人工智能由人工和智能兩個(gè)詞組成,，其中人工定義“人造”,，智能定義“思維能力”，因此AI意為“人造思維能力”,。因此,，可以將AI定義為“它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,，通過它可以創(chuàng)建智能機(jī)器，它可以像人類一樣運(yùn)作,，像人類一樣思考,，并能夠做出決策,。”當(dāng)機(jī)器具有基于人的技能(例如學(xué)習(xí),，推理和解決問題)時(shí),，人工智能就存在。使用人工智能,，我們不需要對(duì)機(jī)器進(jìn)行預(yù)編程來完成某些工作,，盡管可以創(chuàng)建具有編程算法的機(jī)器，該算法可以使用自己的智能,，這就是AI的利害之處,。人們相信人工智能并不是一項(xiàng)新技術(shù)，有些人說,，按照希臘神話,，早期的機(jī)械人可以像人類一樣工作和行為。針對(duì)垂直領(lǐng)域單獨(dú)建模,精細(xì)化識(shí)別視頻中出現(xiàn)的物體種類,、型號(hào)和詳細(xì)特征,。寧德AIAI測評(píng)

這是因?yàn)榻陙硭@得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用,，并取得了豐碩的成果,，人工智能已逐步成為一個(gè)分支，無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng),。20世紀(jì)70年代以來,，人工智能被稱為世界三大技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù),、人工智能）,。也被認(rèn)為是21世紀(jì)三大技術(shù)（基因工程、納米科學(xué),、人工智能）之一,。這是因?yàn)榻陙硭@得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用,，并取得了豐碩的成果,，人工智能已逐步成為一個(gè)分支，無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng),。泉州AI極低的播放卡頓率,，使用優(yōu)良的BGP機(jī)房和帶寬降低延時(shí)，即時(shí)預(yù)覽,。

機(jī)器翻譯,，智能控制，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解,，遺傳編程機(jī)器人工廠,，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，航天應(yīng)用,，龐大的信息處理,，儲(chǔ)存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等,。值得一提的是，機(jī)器翻譯是人工智能的重要分支和先應(yīng)用領(lǐng)域,。不過就已有的機(jī)譯成就來看,，機(jī)譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)；而機(jī)譯質(zhì)量是機(jī)譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵,。中國數(shù)學(xué)家,、語言學(xué)家周海中教授曾在論文《機(jī)器翻譯五十年》中指出：要提高機(jī)譯的質(zhì)量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設(shè)計(jì)問題,；單靠若干程序來做機(jī)譯系統(tǒng),，肯定是無法提高機(jī)譯質(zhì)量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進(jìn)行語言的模糊識(shí)別和邏輯判斷的情況下,，機(jī)譯要想達(dá)到“信,、達(dá)、雅”的程度是不可能的,。智能家居之后,，人工智能成為家電業(yè)的新風(fēng)口。

尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué),?！倍硪粋€(gè)美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容,。即人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng),，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù),。還原主體豐富細(xì)節(jié),，強(qiáng)化圖片質(zhì)感。

深度學(xué)習(xí)（2010年代至今）：深度學(xué)習(xí)是一種可以使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)復(fù)雜模式的技術(shù),。在2010年代以來,，深度學(xué)習(xí)得到了廣泛的應(yīng)用，例如，自動(dòng)駕駛,、圖像識(shí)別,、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域。其中這五位人物為AI的發(fā)展作出了重要的貢獻(xiàn)：艾倫·圖靈：艾倫·圖靈是英國數(shù)學(xué)家和邏輯學(xué)家,，他提出了圖靈機(jī)的概念,，并在第二次世界大戰(zhàn)期間領(lǐng)導(dǎo)了破譯德國密碼的工作。他也被認(rèn)為是人工智能的奠基人之一,。約翰·麥卡錫：約翰·麥卡錫是美國計(jì)算機(jī)科學(xué)家,，他在20世紀(jì)50年代提出了人工智能的概念，并在人工智能領(lǐng)域做出了巨大貢獻(xiàn),。提供安全可靠,、高效穩(wěn)定的云端服務(wù)，彈性可伸縮,、能夠承載高并發(fā),。漳州珍云數(shù)字AI文字識(shí)別

基于自然語言處理,將識(shí)別結(jié)果進(jìn)行多次校對(duì)和關(guān)鍵字提取,得到準(zhǔn)確的標(biāo)簽。寧德AIAI測評(píng)

子符號(hào)法80年代符號(hào)人工智能停滯不前,，很多人認(rèn)為符號(hào)系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過程,，特別是感知，機(jī)器人,，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別,。很多研究者開始關(guān)注子符號(hào)方法解決特定的人工智能問題。自下而上,， 接口AGENT,，嵌入環(huán)境（機(jī)器人），行為主義,，新式AI機(jī)器人領(lǐng)域相關(guān)的研究者,，如RODNEY BROOKS，否定符號(hào)人工智能而專注于機(jī)器人移動(dòng)和求生等基本的工程問題,。他們的工作再次關(guān)注早期控制論研究者的觀點(diǎn),，同時(shí)提出了在人工智能中使用控制理論。這與認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域中的表征感知論點(diǎn)是一致的:更高的智能需要個(gè)體的表征(如移動(dòng),，感知和形象),。計(jì)算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)結(jié)主義. 這和其他的子符號(hào)方法，如模糊控制和進(jìn)化計(jì)算,，都屬于計(jì)算智能學(xué)科研究范疇,。寧德AIAI測評(píng)