1959年，台工业机器人诞生；1964年，首台聊天机器人也诞生了。

但是，由于当时计算能力的不足，在20世纪70年代，人工智能迎来了个寒冬。早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定的问题，并不具备真正的学习和思考能力，问题一旦变复杂，人工智能程序就不堪重负，变得不智能了。

虽然有人趁机否定人工智能的发展和价值，但是研究学者们并没有因此停下前进的脚步，终于在1980年，卡内基梅隆大学设计出了套专家系统——XCON。该专家系统具有一套强大的知识库和推理能力，可以模拟人类专家来解决特定领域问题。

从这时起，机器学习开始兴起，各种专家系统开始被人们广泛应用。不幸的是，随着专家系统的应用领域越来越广，问题也逐渐暴露出来。专家系统应用有限，且经常在常识性问题上出错，因此人工智能迎来了第二个寒冬。

1997年，IBM公司的“深蓝”计算机战胜了象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为人工智能史上的一个重要里程碑。之后，人工智能开始了平稳向上的发展。

2006年，李飞飞意识到了专家学者在研究算法的过程中忽视了“数据”的重要性，于是开始带头构建大型图像数据集—ImageNet，图像识别大赛由此拉开帷幕。

同年，由于人工神经网络的不断发展，“深度学习”的概念被提出，之后，深度神经网络和卷积神经网络开始不断映入人们的眼帘。深度学习的发展又一次掀起人工智能的研究狂潮，这一次狂潮至今仍在持续。

图2列出了人工智能发展史上的一些重要。从诞生以来，机器学习经历了长足发展，现在已经被应用于极为广泛的领域，包括数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏、艺术创作和机器人等，以及我们特别关注的机器学习和深度学习未来发展的一大趋势——自动化机器学习和深度学习（AutoML及AutoDL）。

▲图2 人工智能发展

02 下一代人工智能

我们首先通过图3来回顾一下人工智能的发展历程。

▲图3 人工智能发展历程

到目前为止，人工智能按照总体向上的发展历程，可以大致分为4个发展阶段，分别为精耕细作的诞生期、急功近利的产业期、集腋成裘的爆发期，以及现在逐渐用AutoML来自动产生神经网络的未来发展期。

早期由于受到计算机算力的限制，机器学习处于慢速发展阶段，人们更注重于将逻辑推理能力和人类总结的知识赋予计算机。但随着计算机硬件的发展，尤其是GPU在机器学习中的应用，计算机可以从海量的数据中学习各种数据特征，从而很好地完类分配给它的各种基本任务。

此时，深度学习开始在语音、图像等领域大获成功，各种深度学习网络层出不穷，完成相关任务的准确率也不断提升。同时，深度学习神经网络朝着深度更深、结构更加巧妙复杂的方向推进，GPU的研发与应用也随着神经网络对算力要求的不断提高而持续快速向前推进。图4展示了近年来主要神经网络的发展。

▲图4 主要深度神经网络的发展

2012年，AlexNet为了充分利用多个GPU的算力，创新性地将深度神经网络设计成两部分，使网络可以在两个GPU上进行训练。

2013年，ZFNet又进一步解决了Feature Map可视化的问题，将深度神经网络的理解推进了一大步。2014年，VGGNet通过进一步增加网络的深度而获得了更高的准确率；同年，GoogLeNet的发明引入了重复模块Inception Model，使得准确率进一步提升。

而2015年ResNet将重复模块的思想更深层次地发展，从而获得了超越人类水平的分辨能力。这时，由于深度神经网络层数的不断加深，需要训练的参数过于庞大，为了在不牺牲精度的同时减少需要训练的参数个数，2017年DenceNet应运而生。

随着深度神经网络的不断发展，各种模型和新颖模块的不断发明利用，人们逐渐意识到开发一种新的神经网络结构越来越费时费力，为什么不让机器自己在不断的学习过程中创造出新的神经网络呢？

出于这个构思，2017年Google推出了AutoML——一个能自主设计深度神经网络的AI网络，紧接着在2018年1月发布个产品，并将它作为云服务开放出来，称为Cloud AutoML。

自此，人工智能又有了更进一步的发展，人们开始探索如何利用已有的机器学习知识和神经网络框架来让人工智能自主搭建适合业务场景的网络，人工智能的另一扇大门被打开。

人工智能的概念

人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。

人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。

在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”

因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。

人工智能的起源发展

“人工智能”一词初在1956年美国的达特茅斯（Dartmouth）大学举办的一场长达两个月的研讨会中被提出，从那以后，人工智能作为新鲜事物开始进入人们的视野中，研究人员不断探索发展了众多相关的理论和技术，人工智能的概念也随之扩展。

在首次提出人工智能的概念之后，一些重要的理论结果也层出不穷。但是由于消化方法的推理能力有限，机器翻译技术也不够成熟，在两者的共同作用下导致了终的失败。人工智能技术逐渐进入了它的瓶颈期。

1976年，斯坦福大学的研究人员耗时五六年开发了一种使用了人工智能的早期模拟决策系统，用来进行感染时的感染菌诊断，以及抗生素给的系统——MYCIN系统。从那时起，还开发了许多的专家系统，如PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等。

后续的研究和开发专家系统使人工智能得以实际应用。值得一提的是，为了更好地发展人工智能，在各国科学家们的下于1969年召开了人工智能联合会议，这也标志着人工智能新的出现。

工智能（Artificial Ince）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（Artificial Ince），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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、终可能超过人的智能。

优点：

1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。

2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。

3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。

缺点：

1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。

3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

工智能（Artificial Ince）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（Artificial Ince），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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、终可能超过人的智能。

次提出人工智能这个想法的人是谁？

提出类似于这个想法的人是霍金，他是个。

第1次提出人工智能这个想法的人他是图灵。

我记得第1个提出人工智能的人是图灵，他应该是人工智能的鼻组吧。

次提出人工智能这个想法的人是约翰·麦卡锡

可能是爱因斯坦吧，早年时候就提出过相关的理论

是一个，他为人类发展人工智能提供了一定的基础。

这个属于科学研究，大家都是有功劳的，不属于个人。

一些聋哑为了能方便与人交通,利用打手势方面来表达自己的想法