导读：很多朋友问到关于人工智能概述是什么意思的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能概述
这幅有关“人工智能发展成熟度曲线”的漫画，形象地展示出人们在此前两次人工智能热潮中，从被人工智能在某些领域的惊艳表现震撼，到逐渐认识到当时的人工智能还有各种局限，以至于产生巨大心理落差的有趣过程。
人工智能基本可以分为三个阶段：符号阶段，统计学习阶段，神经网络。
1 . 符号阶段
这个阶段技术原理：人为指定逻辑 =》 机器执行逻辑并产生结果
这个是图灵机的原型，图灵的基本思想是用机器来模拟人们用纸笔进行数学运算的过程。
在这个阶段，是人制定规则，然后由机器去执行这些规则，进行推理和预测。
但是，这个阶段是有问题，什么问题？
比如：一个医疗专家系统（用于判断病情）
问题1：世界是复杂的，混沌的，老专家的经验能转为计算机的规则和逻辑的部分也是有限的，是没有办法穷举的。
问题2：而且不同病情有相同的症状，导致无法准确的判断病情，所以这个阶段自身存在的知识获取难、知识领域窄、推理能力弱、实用性差等问题逐步暴露。
因此从 1976 年开始，人工智能的研究进入长达 6 年的萧瑟期。
2 . 统计学习阶段
这个阶段技术原理：数据 + 算法 =》机器学习逻辑 =》 根据学习的逻辑产生结果
这个阶段是通过数据加算法改变自身的学习，所以又可以称为机器学习，有了简单模拟人的思维，这个阶段的思维是学习来的，规则也是学习来的，而 “ 符号阶段 “ 是人给机器制定规则，机器帮人决策，和前一个阶段有着本质的区别。
举几个例子：
但是统计学习阶段很难准确模仿人的直觉，比如：声音识别，人脸识别，情绪识别等。
3 . 神经网络
这个阶段技术原理：数据 + 模拟人的大脑结构 =》机器学习逻辑 =》 根据学习的逻辑产生结果
这个阶段就是把上一个阶段的 算法 换成了 模拟人的大脑结构（神经元），每个神经元代表不同的维度，把这些维度结合综合分析，然后得出结果，这就非常接近人的思维逻辑了，比如看一张照片，确认照片里的人是谁，我们能快速的认出来，但是却无法解释我们是如何分辨的，其实就是一种直觉，说不清，道不明，神经网络也是如此，就像一个黑盒子，你不知道里面是如何运作的。
正因为如此，所以结构复杂，结果非常难以预测，在有些情况下（比如数据量或算力不够大），神经网络还不如普通的机器学习算法，比如SVM（支持向量机）。
3.1神经网络模仿人的大脑结构：
3.2.实现原理：
图中的小圆圈其实是一个个的神经元，每个神经元负责某一个特征，神经元之间相互联系，然后把所有的特征组合为更高级的复杂特征。神经元越多，神经网络越复杂，就和人的神经元一样，大脑不断的学习，树突不断在增加。
神经网络也是有问题，甚至不能简单的异或逻辑运算，需要大量的数据学习，大量的数据学习需要大量的算力。
直到大数据和GPU的出现，有了充足的数据和强的算力，让训练复杂的神经网络变为现实，以往打游戏的显卡NVIDIA ，成为了专业人工智能驯兽师。
某些复杂系统面前， 数据在增长，大数据的洞见确没有增长。
因为大数据预测遇到了噪声失效。
例如：
美国大选，数据上看是希拉里占优势，但是还是出现了黑天鹅事件，特朗普赢了。
所以多维度，多因素的复杂系统面前，大数据预测往往就失效了，这个时候大数据 + 人工智能也许是更好的解决方案。
1.根据学习模式分类
通过告诉计算机哪些是猫，哪些是狗，让计算机不断的学习猫和狗，通过这种指引的方式，计算机就掌握辨别猫和狗的能力，其实就是给图片打上猫和狗的标签，这个过程是有人参与的，所以叫监督学习。
通过给计算机大量猫和狗的图片，让计算机发现其中猫和狗特征的规律，然后把猫和狗分类，这里学习到是猫和狗的特征规律，计算机并不知道猫是猫，狗是狗。
1.文本分类
2.智能交通
借助海量的出行数据、 实现智能交通
3.照片物体识别
4.可以识别人的情绪：
5.声音识别
智能家居，智能汽车
6.翻译
百度翻译，有道翻译，谷歌翻译
7.AI设计师
8.艺术
9.金融
比如：机器代替人去筛选研报，阅读研报，给出分析数据
比如：预测股价
10.农业
11.医疗,目前主要还是在图像识别阶段，比如看片。。。
12.围棋：
13.无人驾驶
人工智能包含机器学习
机器学习包含表征学习
表征学习包含深度学习
对人工智能的看法作文
人工智能的出现，让我们对科学技术的看法产生了很大的改变，下面是我为你整理的对人工智能的看法作文，供大家阅览!
关于人工智能的一些介绍与看法
内容提要：人工智能是计算机科学的一个领域，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反应的智能机器。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。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。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独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
一、人工智能概述
“人工智能”一词最初是在1956年DARTMOUTH学术会议上提出的。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越来越深入人心。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。
通常，计算机的数学基础包括统计学，信息论和控制论，当然还包括一些非数学学科。长期的工作中，计算机往往只是始终如一的运用这些知识来进行工作，基本上只是依靠以前的“经验”。所谓人工智能，就是指能让计算机像人脑一样去工作，不仅仅是能够连续式学习，更要在工作的过程中，学会跳跃式学习，也就是能过像人类一样，获得顿悟或是灵感。一直以来，计算机通常只能靠经验来工作，很难会“顿悟”，也就是很难获得较大的技能提高。人类的实践过程同时包括经验和创造。这正是智能化工作者梦寐的东西。
近几十年来，人工智能日益发展，技术日趋成熟，研究成果也日趋丰富。例如2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。
二、人工智能的科学范畴
现在，人工智能已构成信息技术领域的一个重要的学科。该学科研究如何使机器具有智能或者说如何利用计算机实现智能的理论、方法和技术，所以，人工智能既属于计算机科学技术的一个前沿领域，也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。但由于其研究内容涉及到“智能”，因此，人工智能不仅局限于计算机、信息和自动化等学科，还涉及到智能学科、认知科学、语言学、逻辑学、教育科学、系统教学、数理科学等众多学科领域。人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
三、人工智能的研究内容
人工智能的研究内容可以归纳为：搜索与求解、学习与发现、知识与推理、发明与创造、感知与交流、记忆与联想、系统与建设、应用于工程等八个方面。从研究对象来说，人工智能涉及三个相对独立的域，即：(1)研究会读和说的计算机程序，也就是通常称为“自然语言处理”领域;(2)研制灵敏的机器，通过设计出具有视觉和听觉程序化的机器人，在活动时能识别不断改变的环境;(3)开发用符号识别来模拟人类专家行为的程序，即专家系统。但是，从研究的性质来说，人工智能一般可分为理论研究和工程研究两个方面。理论研究主要是对有关开发和理解人和机器智能方面理论进行研究和探索.而工程研究则主要是
设计和开发研究人工智能的工具和像专家系统这样的产品。但是，这并不是说，它们彼此是独立的;相反，它们是彼此依赖和不可分割的。随着人工智能理论和技术逐步被采用，并具体地开发出产品。理论和工程研究之间的界限将会缩小，直至消失。
四、人工智能的技术特征
(1)具有搜索功能。采用一定搜索策略可以快速地找到答案。
(2)知识表示能力。可以表示一些不精确的、模糊的知识(适合表示多媒体数据)。
(3)一定的推理功能。可以从给定的实事、前提中找出答案、发现知识。
(4)抽象功能。抽象用以区分重要与非重要的特征，借助抽象功能可将处理问题中的重要特征和变式与大量非重要特征和变式区分开来，使处理变得更有效、更灵活。对用户来说,往往只需要叙述“是什么问题”，“要做什么”，而把“怎么做”留给智能程序来完成。
(5)语音识别功能及模糊信息处理能力。有处理不精确和模糊信息的能力。
五、人工智能的发展阶段
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落：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。
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高潮。 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年成立了国际人工智能联合会议。
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。日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，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。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，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。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮.由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，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。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
六、人工智能的应用领域
1.在管理系统中的应用
(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。
(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。
2.在工程领域的应用
(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用
(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级AI通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
七、人工智能的发展方向
1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。
2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一种通用智能体系结构，其始终处在人工智能研究的前沿，已显示出强大的问题求解能力，它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。
八、强弱对比
1.强人工智能：强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：(1)类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。(2)非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
2.弱人工智能：弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
结论与看法：
人工智能的研究内容与应用领域之广，决定了人工智能在将来的各个工作领域得到大展手脚的机会，是未来社会发展的趋势。为此，需要我们一代代人去为之努力奋斗。不仅要在弱人工智能上取得突破，更要努力在强人工智能上做出一些较大的进取。对于人工智能，现在与将来同样会有很多人为之付出或多或少的精力，为了更加美好的明天。期待着将来人工智能能更好地融入到社会的各个方面，造福于人类。
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概括[人工智能]不超过200字
人工智能(Artificial Intelligence) ,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.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.
人工智能英文缩写是什么？
AI。
人工智能，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、技术以及应用系统的一门技术科学。“十三五”以来，我国高度重视人工智能的发展，国内科研机构也围绕人工智能的最前沿技术开展了系统攻关研究。
比如，1997年5月11日，俄罗斯国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫以2.5∶3.5输于改进后的“深蓝”计算机，这是在人与计算机之间挑战赛的历史上标志性的一天，计算机在正常时限的比赛中首次击败了等级分排名世界第一的棋手，标志着国际象棋历史的新时代。
人工智能概述：
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。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
人工智能与专家系统概述
一、人工智能与专家系统
人工智能AI(Artificial Intelligence)是集计算机科学、神经科学、心理学、语言学、认知学、思维科学、控制论、信息论等多种学科于一体的新兴边缘科学，也是当代主要的高科技领域之一。人工智能可定义为用计算机来研究思维的科学，即由计算机来模仿和实现人类的智能行为的学科，如判断、图像识别、理解、学习、规划和问题求解。自1956年正式提出人工智能的概念后，四十多年以来，人工智能的研究已取得了重大进展，它的最主要的研究和应用领域有：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、机器人学、计算机视觉、分布式人工智能等。
专家系统ES(Expert System)是人工智能的一个重要分支，自20世纪60年代以来，专家系统得到研究、开发和利用，并取得重大进展。专家系统主要研究如何使计算机程序能模仿各个领域的人类专家在解决实际问题时的思维过程，使机器具有专家水平的智能。专家系统的出现，使人工智能的研究发生了重大的转变，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用，是人工智能从一般思维规律探讨走向专门知识应用的重大突破。专家系统的成功使人们更清楚地认识到人工智能系统应该是一个知识处理系统，而知识表示、知识获取、知识利用则是人工智能系统的三个基本问题。从1985年起，专家系统愈来愈引起人们的关心和注意，在很多情况下，专家系统逐渐成为人工智能的代名词。
开发专家系统的关键是表达和运用专家知识，即来自人类专家并已被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。它和传统的计算机程序最本质的不同之处在于专家系统所要解决的问题一般不能用算法解决，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。它应该是一个有相当数量权威性知识、并能运用这些知识解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。它根据用户提供的数据、信息和事实，运用系统存储的专家经验和知识，进行推理判断，最后得出结论。同时给出这些结论的可信度，供用户决策之用。
专家系统通过推理的方法来解决问题，并且得到的结论和专家相同。专家系统的重要部分是推理，正是由于这一点，使专家系统不同于一般的资料系统和知识库系统。在专家系统中所存储的不是答案，而是进行推理的能力与知识。
二、地质专家系统
随着计算机的日益普及，专家系统在地质学中同样得到广泛应用。地质专家系统是在解决具有专家级规模和难度的地质问题中，用以局部地或全部地代替地质专家的计算机程序系统。地质专家经过长期学习和大量实践积累了丰富的知识和经验，他们的理论造诣很深，技术娴熟，工作稳妥高效。他们知道运用所掌握的知识解决具体问题的诀窍和避免失误的方法，并善于从多种信息中发现问题的本质，将遇到的新问题归结为自己熟悉的问题类型，从而迅速找到解决问题的有效途径。地质专家系统正是建立在地质专家丰富的知识和经验基础之上的。在这种系统中，具有由数量充足并达到一定权威性的地质知识建立的知识库，采取一定的推理策略，具备学习机制，能够对知识库进行补充和改进，用以提高解决地质问题的能力。专家系统在地学领域中的应用主要包括：矿产资源评价预测、矿床勘探、地质和测井资料分析、矿床地质特征监控、地质分类和对比、地质工程自动控制、遥感地质图形自动处理和地质成果评价等。
成矿预测是地质专家系统应用的重要领域，在这一领域中地质专家系统的应用最早、应用的面也最广泛，同时在地质专家系统的各种应用中具有最重要的意义。建立在矿床地质模型基础之上的“探矿者”(PROSPECTOR)专家系统是其中最著名的例子，该系统于1976年建立于美国斯坦福大学国际研究所人工智能中心，是世界上最早建立的3个专家系统之一。目前，其第二代产品PROSPECTOR Ⅱ包含了86个矿床模型和多于146个矿床的信息。该系统本身就是一个数字矿床模型专家系统，同时也是一个应用于成矿预测的计算机人工智能咨询系统，该系统无论是对专家系统研究本身或是对专家系统在地质领域中的应用都有重要意义。
人工智能的发展概况
探讨人工智能，就要回答什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“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”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“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”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、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。
（一）感知、处理和反馈构成人工智能的三个关键环节
人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。
智能感知：智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景，因此智能感知是实现人工智能的第一步。智能感知技术的目的是使计算机能 “听”、会“看”,目前相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术均已经初步成熟，开始商业化尝试。
智能处理：产生智能的第二步是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断，即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。
智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。
（二）深度学习是当前最热的人工智能研究领域
在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。
当前，基于人工神经网络的深度学习技术是当前最热的研究领域，被Google，Facebook，IBM，百度，NEC以及其他互联网公司广泛使用，来进行图像和语音识别。人工神经网络从上个世纪80年代起步，科学家不断优化和推进算法的研究，同时受益于计算机技术的快速提升，目前科学家可以利用GPU（图形处理器）模拟超大型的人工神经网络；互联网业务的快速发展，为深度学习提供了上百万的样本进行训练，上述三个因素共同作用下使语音识别技术和图像识别技术能够达到90%以上的准确率。
（三）主要发达国家积极布局人工智能技术，抢占战略制高点。
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。
在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。
（四）高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。
谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了DeepMind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局（DARPA）投资1.5亿美元，历时5年的CALO（ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015 年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业
（五）人工智能的实际应用
人工智能概念从1956年提出，到今天初步具备产品化的可能性经历了58年的演进，各个重要组成部分的研究进度和产品化水平各不相同。人工智能产品的发展是一个渐进性的过程，是一个从单一功能设备向通用设备，从单一场景到复杂场景，从简单行为到复杂行为的发展过程，具有多种表现形式。
人工智能产品近期仍将作为辅助人类工作的工具出现，多表现为传统设备的升级版本，如智能/无人驾驶汽车，扫地机器人，医疗机器人等。汽车、吸尘器等产品和人类已经有成熟的物理交互模式，人工智能技术通过赋予上述产品一定的机器智能来提升其自动工作的能力。但未来将会出现在各类环境中模拟人类思维模式去执行各类任务的真正意义的智能机器人，这类产品没有成熟的人机接口可以借鉴，需要从机械、控制、交互各个层面进行全新研发。
希望我的回答可以帮到您哦
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能概述是什么意思的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。