當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后,，人類開始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中,，無數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著,。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個(gè)科學(xué)家的**了，全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科,，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程,，在大家不懈的努力下，如今計(jì)算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了,。例如,，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)（DEEPBLUE）計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）,。大家或許不會(huì)注意到,，在一些地方計(jì)算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來只屬于人類的工作，計(jì)算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用,。人工智能始終是計(jì)算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科,，計(jì)算機(jī)編程語言和其它計(jì)算機(jī)軟件都因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄艿倪M(jìn)展而得以存在。2019年3月4日,十三屆全國人大二次會(huì)議舉行新聞發(fā)布會(huì),，大會(huì)發(fā)言人張業(yè)遂表示,，已將與人工智能密切相關(guān)的立法項(xiàng)目列入立法規(guī)劃。并在機(jī)器人,，經(jīng)濟(jì)決策,，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用,。浦東新區(qū)提供人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)聯(lián)系方式

人工智能（ArtificialIntelligence）,，英文縮寫為AI。它是研究,、開發(fā)用于模擬,、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法,、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué),。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)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(yīng)的智能機(jī)器,，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別,、自然語言處理和**系統(tǒng)等,。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟,，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,，將會(huì)是人類智慧的“容器”,。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、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,。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué),。楊浦區(qū)專業(yè)人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)以客為尊我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限,。

人工智能是包括十分廣的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成,，如機(jī)器學(xué)習(xí),，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來,，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作,。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的,。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體流行語”,。人工智能的定義可以分為兩部分,，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解,，爭議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的,，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步,，等等。但總的來說,，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng),。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(shí)（CONSCIOUSNESS）,、自我（SELF）,、思維（MIND）（包括無意識(shí)的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。人了解的智能是人本身的智能,，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn),。

用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺(tái)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的,。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外,，人工智能還涉及信息論、控制論,、自動(dòng)化,、仿生學(xué)、生物學(xué),、心理學(xué),、數(shù)理邏輯、語言學(xué),、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科,。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法,、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取,、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語言理解,、計(jì)算機(jī)視覺,、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面,。如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究,。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個(gè)長久以來仍沒有結(jié)論的問題是：是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學(xué)對(duì)于航空工程一樣,，人類生物學(xué)對(duì)于人工智能研究是沒有關(guān)系的,？智能行為能否用簡單的原則。對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限,。

它一方面不斷獲得新的進(jìn)展,，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo),。通常,，“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計(jì)學(xué)”、“信息論”和“控制論”,。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科,。這類“機(jī)器學(xué)習(xí)”對(duì)“經(jīng)驗(yàn)”的依賴性很強(qiáng),。計(jì)算機(jī)需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗(yàn)中獲取知識(shí)，學(xué)習(xí)策略,，在遇到類似的問題時(shí),，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)解決問題并積累新的經(jīng)驗(yàn)，就像普通人一樣,。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”,。但人類除了會(huì)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)之外，還會(huì)創(chuàng)造,，即“跳躍型學(xué)習(xí)”,。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來,，計(jì)算機(jī)是難學(xué)會(huì)的就是“頓悟”,。或者再嚴(yán)格一些來說,，計(jì)算機(jī)在學(xué)習(xí)和“實(shí)踐”方面難以學(xué)會(huì)“不依賴于量變的質(zhì)變”,，很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”，或者從一個(gè)“概念”直接到另一個(gè)“概念”,。正因?yàn)槿绱?，這里的“實(shí)踐”并非同人類一樣的實(shí)踐。人類的實(shí)踐過程同時(shí)包括經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造,。人們開始感受到計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的影響,。黃浦區(qū)如何人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)

人工智能已逐步成為一個(gè)的分支，無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng),。浦東新區(qū)提供人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)聯(lián)系方式

人工智能的未來詮釋了智能的內(nèi)涵,，闡述了大腦工作的原理，并告訴我們?nèi)绾尾拍苤圃斐稣嬲饬x上的智能機(jī)器——這樣的智能機(jī)器將不再是是是對(duì)人類大腦的簡單模仿,，它們的智能在許多方面會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人腦,。霍金斯認(rèn)為,，從人工智能到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，早先復(fù)制人類智能的努力無一成功，究其原因,，都是由于人們并未真正了解智能的內(nèi)涵和人類大腦。所謂智能,，就是人腦比較過去,、預(yù)測(cè)未來的能力。大腦不是計(jì)算機(jī),，不會(huì)亦步亦趨,、按部就班的根據(jù)輸入產(chǎn)生輸出。大腦是一個(gè)龐大的記憶系統(tǒng)，它儲(chǔ)存著在某種程度上反映世界真實(shí)結(jié)構(gòu)的經(jīng)驗(yàn),，能夠記憶事件的前后順序及其相互關(guān)系,，并依據(jù)記憶做出預(yù)測(cè)。形成智能,、感覺,、創(chuàng)造力以及知覺等基礎(chǔ)的，就是大腦的記憶-預(yù)測(cè)系統(tǒng),。浦東新區(qū)提供人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)聯(lián)系方式

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