人工智能ai 人工智能ai机器人对话
人工智能包括哪些方面
今天，人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科，人工智能技术核心具体包括：人工智能的革命解放了人类的大脑，这个太厉害了，厉害的有些吓人了吧?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ai 人工智能ai机器人对话
人工智能ai 人工智能ai机器人对话
人工智能ai 人工智能ai机器人对话
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。
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。
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。
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。
大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。
2、计算机视觉
计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
3、语音识别
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。
“人工智能领域的研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。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。”
人工智能具有哪些优缺点？
以便通过系统传递信息，通过一系列“层”产生预测结果并输出。每个图层都提供了一个额外的数据表示层，并允许您对最复杂的问题进行建模。人工智能（AI）作为一种智能化技术，具有以下的优缺点：
优点：
1. 可以大幅提高生产效率：人工智能可以通过自主学习与大数据分析，辅助人类完成更高效、更准确的工作，有效地节约了人力成本和时间成本，极大地提高了生产效率。
2. 创造新的商业机会：人工智能推动了新业态、新模式的不断涌现，创造了许多新的商业机会，为企业带来了新的收益增长点。
3. 减少企业风险：利用人工智能技术进行风险评估和预测，可以帮助企业及时发现风险，降低公司面临的潜在风险。
1. 学习成本高：采集、清洗和管理数据，研究和设计算法，开发和部署模型等都需要大量的人力和资金投入，因此学习成本非常高。
2. 可能会替代人类就业：人工智能可以通过机器学习和自主决策来完成某些复杂或重复性的工作，这有可能会对某些行业和职业造成影响，导致某些岗位被替代。
3. 安全与隐私问题：人工智能算法在大数1、大数据据分析的基础上发挥出逐渐增强的能力，然而，这也带来了安全和隐私问题。如果数据泄露或者系统被攻击，可能会对个人隐私和公司利益造成损失。
4. 模型可解释性低：许多人工智能模型是基于深度学习的神经网络结构构建的，这些模型通常无法提供准确的解释，从而使得其在某些场景下的应用受到限制。
总之，人工智能有其优点，但也有不可忽视的缺点。对于企业和来说，需要在推广人工智能的同时，注重解决相关的风险和隐患问题，确保其持续发挥积极的作用。
AI的三则是什么？
从那开始100多年后的今天，我们人类不仅仅会制造机器生产线代替手工来高效率的生产商品。我们还会制造汽车轮船 飞机，甚至发明了计算机。人类的科学家们研究把一堆堆自然界中的沙子(元素是硅)制作成了集成电路。到了今天这 些集成电路不仅仅可以运算数据，更发展成了可以自我学习的人工智能机器(AI)。这个周期极快地加速了人类文明的 发展进程。100年的成果远远大于上一个周期的5000年!1．机器人不能伤害人类，或坐视人类受到伤害而袖手旁观。
2．在不违背法则前提下，机器人必须服从人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。类的命令。
3．在不违背和第二法则前提下，机器人必须保护自己。
——《机器人三大定律》
AI是什么软件啊
医疗领域：人工智能可以辅助医生进行疾病诊断、物研发、治疗方案等。AI不是一个软件，它是一门新的科学技术。
AI全称为：ArtificialInce，中文名称为：人工智能；它是研究、开发用于模拟、延伸和扩3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。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。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得不同的领域的知识，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。
扩展资料：
AI的优点：
1、可以提供较为准确的数据：
人类的大脑仅限于以一定的速度执行某些任务，当精神疲惫时，人们往往更容易犯错误。智能物联网有能力分解来自设备的大量数据。关于这一点的的部分是，由于整个过程是机器和软件驱动的，因此可以在没有任何人为干预的情况下执行，这使其无错误并提高准确率。
2、能够提供行业预测分析和维护：
截止到2019年03月31日为止，企业正在使用物联网设备以自动方式报告任何不幸或问题，例如设备故障等，而无需人为干预；但是，通过添加人工智能，此方法将允许机器执行预测分析。这意味着企业将能够提前发现可能的故障和故障并进行维护。
参考资料来源：百度百科-人工智能
人工智能时代真的来了吗？
人工智能就是机器可以完们不认为机器能胜任的事——这个定义非常主观，但是也非常有趣；人工智能时代已经开始快速压缩人类文明发展周期的时间表!
我们都在说这世界变化快!那么到底有多快呢?我现在就把人类历史的时间轴线放在大的周期里来分析。工业革命距离 现在也只有100多年的时间，1860年才发明了电，人类开始使用电灯!那个时候的人类已经兴奋到了极点!黑夜里人们 首次看到了自己创造的光明!对比之前近5000年手工业的时代。
到了2022年，这是人类文明进展的一个分水岭。我们已经正式的进入了人工智能时代。 人工智能时代将会以更快的速度来压缩这个时代的发展周期! 今年的6G技术正在深入研发中!人工智能AI，量子计算机，基因工程也都在同时迅猛的发展， 未来3年就是一个时代，5年就会进入又一个崭新的世界。 以前我们说隔一代人的思想意识上会出现代沟。
现在即使是同一代人中，由于对新生事物的理解速度不同，也会出现很多认知上的代沟!
我们身处在快速变革转型的时代，历史上每一次大变革来临之前都是那些先知先觉的人抓住了机会!获得跟对趋势带来的巨大成就!
大部分的人类工作将会被人工智能逐渐替代!
IBM的Watson计算机软件已经可以在30秒内做出有90%准确率的法律顾问工作!比起只有70%准确率的人类律师来说。 简直是既方便快捷又省钱!如果你还在读大学的法律系。想想看吧?是不是要停学或是换专业?未来的世界只需要目前 10%的专业律师就够了!
Watson还可以帮助病人检验癌症人工智能, 英文单词 artilect ,来源于 雨果·德·加里斯 的著作
我们都知道前段时间智能机器人战胜了人类的围棋冠军。这已经是第二代的智能技术了，在代的智能技术里，人们 还是把全世界大量的棋谱输入给电脑，让它分析围棋里的所有步法来学习。第二代就已经更加厉害了，人们只是把围棋 的规则输入给人工智能机器人，让两个机器人自己下棋。最开始的10分钟内机器人还是初级阶段，就像小孩子刚学会下 围棋的时候，只知道吃掉对方棋子的这个阶段。后面的事情发生了，这两个机器人在两个小时的自我学习水平就已 经达到人类棋手的高段位了!通过一个月左右的学习时间它就可以战胜人类的围棋世界冠军!
起来很吓人吧?后面还有更吓人的!
量子计算机很快就可以普及到各个领域的应用了。它的运算速度比起现在的计算机更快!根本不是一个层面意义上的加速，那是无法比较的。大家都知道人类的基因工程已经发展很多年了。的难点就是破译人类自己的基因密码!
那是因为计算机的运算速度跟不上啊。
现在厉害了，量子计算机和基因工程这两件事放在一块，成果将会是多么的惊人!
我们人类的基因里也有很多的缺陷，比如说牙齿。人类只有一次自我换牙的机会，就是从乳牙换成恒牙。那么成年人的牙齿坏掉了，自身的基因就不会再有自我更换的可能了。这也是生物基因中的一个BUG! 用不了多久，基因工程的重大突破就会破译并改写这个基因密码中的BUG，让老年人也能自身重新长出新的牙齿!既然可以改变牙齿的生长规律，那么其他器官的自我修复呢?别惊讶!好戏在后面!
未来的医生也会利用智能技术更高效更准确的为病人服务。那个时候的医生更有价值的部分应该是与病人和患者家属的 沟通能力!因为沟通需要情感!机器人可以高效准确地完成它的工作，但是情感上的沟通是不行的，所以人类的医生不 会被智能技术完全替代。只是未来的世界只需要目前50%的医生就够了。智能技术和可穿戴设备的普及。未来可以提前 检测身体健康上早期发现问题，实时给出治疗方案!费用也会变得更低!
人工智能（ AI）对教师的影响？
未来的20年后，也许70%的工作会消失。即使是农民的工作也会被智能的机械人所替代!人工智能在教育领域中有很大的潜力，可以帮助教师更有效地进行教学和评估，但它们并不能完全取代教师的工作。
教师的角色是多方面的，包括为学生提供知识、技能和价值观，他们进行批判性思维和问题解决，以及提供情感支持和指导。这些角色需要人类的互动和沟通，以及教师对每个学生的独特理解和关注。
虽然人工智能可以提供个性化的学习体验和数据驱动的反馈，但它们无法像人类一样感知和回应学生的情感需求。此外，教师还可以提供实际的榜样和指导，帮助学生建立技能和人际交往能力。
因此，虽然人工智能可以在教育领域中发挥重要作用，但它们无法完全取代教师的角色。教师仍然是人类教育中的关键因素，能够提供独特的支持和指导，帮助学生全面发展。
未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话、仓库、收银员、清洁工、销售等工作。
人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。
人工智能作为科技创新产物，在促进人类进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。
ai技术包括哪些技术
人工智能的计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，它用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。从人工智能的视角来看，计算机视觉要赋予机器“看”的智能，与语音识别赋予机器“听”的智能类似，都属于感知智能范畴。人们认识世界, %是通过视觉来实现。同样, 计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界, 它主要是通过算法对图像进行识别分析, 目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。
2、 机器学习
机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
3、自然语言处理
自然语言处理 (NLP) [30]是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力, 是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的区别, 人类的思维建立在语言之上举例说明计算智能方法如何在自然界中寻找解决问题的灵感如下：, 所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术, 分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。
4、语音识别
现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态, 所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言, 或者转换为自然语言的一种过程。
AI（人工智能）到底是什么？
金融天天都从各种渠道听到AI(人工智能)，那么AI到底是何方神圣呢?虽然很多人知道有AI这么个东西，其实大部分都是只知道这么个名字而已。可是想学AI，怎么可以不知道AI到底是什么呢?你说是不嘛。所以，计算机学校今天就来说说到底什么是AI! 先来简单介绍一下吧~AI是ArtificialInce的首字母缩写，就是人工智能~
下面咱们就直接说人工智能吧!“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能(ArtificialInce)，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。
人工智能的核心就是机器学习，其应用遍及人工智能的各个领域。是不是感觉好高大上，顺便还有点懵。啥?机器学习?机器都会学习了那还得了!机器学习是使计算机具有智能的根本途径，通过算法让机器学会学习~
除了机器学习，你还得了解用于未来的智能机器人不仅仅会取代工人，更会取代大部分的白领!数据科学中的Python编程、用于数据科学的统计学知识、需要学习的数学知识、学习尽可能多的原理知识。要想从事AI行业，你除了懂得机器学习和深度学习之外，你至少得懂一门编程，比如python，ja。不信你可以去网站上面看看哦~所以程序员转行人工智能还是有一定的优势呢!但是仍然要学习很多东西...嗯，就这样想，学习使我快乐!!
你现在有木有知道AI(人工智能)到底是什么啦?总之，AI现在对我们生活影响越来越大咯!
人工智能技术有哪些？
过去，工业革命解放了人类的双手。机器替代手工，效率飞速提高。人工智能技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据类。
2、语音识别
3、自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要方向，专注于人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。NLP的研究涉及自然语言，即人们日常使用的语言，目标是研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。
4、机器学习
5、大数游戏：人工智能可以用于开发游戏中的智能角色，让游戏更具挑战性和趣味性。据
人工智能和大数据都涉及数据的处理和分析，但是它们的侧重点和目的有所不同。人工智能旨在通过数据驱动的算法来解决各种问题，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，以实现机器智能。而大数据则侧重于对大规模数据进行分析和挖掘，以发现其中的规律和价值，从而为企业或组织提供决策支持。
人工智能的发展：
在AI再次繁荣的时期，人工智能得到了进一步的发展和应用。这个时期出现了一些新的AI方案，如神经网络和遗传算法。这些新的方案为人工智能的应用和发展提供了新的方向。
自20世纪90年代以来，人工智能开始得到更广泛的应用，如智能制造、智能交通、智能农业等。同时，人工智能算法也在不断优化和发展，如深度学习算法在图像识别、自然语言处理等领域的应用。这些应用领域的发展为人工智能带来了更多的创新和机遇。
人工智能有哪些常用的解决方法？
4. 提高决策精度：人工智能系统可以通过自动化的数据分析和学习，辅助决策者制定更准确、更科学的决策方案，从而实现对企业的精细管理。1、人工神经网络
缺点：让我们从最广为人知的人工智能（AI）开始吧。神经网络是机器学习的子类的一部分。它们的设计和建造模仿了神经元层面的大脑功能，与轴突和树突相互作用。
神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法，并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型，包括自然语言处理和视觉识别。而且这种监督学习算法可以支持回归和分类问题。
2、遗传算法
遗传算法以“适者生存”的方式，在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题。每一代中都包含一些类似于DNA中染色体那样的字符串。
而每个个体都代表着搜索空间里的一个点，因此都有可能成为候选解决方案。为了提高解决方案的数量，我们将个体放入进化的过程中。
3、群集/集体智慧
蚁群优化和粒子群优化是符合“集体智慧”概念的两种最常见的算法。它们(作为一个包)一起工作，以产生更复杂的、紧急的行为，来解决问题。
蚁群优化（ACO）与粒子群优化（PSO）非常不同。两者以不同的方式实现紧急行为。ACO是利用信息素气味寻找最短的路径。
开始初始化一个随机信息素，信息素将以一个特定的速率进行衰减，单一人遍历搜索空间，根据信息素的强弱做出选择。最强的信息素气味将成为最有名的的解决方案。
4、强化学习
基于基础心理学和经典条件反射，强化学习（RL）支持为人采取的有力行动提供积极的数字响应。强化学习的经典案例：Plov’sDogs，当狗被喂食时，会自动分泌唾液。从本质上讲，如果一个RL采取了好的行为，就会得到一个数字奖励。所以将使用策略不断学习，以争取在每个步骤限度的获得奖励。
5、人工免疫系统
免疫系统是一种通过产生免疫反应来保护机体免受物质和病原体侵害的系统。人工免疫系统(AIS)是自适应系统，受理论免疫学的启发并用于解决问题的免疫功能。AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的，由生物启发的计算和自然计算的子领域。
名词解释——人工智能
机器学习是一个跨学科的领域，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它利用计算机技术，对采集的数据进行计算分析，并通过不断改进计算方法，来提高完成特定系统的准确性。机器学习将数据输入给学习算法，算法根据输入的数据生成计算模型，再用另一组测试数据输入该模型，该模型即可输出判断结果。人工智能(Artificial Ince) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、人工智能，又称为AI，包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理等，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。通俗讲就是让机器能够完成和胜任一些通常需要人类智慧才能完成的复杂工作。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。 同名的还有美国科幻电影《人工智能》等。
展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
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,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。 学科范畴 人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和科学的交叉。 涉及学科 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学， 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 人类思维方式 应用领域 智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程 机器人工厂 安全问题 目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过。
定义
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济决策，控制系统，仿真系统中得到应用。 的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能（Artificial Ince，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
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