目录
1、人工智能是叫al吗？2、人工智能中的A I是什么意思
3、什么是人工智能??
4、人工智能的特点是什么
5、人工智能和神经网络有什么联系与区别？
6、人工智能应该属于哪个系？国内哪所大学这个专业最顶尖？
7、人工智能是怎么实现的？
8、人与人工智能区别
9、人工智能在生活中应用的例子
1、人工智能是叫al吗？
AI是Artificial intelligence的缩写，意思为“人工智能”。
2、 人工智能中的A I是什么意思
人工智能，英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学，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作出防御的智能机器，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。
如今，人工智能已经演化成了机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互这四大模块，机器学习技术：指计算机通过对大量已有数据的处理分析和学习，从而拥有预测判断和做出最佳决策的能力。
自然语言处理技术：指让计算机可以理解人类的语言，包括将人类语言转化为计算机程序可以处理的形式及将计算机数据转化为人类自然语言两种形式，图像处理技术：指让计算机拥有人类的视觉功能，可以获得、处理并分析和理解图片或多维度数据。
相较于全球市场，我国人工智能产业链主要包括基础技术支撑、人工智能技术及人工智能应用三个层次，其中自动驾驶、深度学习、语音识别以及图像识别等领域都有着各自取得领先公司和团队。
希望中国的人工智能可以实现弯道超车！
3、什么是人工智能??
我不是复制粘贴党，我来说一下，人工智能是一门研究模拟人类智能，实现机器智能的一门科学，研究人员希望机器人不止能够做一些繁重繁琐的工业任务或者数理计算，而是希望机器人能够有独立思考的能力，也就是有自我。通过图像识别，动作识别，逻辑判断，自然语言的处理和反馈以及深层次的数学以及理论思考来体现人工智能的意义。我们现在处于启蒙阶段，并不能真正的制造出有自我思考能力的机器人，但是已经有了初步的探索，比如神经网络的提出和发展，人工智能还需要一段路要走，相信人工智能不远的将来一定能够实现！
4、人工智能的特点是什么
人工智能的特点
一、是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。
二、是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。
三、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。
四、是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。
五、是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。
扩展资料
国际普遍认为人工智能有三类“弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能”。弱人工智能就是利用现有智能化技术，来改善我们经济社会发展所需要的一些技术条件和发展功能。
强人工智能阶段非常接近于人的智能，这需要脑科学的突破，国际上普遍认为这个阶段要到2050年前后才能实现。超级人工智能是脑科学和类脑智能有极大发展后，人工智能就成为一个超强的智能系统。从技术发展看，从脑科学突破角度发展人工智能，现在还有局限性。
《规划》中的新一代人工智能，是建立在大数据基础上的，受脑科学启发的类脑智能机理综合起来的理论、技术、方法形成的智能系统。
参考资料来源：国新网-新一代人工智能具有五大特点
5、人工智能和神经网络有什么联系与区别？
经网络：神经网络是现代人工智能的最重要的分支，讨论神经网络的理论基础，算法设计与开发，工程应用，代码展示与交流；
人工智能是对信息进行智能化处理的一种模式，主要有两种处理方式[9]：
3.7.1专家系统分词法
从仿真人脑的功能出发，将分词过程看作是知识推理的过程，构造推理网络，将分词所需的汉语词法、句法、语义知识分离出来，把知识表示、知识库结构与维护作为考虑的中心。知识分为：常识性知识，采用“语义网络”表示；启发性知识，采用“产生式规则”表示。专家系统优点是知识库易于维护和管理，但对外界的信息变化不敏感。
3.7.2神经网络分词法
模拟人脑的运行，分布处理，建立计算模型，将分词知识分散、隐式地存入神经网络内部，通过学习和训练改变内部的权值，以达到正确的分词效果。该分词方法的关键，在于知识库的组织和网络推理规则的建立。神经网络分词法具有对外界变化敏感、反应迅速，且具有自学、自组织的能力；缺点在于对已有知识维护更新困难，网络模型表达复杂，训练时间长。
3.7.3 神经网络专家系统分词法
神经网络专家系统分词法是将神经网络分词法与专家系统分词法结合起来的一种方法。即利用了专家系统知识显式表达的优势，又利用神经网络自学、自组织的特点，这是基于人工智能的分词方法一种有益的尝试。采用包括专家系统和神经网络在内的人工智能技术来研究汉语自动分词与其它方法有明显不同。本质上讲，它是一种对人脑思维方式的模拟，试图用数字模型来逼近人们对语言认识的过程。
在汉语自动分词研究中，应用专家系统的时间比较短，引入神经网络技术的研究才刚刚起步，存在许多有待进一步解决的问题。专家系统的缺点是不能从经验中学习，当知识库庞大时难以维护，要进行多歧义字段切分时耗时较长，同时在知识表示、知识获取和知识验证等方面存在一些问题。将人工神经网络技术引入汉语分词系统中，也需要从多个角度去全面考虑。一方面，神经网络具有很多优点，如联想、容错、记忆、自适应、自学习和处理复杂多模式等；另一方面，神经网络的网络连接模型表达复杂，训练过程较长，不能对自身的推理方法进行解释，对未在训练样本中出现过的新词汇不能给予正确切分。
神经网络专家系统（NNES）是以人工神经网络为核心建造的一种集成式智能系统，它不仅可以实现专家系统的基本功能，模仿人类专家的逻辑思维方式进行推理决策和问题求解；还具有学习能力、自适应能力、并行推理和联想记忆能力。
联接主义（神经网络学派）：1988年美国权威机构指出：数据库，网络发展呈直线上
升，神经网络可能是解决人工智能的唯一途径。关于神经网络学派，现在很多还是在发展
阶段。
人工智能是对人类智能的一种模拟和扩展，其核心是思维模拟
人工智能致力于用计算机语言描述人的智能，并用
计算机加以实现。两者的共同点在于用计算机程序语言刻划人类智能
。然而，它们也存在一个重要的区别。人工智能试图且已经给计算机
施加了一个模拟人类智能的程序，该程序包括知道这个系统本身的过
程，然后给系统以一定任务，它就会产生行为。这说明人工智能是确
实的、得到证实的。而认知心理学，还不能肯定信息加工过程是人类
智能的唯一心理原因，就连此信息加工过程本身也没有直接的明确证
据。认知心理学只能从行为去推断心智用什么程序来造成行为，带有
很大假说性。
人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。
在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。
http://blog.csdn.net/mentat/archive/2005/12/09/547971.aspx
参考资料：http://www.cifang.com/articlesofhtm/smsrgzn.htm
6、人工智能应该属于哪个系？国内哪所大学这个专业最顶尖？
如果你有这个理想，真心希望你能坚持下去，因为AI是未来十年推动科技发展的最大动力之一。N年前，我也面临过和你一样的问题，当时对AI特别感兴趣，高考后一腔热血，通过搜索发现中国居然真的有这个专业了“智能科学与技术”，应该说我们那届敢报这个专业的都是敢吃螃蟹的人，我们是中国第二届毕业生，当然我不是清华的，清华应该是这个专业的老大。
但是，我后来反省了一下，觉得要说明几点希望能对你有帮助：
1. 选对专业，这个方向你大致选计算机方向就对了，AI目前是脱离不了计算机的。对数学要求比较高，关键是离散数学，优化那块，但是跟理论数学差别非常大，CS本质上是工程学，不是理学。除非你对理论数学很感兴趣，不然进入数学系会很痛苦。
2. 不见得报考“智能科学与技术”这个专业，大学教育还是不强调很专很深的，本科阶段你要学的广一些，打好基础把GPA搞起来。我们这个专业进去之后发现，其实学的东西基本介于EE和CS专业之间，模式识别啥的学了一些，但都是皮毛，你会发现这些东西等你研究生阶段基本是要重修的（这种情况跟“自动化”这个万金油专业很像）
3. 根据的你的情况，研究AI的比较好的路线：名校CS-->GPA高+英语搞定-->出国-->美国几个高校的好专业（如果本科期间你能写篇paper的话就更无敌了）。AI和ML尽量还是去美国做研究吧，核心研究都在那边。
能帮你回答的就这些了，希望有点帮助吧。
7、人工智能是怎么实现的？
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering
approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling
approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic
Algorithm，简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural
Network，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
8、人与人工智能区别
意识和人工智能的关系
1、人工智能的本质
人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。
2、人工智能与人类思维的本质区别
人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。
(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。
(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。
(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题，进行发明创造。
(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力，但它同人脑相比，局部超出，整体不及。智能机器是人类意识的物化，它的产生和发展，既依赖于人类科学技术的发展水平，又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此，从总体上说；人工智能不能超过人类智慧的界限。关于电脑能够思维，甚至会超过人的思维，电脑、机器人将来统治人类的观点是完全没有根据的。
3、人工智能产生和发展的哲学意义
(1)人工智能的产生和发展，有力地证明了意识是人脑的机能、物质的属性，证明马克思主义关于意识本质的观点的正确性。
(2)人工智能的产生和发展深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
(3)随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
以上是我摘的，我本人不同意以上观点，我认为人工智能它是可以超过人的智能，是由他的物理属性决定的。他的发展不可估量。殊不知人工智能，可以
自我学习， 也可以自我进化，也可以有社会属性。政治上这样说，只不过是
愚弄一些无知的人民。
9、人工智能在生活中应用的例子
1、虚拟个人助理
Siri，GoogleNow和Cortana都是各种渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能数字个人助理。
总归，当你用你的声响提出要求时，他们会协助你找到有用的信息;你能够说“最近的我国饭馆在哪里？”，“今日我的日程安排是什么？”，“提醒我八点打电话给杰里”，帮手会经过查找信息，转播手机中的信息或发送指令给其他应用程序。
人工智能在这些应用程序中十分重要，由于他们搜集有关恳求的信息并运用该信息更好地辨认您的言语并为您供给适合您偏好的结果。
微软标明Cortana“不断了解它的用户”，而且终究会开展出猜测用户需求的能力。虚拟个人助理处理来自各种来历的许多数据以了解用户，并更有效地协助他们组织和跟踪他们的信息。
2、视频游戏
事实上，自从第一次电子游戏以来，视频游戏AI现已被运用了很长一段时间-人工智能的一个实例，大多数人可能都很熟悉。
可是AI的复杂性和有效性在曩昔几十年中呈指数级添加，导致视频游戏人物了解您的行为，呼应刺激并以不行预知的方法做出反应。2014年的中心地球：魔多之影关于每个非玩家人物的个性特征，他们对曩昔互动的回想以及他们的可变方针都特别有目共睹。
“孤岛惊魂”和“使命呼唤”等第一人称射击游戏或许多运用人工智能，敌人能够剖析其环境，找到可能有利于其生存的物体或举动;他们会采纳保护，查询声响，运用侧翼演习，并与其他AI进行沟通，以添加取胜的时机。
就AI而言，视频游戏有点简略，但由于职业巨大的商场，每年都在投入许多精力和资金来完善这种类型的AI。
3、在线客服
现在，许多网站都提供用户与客服在线聊天的窗口，但其实并不是每个网站都有一个真人提供实时服务。在很多情况下，和你对话的仅仅只是一个初级AI。大多聊天机器人无异于自动应答器，但是其中一些能够从网站里学习知识，在用户有需求时将其呈现在用户面前。
最有趣也最困难的是，这些聊天机器人必须擅于理解自然语言。显然，与人沟通的方式和与电脑沟通的方式截然不同。所以这项技术十分依赖自然语言处理(NLP)技术，一旦这些机器人能够理解不同的语言表达方式中所包含的实际目的，那么很大程度上就可以用于代替人工服务。
4、购买预测
如果京东、天猫和亚马逊这样的大型零售商能够提前预见到客户的需求，那么收入一定有大幅度的增加。亚马逊目前正在研究这样一个的预期运输项目：在你下单之前就将商品运到送货车上，这样当你下单的时候甚至可以在几分钟内收到商品。
毫无疑问这项技术需要人工智能来参与，需要对每一位用户的地址、购买偏好、愿望清单等等数据进行深层次的分析之后才能够得出可靠性较高的结果。
虽然这项技术尚未实现，不过也表现了一种增加销量的思路，并且衍生了许多别的做法，包括送特定类型的优惠券、特殊的打折计划、有针对性的广告，在顾客住处附近的仓库存放他们可能购买的产品。
这种人工智能应用颇具争议性，毕竟使用预测分析存在隐私违规的嫌疑，许多人对此颇感忧虑。
5、音乐和电影推荐服务
与其他人工智能系统相比，这种服务比较简单。但是，这项技术会大幅度提高生活品质的改善。如果你用过网易云音乐这款产品，一定会惊叹于私人FM和每日音乐推荐与你喜欢的歌曲的契合度。
从前，想要听点好听的新歌很难，要么是从喜欢的歌手里找，要么是从朋友的歌单里去淘，但是往往未必有效。喜欢一个人的一首歌不代表喜欢这个人的所有歌，另外有的时候我们自己也不知道为什么会喜欢一首歌、讨厌一首歌。
而在有人工智能的介入之后，这一问题就有了解决办法。也许你自己不知道到底喜欢包含哪些元素的歌曲，但是人工智能通过分析你喜欢的音乐可以找到其中的共性，并且可以从庞大的歌曲库中筛选出来你所喜欢的部分，这比最资深的音乐人都要强大。
电影推荐也是相同的原理，对你过去喜欢的影片了解越多，就越了解你的偏好，从而推荐出你真正喜欢的电影。
扩展资料
人工智能应用领域
机器翻译，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，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。
中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的。
另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。
长虹发布两款CHiQ智能电视新品，主打手机遥控器、带走看、随时看、分类看功能 。
参考资料百度百科-人工智能
心动的瞬间剧情介绍