计算机人工智能的研究方向和应用领域
计算机人工智能的研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域人工智能(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。
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作出反应的智能机器，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。
广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。
一、研究方向1.问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。
在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。
今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。
另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。
有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。
2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。
其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。
对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。
为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。
1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。
他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。
四色定理的成功证明曾轰动计算机界。
3.自然语言理解NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。
人工智能的应用领域
人工智能的应用领域人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机和相关技术实现对智能的模拟。
近年来，人工智能在各个领域中得到广泛应用，其应用领域日益丰富。
1. 机器研究机器研究是人工智能最重要的分支之一。
通过让计算机自动从大量数据中研究，机器研究可以实现自主的决策和预测。
在金融领域，机器研究被应用于风险评估、股市预测等方面。
在医疗领域，机器研究可以帮助医生诊断疾病、预测病情发展等。
2. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的另一个重要应用领域。
通过计算机对自然语言进行处理和分析，可以实现语音识别、机器翻译、智能客服等功能。
如今，我们常用的智能助手，如苹果的Siri和亚马逊的Alexa，都是自然语言处理的典型应用。
3. 无人驾驶无人驾驶是人工智能在交通领域中的应用之一。
利用感知技术和自动控制系统，无人驾驶汽车可以在没有人类驾驶员的情况下自主行驶。
这一技术在改善交通流畅性、降低交通事故发生率方面具有巨大潜力。
4. 人工智能医疗人工智能在医疗领域的应用也广泛受到关注。
通过分析大数据和模拟人类智慧，人工智能可以帮助医生实现更准确的诊断和治疗。
例如，人工智能可以帮助筛查癌症、辅助手术操作等。
5. 智能制造智能制造是指利用人工智能技术来提高制造业的生产效率和质量。
通过将传感器和机器人等智能设备应用于制造过程中，可以实现工厂的自动化和智能化，提升了生产效率。
6. 金融科技金融科技是指运用现代技术和人工智能来改进金融服务和金融业务。
人工智能在金融领域的应用包括风险管理、欺诈检测、客户服务等方面。
例如，通过机器研究算法，可以更准确地预测金融市场的变动，并制定相应的投资策略。
人工智能的应用领域还远不止以上几个，随着技术的不断进步，我们可以预期未来将会有更多领域受益于人工智能的应用。
人工智能的几大领域及发展方向
人工智能的几大领域及发展方向人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指机器能够模拟和实现人类智能的一门技术。
它涉及到许多领域，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等。
随着科技的发展和应用场景的不断扩展，人工智能在社会生活的各个领域中都起到越来越重要的作用。
本文将对人工智能的几大领域及发展方向进行探讨。
一、机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，它的主要任务是让计算机通过自我学习提高预测或执行的准确性。
它可以分为监督式学习、无监督式学习、半监督式学习和强化学习四个方向。
1.监督式学习监督式学习是指给计算机输入一组数据和对应的“正确答案”，让计算机通过学习找到数据中的规律，以准确预测未知数据的“正确答案”。
例如，当我们输入一组照片并给出它们的标签（照片里是狗还是猫），让计算机学习后，计算机会在看到新的照片时自动识别出照片中的是狗还是猫。
2.无监督式学习无监督式学习是指不给计算机输入“正确答案”，而是通过学习数据间的相关性和差异性找到其中规律。
例如，当我们输入一组照片但不指定它们的标签，让计算机学习后，计算机会自己找到其中相似的照片并进行分类。
3.半监督式学习半监督式学习是指给计算机输入一部分数据和对应的“正确答案”，另一部分数据没有“正确答案”，让计算机通过学习找到数据中的规律，以预测这部分数据的“正确答案”。
例如，当我们给出一部分照片和它们的标签，另一部分给出照片但没有标签，让计算机学习后，计算机会通过学习其中的规律来对未标记的照片进行分类。
4.强化学习强化学习是指让计算机在不断的试错中，通过不断地调整行动策略，从而找到最优的决策方案。
例如，让计算机在玩棋类游戏时不断地进行尝试，通过不断地调整棋谱，从而提升计算机在玩棋类游戏中的水平。
随着技术的发展，机器学习在金融、医疗、农业、工业制造等领域都有着广泛的应用，未来机器学习将会越来越成为人工智能的基石。
二、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指让计算机能够理解人类的语言，并能够像人一样产生和使用语言的一门技术。
人工智能的几大领域及发展方向
人工智能的几大领域及发展方向人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何使计算机智能化的学科，其应用领域非常广泛，涉及到计算机科学、数学、心理学、哲学等多个学科。
随着大数据、云计算、物联网等信息技术的发展和普及，人工智能的应用也日益广泛，相关技术和应用也日新月异。
人工智能领域主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、智能交互等多个方向，下面将对这些方向进行详细介绍。
1.机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一，是让计算机具有从数据中学习的能力，而不是通过硬编码来实现特定任务。
在机器学习中，算法利用大量的数据进行学习，从中发现数据的模式和规律，进而能够做出预测或者决策。
常见的机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。
机器学习在语音识别、推荐系统、金融风控、医学诊断等方面有着广泛的应用，并且随着深度学习技术的发展，机器学习的应用范围还在不断扩大。
2.深度学习深度学习是机器学习的分支领域，其核心是人工神经网络。
深度学习通过构建多层次的神经网络模型，实现对数据的学习和识别，这种模型可以从大量的未标记数据中学习特征，并能够实现复杂的模式识别和数据挖掘。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等方面取得了很多突破，如图像识别、语义分析、机器翻译等。
3.自然语言处理自然语言处理是人工智能的另一个重要领域，旨在让计算机能够处理和理解人类语言。
自然语言处理技术包括语音识别、文本分析、语言生成等，它们可以应用到机器翻译、智能客服、信息抽取、情感分析等方面。
随着深度学习技术的发展，自然语言处理取得了很大的进展，如谷歌的语音识别系统、百度的自然语言处理平台等。
4.计算机视觉计算机视觉是人工智能的一个重要方向，旨在让计算机能够“看懂”图像和视频。
计算机视觉技术包括图像识别、目标检测、图像生成等，它们可以应用到无人驾驶、智能监控、医学影像分析等方面。
人工智能地研究方向和应用领域
人工智能地研究方向和应用领域
一、人工智能研究方向
1、机器学习与计算机视觉
机器学习是人工智能研究的中心，其研究的目的是让计算机具有“学习”的能力，使其能够从数据中分析出模式，并做出准确的决策，而计算机视觉则是机器学习的一个重要分支，它的目的是让计算机能够通过识别图像和视频而获得大量有用的信息，从而实现对环境的感知和交互。
2、语言识别与自然语言处理
语言识别和自然语言处理是人工智能研究中两个重要的方向，它们旨在让计算机能够理解人类使用的语言，包括英语、汉语等，以及不同语言之间的相互转换，以便让计算机能够与人类正常交流。
3、机器人技术
机器人技术是人工智能研究中比较重要的领域，研究目标是让机器人可以在自然环境中执行复杂的任务，例如与人类交互、信息等。
4、知识表示和推理
知识表示和推理是人工智能的另一个重要研究方向，它的研究目标是让计算机能够理解人类的谈话、分析知识结构，并做出正确的推理。
5、深度学习
深度学习是人工智能研究中的另一个重要方向，它的目的是将机器学习、计算机视觉、机器人技术、知识表示和推理等各个领域的研究成果结合起来，以获得更强大的智能体。
人工智能技术的研究和应用
人工智能技术的研究和应用人工智能，简称AI，是人类追求的又一项科技进步。
自20世纪50年代诞生以来，人工智能技术经历了几十年的快速发展。
近年来，随着数据量的爆炸式增长和计算机硬件水平的大幅提升，人工智能领域进一步迈上了飞速发展的快车道。
那么，人工智能技术到底涵盖哪些方面呢？一、人工智能技术研究领域人工智能技术是一门具有极高学科交叉性的综合性学科，它的研究领域十分广泛，主要涉及计算机科学、数学、哲学、心理学等多个学科。
1. 机器学习机器学习是AI领域的重要技术，就是让机器自己通过数据学习，从而提高自己的智能水平。
机器学习是目前AI领域的热点和难点，也是未来AI技术的关键。
2. 深度学习深度学习是机器学习领域的一种技术手段，其核心是神经网络，在数据驱动下进行学习和优化，从而模仿人脑的信息处理方式。
3. 机器视觉机器视觉是指让计算机通过感光器件模拟人眼的感光过程，识别并理解图片、视频等形式的信息，是人工智能技术的重要应用之一。
4. 语音识别语音识别是将人的语音信号转化为计算机可读的数据，通常用于智能语音助手、智能家居、智能客服、人机交互等领域。
二、人工智能技术应用领域人工智能技术的应用领域越来越广泛，包括但不限于以下领域：1. 金融行业金融行业是人工智能技术的重要应用领域。
在银行、证券、保险等金融机构中，人工智能技术主要用于风控、行为监控、智能客服、信用评估等方面。
2. 医疗健康人工智能技术在医疗健康领域的应用是最具潜力和最直接的。
包括医生辅助诊断、医学图像识别、基因测序、疾病风险预测、智能健康管理等方面。
3. 智能制造人工智能技术在制造业的应用主要体现在智能制造、产线优化、质量检测、故障预警等方面。
4. 智慧城市人工智能技术在智慧城市领域的应用包括但不限于智能交通、智能停车、智能安防、智能供应链等方面。
5. 教育培训人工智能技术在教育培训领域的应用主要是智能评估、个性化推荐、虚拟导师等方面。
三、人工智能技术的未来在人工智能领域，未来的发展前景无限。
人工智能的研究领域和方向
人工智能的研究领域和方向涵盖了许多不同的领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，这些领域间的交叉与融合不断推动着人工智能的发展。
随着人工智能技术的不断进步，人们对其潜力和可能性也有了更深的认识，未来的人工智能将会在医疗、教育、金融等各个领域发挥越来越重要的作用。
一、机器学习领域机器学习是人工智能领域中的一个重要方向，它是让计算机通过数据学习并改进性能的一种方法。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几种不同的学习方式。
监督学习是通过给计算机提供带有标签的训练数据来训练模型，无监督学习则是让计算机通过无标签的数据自行学习，半监督学习结合了监督学习和无监督学习的特点，强化学习则是通过试错的方式来训练智能体。
在机器学习领域，深度学习是目前最热门的方向之一。
深度学习是一种使用多层神经网络进行学习的方法，它已经在图像识别、语音识别等领域取得了很大的成功。
深度学习的发展离不开大数据和强大的计算能力，这两者对于深度学习的性能和效果至关重要。
未来，随着计算机硬件的不断进步和算法的不断优化，深度学习将会在更多的领域得到应用，为人工智能的发展注入新的活力。
二、自然语言处理领域自然语言处理是人工智能领域中的另一个重要方向，它是让计算机理解和处理人类自然语言的一种技术。
自然语言处理可以分为语音识别、文本理解、文本生成等几个不同的任务。
语音识别是让计算机将语音转换为文本的过程，文本理解则是让计算机理解文本的含义，文本生成则是让计算机根据给定的输入生成文本。
在自然语言处理领域，神经网络模型被广泛应用于各种任务中。
神经网络模型通过学习大量的语言数据来提高自然语言处理的性能，它已经在机器翻译、情感分析等任务中取得了很好的效果。
此外，迁移学习、多任务学习等技术也在自然语言处理中得到了广泛的应用，它们可以让模型更好地利用已有的知识来解决新的问题。
未来，自然语言处理技术的发展将会在智能助手、智能客服等领域得到更广泛的应用，人们将能够更方便地与计算机进行交流，提高工作和生活的效率。
人工智能技术应用就业方向及前景
智能交通
人工智能将助力智能交 通系统的建设，如智能 导航、交通拥堵预警等， 改善出行体验。
智慧金融
人工智能在金融领域的 应用将推动金融服务的 智能化，如智能风控、 智能投顾等，提升金融 服务效率。
人工智能与人类的协同发展
人工智能的普及化
随着技术的发展，人工智能将在 更多领域得到普及和应用，与人 类生活紧密结合。
人工智能技术不断创新，如深度学习、自然语言处理、计 算机视觉等领域取得重要突破。
应用拓展
人工智能技术在医疗、金融、交通等领域的应用不断拓展， 为各行各业带来革命性变革。
前景展望
随着技术的不断进步和应用领域的拓展，人工智能技术的 就业前景广阔，将成为未来社会发展的重要支柱。
负责数据分析
数据科学家通过应用人 工智能技术，处理、分 析并解读大规模数据集， 以提取有价值的信息和 见解。
构建数据模型
他们运用机器学习、深 度学习等技术，构建和 优化数据模型，为业务 决策提供科学依据。
数据驱动决策
数据科学家利用分析结 果，为组织提供数据驱 动的决策支持，推动业 务发展和创新。
01 岗位概述
机器学习工程师负责研究、开发和部署基于机器学习算 法的人工智能应用。
02 主要职责
设计、开发和优化机器学习模型；负责数据采集、预处 理和特征工程；编写相关文档和报告。
机器人开发工程师
负责机器人的研发、编程和调 试，包括工业机器人、服务机 器人等。
需求不断增长
随着AI技术的不断发展，各行业对AI人才的需求持续增长，就 业前景广阔。
高薪就业机会
AI技术人才在市场上具有高薪竞争力，特别是在科技、金融、 医疗等领域。
多样化岗位选择
人工智能技术应用涉及众多领域，如数据分析、算法设计、机 器人开发等，为求职者提供了丰富的岗位选择。
人工智能技术应用情况总结
人工智能技术应用情况总结人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的应用范围越来越广泛，它正在深刻地改变着我们的生活、工作和社会。
以下是人工智能技术在不同领域的应用情况总结。
1. 机器研究机器研究是人工智能的核心技术之一，通过使用大量数据和算法，让计算机从数据中研究和自主演化。
它已经被广泛应用于以下领域：- 金融服务：机器研究可用于风险评估、信用评分和欺诈检测等领域，提高了金融机构的效率和准确性。
- 医疗保健：机器研究帮助医疗机构进行疾病诊断、药物研发和预防医疗，提供了更准确和个性化的医疗服务。
- 零售业：机器研究可以通过分析消费者行为和购买模式来进行推荐和定价策略，提高销售额和客户满意度。
2. 自然语言处理自然语言处理是使计算机能够理解、解析和生成人类语言的技术。
以下是自然语言处理在不同领域的应用情况：- 机器翻译：通过自然语言处理技术，计算机能够进行语言之间的翻译，提高了跨语言交流的效率和准确性。
- 智能客服：通过自然语言处理，计算机能够理解和回答用户提出的问题，提供24/7的在线客服支持。
- 情感分析：自然语言处理技术可以帮助分析用户的情感倾向，用于市场调研、品牌管理等方面。
3. 计算机视觉计算机视觉是让计算机通过摄像头或图像输入设备理解和识别视觉信息的技术。
以下是计算机视觉在不同领域的应用情况：- 智能交通：计算机视觉可用于交通监控、车辆识别和交通流量管理等，提高了交通安全和管理效率。
- 智能安防：通过计算机视觉技术，系统可以自动检测和报警异常行为和入侵事件，提高了安全监控的效果。
- 视觉识别：计算机视觉技术能够识别和分类图像中的物体，被广泛应用于图像搜索、人脸识别等领域。
以上是人工智能技术在不同领域的应用情况总结，随着技术的不断进步和创新，人工智能将在更多领域发挥重要作用，为我们带来更多便利和机会。
人工智能的概念研究内容应用领域
人工智能的概念研究内容应用领域
一、人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用系统的一门新的技术科学。
它是研究有组织的智能体的设计和实现的一门多领域交叉学科，涉及
计算机科学、神经科学、心理学、语言学、生物学等多个学科。
主要研究
的内容包括：智能体的行动策略、知识建模、感知和识别技术、机器思考、语言理解和机器翻译等，主要应用于模拟人类智能的机器，即“人工智能
机器”。
二、人工智能的研究内容
1.机器视觉：机器视觉技术模仿人类机体的视觉能力，包括图像采集、图像处理和图像分析。
它为机器提供了一种依据图像获取信息的能力，是
机器感知的基础技术，它可以被用于实现自动监控与检测，是各种机器人
及其它计算机应用系统的基础技术之一
2.语音识别：语音识别技术，又称自然语言处理，是指将模拟人类语
言的机器语言，通过语音识别系统，实现人机交互的一种技术。
它是人工
智能中的重要技术，它可以通过机器识别人类语音中的信息，将语音信号
转化为计算机能够理解的文本信息，从而实现语音信息的传输和自动处理
等功能。
人工智能的研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支领域，旨在使机器能够像人类一样思考、学习和解决问题。
随着技术的不断发展和进步，人工智能已经在各个领域得到广泛应用。
本文将分析当前人工智能的研究方向和应用领域。
一、研究方向1. 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的核心研究方向之一，它使机器能够从经验中学习，并通过不断优化算法提高性能。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几个子领域。
监督学习通过已有的数据进行训练，以预测和分类未知数据；无监督学习通过发现数据中的模式和关联性来寻找未知的结构；而强化学习通过与环境进行交互来学习最佳行为策略。
2. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理使计算机能够理解、理解和生成人类语言。
其研究方向包括语义分析、机器翻译、文本生成和情感分析等。
随着深度学习的兴起，NLP取得了重大突破，使得机器在理解人类语言方面取得了显著的进展。
3. 计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉旨在使机器能够感知和理解图像和视频。
研究方向包括图像识别、目标检测、图像分割和图像生成等。
计算机视觉的应用面非常广泛，包括人脸识别、物体检测和自动驾驶等领域。
4. 专家系统（Expert Systems）专家系统是基于知识库和推理机制构建的系统，模仿人类专家在某个特定领域中的判断和决策能力。
它通常用于解决专业领域的复杂问题，如医疗诊断、金融分析和工程优化等。
二、应用领域1. 医疗健康人工智能在医疗健康领域的应用正在快速发展。
例如，通过分析医学影像，机器学习和计算机视觉可以帮助医生进行疾病预测和诊断。
另外，智能医疗助理也可以利用自然语言处理技术进行与患者的交互，提供个性化的医疗健康建议。
2. 金融业人工智能在金融领域的应用正在改变传统的金融服务方式。
人工智能的研究和应用领域
人工智能的研究和应用领域人工智能目前还没有形成统一的理论，智能是多种能力的体现，目前的人工智能也是体现在具体的研究和应用领域：1.认知科学认知是和情感、动机、意志相对应的理智或认知过程，是为了一定目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程。
认知科学的研究目的是说明和解释人类在完成认知活动时是如何进行信息加工的。
由于认知科学几乎涵盖了人工智能所有的理论问题，因此有时人们也用认知科学作为人工智能的代名词。
2.机器学习学习是机器获取知识的根本途径，是否具学习能力是机器是否具有智能的重要标志。
机器学习主要研究如何模拟或实现人类的学习能。
围绕这一问题，人们开展了人类学习机型，机器学习方法和学习系统构造技术这三个方面的研究。
3.自然语言处理自然语言处理主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。
现在的自然语言理解往往与模式识别，计算机视觉等技术相结合，在文字识别和语音识别系统的配合下进行书面语言和有声语音的理解。
4.机器人学机器人学是在电力学,人工智能,控制论,系统工程,精密机械,信息传感,仿生学以及心理学地多种学科的基础上形成的一门综合性技术学科。
人工智能所涉及的几乎所有技术都可以在这个领域中得到应用。
5.计算机博弈计算机博弈是人工智能中关于对策和斗智问题的研究领域。
目前，计算机博弈主要以下棋为研究对象，但研究的主要目的不是为了让计算机与人下棋，而是为了给人工智能研究提供一个试验场地。
6.自动定理证明自动定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法,自动实现非数值符号的演算过程.7.模式识别模式识别是研究\模拟和实现人类分类能力的科学,以便能够应用计算机对某一范畴内的事物,事件或过程进行自动的识别和分类.模式识别是人工智能的重要组成部分,它本身又分为文字识别,语音识别,生物特征识别,遥感图像分析,医学图像分析等许多分支.8.计算机视觉计算机视觉是在计算机上实现或模拟人类人类视觉功能的学科,其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力的能力，这种能力不仅包括感知三维环境中物体的形状，位置，姿态，运动等几何信息的能力，而且还包括对这些信息进行描述，存储，识别与理解的能力。
人工智能的研究和应用
人工智能的研究和应用随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的研究和应用正越来越受到人们的关注。
人工智能是指计算机系统可以模拟人类的智力和行为，通过学习、推理和自适应等方式不断提高自己的能力。
在这篇文章中，我们将探讨人工智能的研究和应用，以及它对人类社会的影响。
一、人工智能的研究人工智能的研究包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方向。
其中，机器学习是目前人工智能研究中最为重要的领域之一。
它可以让计算机通过数据学习规律，进而实现自主决策。
目前，机器学习已广泛应用于金融、医疗、交通等领域中，因为它可以通过数据挖掘和预测，优化业务流程和提升生产效率。
自然语言处理则是研究如何让计算机理解和处理人类语言的一门学科。
随着语音识别技术的不断进步，自然语言处理的应用越来越广泛。
可以实现自动翻译、智能客服、语音交互等功能，大大提升了用户体验。
计算机视觉则是研究让计算机“看懂”图像和视频的一门学科。
通过计算机视觉技术，计算机可以自动识别物体、场景和动作，实现智能监控、智能驾驶等功能。
这些领域中涉及到的技术也是人工智能研究的重要组成部分。
二、人工智能的应用1. 金融领域金融领域是人工智能应用的主要领域之一。
人工智能可以通过分析财务数据、市场预测等方式，提高投资收益和风险管理能力。
比如，通过机器学习模型对投资组合进行优化，可以更好地配置资产。
另外，在风险评估方面，人工智能可以通过对信用评级、模型风控等方面的应用，提高准确性和效率。
2. 医疗领域人工智能在医疗领域的应用主要集中在智能辅助诊断、智能医疗管理、精准医疗等方面。
通过计算机视觉技术，可以对医学图像进行智能识别和分析，提高医生的诊断准确率。
另外，人工智能还可以通过分析患者数据、诊断历史等信息，为医生提供辅助决策，提升医疗质量。
3. 交通领域在交通领域，人工智能的应用主要体现在智能驾驶和智能交通管理方面。
通过计算机视觉技术和机器学习，自动驾驶汽车可以自主感知周围环境并进行决策，提高驾驶安全性和效率。
计算机人工智能
计算机人工智能人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够模拟和实现人类智能的科学。
计算机人工智能则是将人工智能技术应用于计算机系统中。
在今天这个信息时代，计算机人工智能的发展对于人类社会的进步和发展起着重要的推动作用。
本文将从计算机人工智能的定义、发展历程、应用领域及前景等方面进行探讨。
一、计算机人工智能的定义计算机人工智能是指计算机模拟人类智能行为的科学和技术。
它利用计算机系统对数据进行学习、分析和处理，以模拟实现人类的认知、推理、感知和学习的能力。
通过算法和模型的设计，计算机人工智能能够实现自主决策、自主学习和自主适应能力。
二、计算机人工智能的发展历程计算机人工智能的发展可以追溯到1956年，当时达特茅斯会议被认为是该领域的开端。
以后的几十年里，计算机人工智能经历了多次兴衰。
在80年代和90年代，由于计算机计算能力和算法的限制，计算机人工智能进入了一个低谷期。
然而，随着技术的不断进步和算法的不断优化，计算机人工智能在21世纪得到了空前的发展。
三、计算机人工智能的应用领域计算机人工智能的应用领域广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 机器学习与模式识别：机器学习是计算机人工智能的核心技术之一，通过对大量数据的学习和分析，使计算机系统能够自动识别和分类数据，为决策提供准确的依据。
2. 自然语言处理：自然语言处理是让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
通过深度学习和语义分析等技术，计算机可以自动翻译、分析和生成人类语言，实现与人类的交互。
3. 计算机视觉：计算机视觉是让计算机模拟人类视觉系统的技术。
通过图像识别、目标跟踪和图像生成等技术，计算机可以实现对图像和视频的智能分析和处理。
4. 智能推荐系统：智能推荐系统通过对用户行为和兴趣的分析，向用户推荐个性化的内容和服务。
基于大数据和机器学习的技术，智能推荐系统可以根据用户喜好和需求进行精准推荐，提高用户体验。
人工智能的应用和研究
人工智能的应用和研究人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过使用计算机和大数据技术来模拟人类智能的一种科学和技术领域。
近年来，随着计算机技术的不断发展和互联网的普及，人工智能在各个领域的应用和研究取得了巨大的进展。
本文将介绍人工智能在医疗、交通、金融和教育等各个领域的应用，并探讨未来人工智能研究的发展趋势。
一、医疗领域的应用随着医疗技术的进步，人工智能在医疗领域的应用越来越广泛。
人工智能可以通过分析大量的医疗数据，帮助医生提高诊断准确性和治疗效果。
例如，人工智能可以通过对医疗影像的分析，帮助医生快速准确地诊断病变。
此外，人工智能还可以通过对医疗记录和基因数据的分析，为患者提供个性化的治疗方案，提高治疗的效果。
二、交通领域的应用人工智能在交通领域的应用主要体现在交通流量的调度和智能驾驶方面。
通过使用人工智能算法，交通管理部门可以根据实时交通数据，优化交通信号灯的配时，减少交通拥堵，提高交通的效率。
此外，人工智能还可以应用于智能驾驶技术，实现自动驾驶汽车的研发和应用。
自动驾驶技术可以提高交通安全性，减少交通事故，并减少驾驶员的驾驶负担。
三、金融领域的应用人工智能在金融领域的应用主要有风控和投资建议两个方面。
通过使用人工智能算法，金融机构可以对借贷行为进行风险评估，减少不良贷款的风险。
此外，人工智能还可以分析大量的金融数据，为投资者提供更准确的投资建议。
通过人工智能的应用，金融机构可以更好地管理风险，提高投资效益。
四、教育领域的应用在教育领域，人工智能可以用于智能教育系统的开发和教学内容的个性化推荐。
通过人工智能算法，教育机构可以根据学生的学习情况和兴趣，推荐适合其的教学内容，提高学习效果。
此外，人工智能还可以用于自动化评价系统的开发，帮助教师更好地评估学生的学习情况，提供有针对性的教学指导。
未来人工智能的研究随着技术的不断发展和应用领域的拓展，人工智能的研究将继续深入。
人工智能的研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域一、研究方向1.咨询题求解人工智能的第一个大成确实是进展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。
在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的咨询题分成一些比较容易的子咨询题，进展成为搜索和咨询题归约如此的人工智能差不多技术。
今天的运算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。
另一种咨询题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到专门高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。
有些程序甚至还能够用体会来改善其性能。
2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。
其中专门重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在显现新信息时适时修正这些证明。
对数学中臆测的定理查找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。
为此不仅需要有按照假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。
1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。
他们用三台大型运算机，花去1200小时CPU时刻，并对中间结果进行人为反复修改500多处。
四色定理的成功证明曾轰动运算机界。
6.机器学习学习能力无疑是人工智能研究上最突出和最重要的一个方面。
人工智能在这方面的研究近年来取得了一些进展。
学习是人类智能的要紧标志和获得知识的差不多手段。
机器学习(自动猎取新的事实及新的推理算法)是使运算机具有智能的全然途径。
正如香克(R. Shank)所讲："一台运算机若可不能学习，就不能称为具有智能的。
"此外，机器学习还有助于发觉人类学习的机理和揭示人脑的隐秘。
因此这是一个始终得到重视，理论正在创立，方法日臻完善，但远未达到理想境地的研究领域。
二、应用领域1.人工神经网络由于冯·诺依曼(VanNeumann)体系结构的局限性，数字运算机存在一些尚无法解决的咨询题。
人们一直在查找新的信息处理机制，神经网络运算确实是其中之一。
人工智能化的设计研究方向和应用领域
人工智能化的设计研究方向和应用领域
一、人工智能化的设计研究方向
1、图像识别技术。
机器学习技术和深度学习技术的发展使得机器可
以自动理解图像中潜在的信息，进行图像分类和识别，用于设计的技术可
以加快设计过程，提高设计效率；
2、自然语言处理技术。
可以将自然语言转换成机器可以理解的语言，并识别出作业的设计要求，帮助设计人员更快了解客户的需求，有效提高
设计效率。
3、模式识别技术。
可以使机器学习识别设计中的模式，提取关键信息，辅助设计人员改进设计，提高设计质量。
4、机器决策技术。
可以辅助设计师解决设计过程中的复杂决策，帮
助设计师快速选择最佳的设计方案，提高设计效率。
二、人工智能化的应用领域
1、建筑设计。
利用机器学习方法可以分析建筑师上传的3D建模文件，根据模型分析出的上下文信息以及利用机器决策，辅助建筑师设计出更合
理的设计方案，提高设计质量；
2、机床技术。
可以使用现代机器学习技术对机床技术进行优化，智
能选择最佳的机床技术方案，根据机床生产情况不断优化技术，提高机床
生产效率；
3、智能家居系统。
人工智能的研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域人工智能(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。
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作出反应的智能机器，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。
广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。
一、研究方向1.问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。
在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。
今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。
另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。
有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。
2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。
其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。
对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。
为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。
1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。
他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。
四色定理的成功证明曾轰动计算机界。
3.自然语言理解NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。
什么是人工智能？它在现代计算机应用中的应用场景有哪些？
什么是人工智能？它在现代计算机应用中的应用场景有哪些？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在创造具有智能行为的机器。
它模仿人类的思维和智能能力，包括研究、推理、理解自然语言等方面的能力。
在现代计算机应用中，人工智能被广泛应用于以下场景：1. 机器研究：人工智能通过机器研究算法，让机器能够从大量数据中研究和提取知识。
这种技术被广泛应用于数据挖掘、图像识别、语音识别等领域。
机器学习：人工智能通过机器学习算法，让机器能够从大量数据中学习和提取知识。
这种技术被广泛应用于数据挖掘、图像识别、语音识别等领域。
2. 智能助手：人工智能技术被应用于智能助手，例如语音助手（如Siri、小爱同学）、聊天机器人等。
这些助手能够理解用户的指令、回答问题，并提供相关的服务。
智能助手：人工智能技术被应用于智能助手，例如语音助手（如Siri、小爱同学）、聊天机器人等。
这些助手能够理解用户的指令、回答问题，并提供相关的服务。
3. 自动驾驶：人工智能在自动驾驶领域有着广泛应用。
通过感知、决策和控制等技术，实现车辆的自主驾驶，提高道路安全性和驾驶效率。
自动驾驶：人工智能在自动驾驶领域有着广泛应用。
通过感知、决策和控制等技术，实现车辆的自主驾驶，提高道路安全性和驾驶效率。
4. 智能家居：人工智能被应用于智能家居系统，通过集成传感器、语音控制等技术，实现对室内设备和环境的智能管理和控制。
智能家居：人工智能被应用于智能家居系统，通过集成传感器、语音控制等技术，实现对室内设备和环境的智能管理和控制。
5. 医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用也得到了广泛关注。
通过机器研究和图像识别等技术，能够辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性和效率。
医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用也得到了广泛关注。
通过机器学习和图像识别等技术，能够辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性和效率。
6. 金融风控：人工智能在金融行业的应用主要体现在风险控制和欺诈侦测方面。
人工智能技术的研究与应用
人工智能技术的研究与应用近些年来，人工智能技术正在成为科技领域中备受瞩目的研究热点，随着科技的不断发展，越来越多的企业和组织逐渐认识到人工智能技术的巨大潜力，开始将其运用到各个领域。
本文旨在探讨人工智能技术的研究与应用现状及未来发展趋势。
一、人工智能技术的基本概念人工智能技术是指一种可模仿人类思维的计算机技术，它的最终目的是实现使计算机拥有类似于人类思考的智能。
这一技术的基础包括概率论、数理统计、信息论、模式识别等多个方面。
其中模式识别是人工智能技术的核心，它是将大量的数据转化为可处理的信息，并在此基础上实现对数据的推理、判断和决策。
人工智能技术分为弱人工智能和强人工智能，前者在人类某些认知任务上比人类表现的更好，后者则是指计算机可以完全替代人类的能力。
二、人工智能技术的应用在现代科技领域，人工智能技术的应用场景越来越广泛。
其中最常见的应用包括：图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、无人驾驶等。
图像识别是一种利用人工智能技术对图像进行分类、检测和识别的方法，目前广泛应用于安防、医疗和军事等领域。
语音识别则是利用计算机技术对人的语音进行识别和理解，可被广泛使用于智能家居和智能客服等场景。
自然语言处理则是将机器学习、语言学和计算机科学结合起来，以实现计算机对人类语言能够自然理解和处理。
除此之外，人工智能技术还被广泛应用于机器人和无人驾驶等领域。
机器人已经开始在医疗、教育和工业等领域发挥越来越大的作用，而无人驾驶技术则正逐渐改变着我们的出行方式。
三、人工智能技术的研究人工智能技术的研究可以分为理论研究和实践研究两个方面。
在理论研究方面，人工智能技术主要包括机器学习、深度学习和神经网络等。
其中，机器学习是指通过让计算机从数据中学习，从而使其不断改进并逐渐适应新环境的技术；深度学习则是指通过通过大数据集和复杂的神经网络模拟人类的学习过程，从而掌握更强大的数据处理能力。
实践研究方面，人工智能技术在企业和组织中大规模的应用推动着人工智能这一领域不断前进，在这个过程中科研机构的研究也不停的与新实践的应用相结合，共同助力于人工智能技术的完善和优化。
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人工智能的研究方向和应用领域人工智能(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。
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作出反应的智能机器，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。
广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。
一、研究方向1.问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。
在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。
今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。
另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。
有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。
2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。
其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。
对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。
为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。
1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。
他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。
四色定理的成功证明曾轰动计算机界。
3.自然语言理解NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。
有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。
目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得的成就，发展为人类自然语言处理的新概念。
4.自动程序设计也许程序设计并不是人类知识的一个十分重要的方面，但是它本身却是人工智能的一个重要研究领域。
这个领域的工作叫做自动程序设计。
已经研制出能够以各种不同的目的描述(例如输入/输出对，高级语言描述，甚至英语描述算法)来编写计算机程序。
这方面的进展局限于少数几个完全现成的例子。
对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展，而且也使通过修正自身数码进行学习(即修正它们的性能)的人工智能系统得到发展。
自动编制一份程序来获得某种指定结果的任务同证明一份给定程序将获得某种指定结果的任务是紧密相关的。
后者叫做程序验证。
许多自动程序设计系统将产生一份输出程序的验证作为额外收获。
5.专家系统一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
也就是说，专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。
当前的研究涉及有关专家系统设计的各种问题。
这些系统是在某个领域的专家(他可能无法明确表达他的全部知识)与系统设计者之间经过艰苦的反复交换意见之后建立起来的。
在已经建立的专家咨询系统中，有能够诊断疾病的(包括中医诊断智能机)，估计潜在石油等矿藏的，研究复杂有机化合物结构的以及提供使用其它计算机系统的参考意见等。
发展专家系统的关键是表达和运用专家知识，即来自人类专家的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。
专家系统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没有算法解，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上作出结论。
专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。
高性能的专家系统也已经从学术研究开始进入实际应用研究。
随着人工智能整体水平的提高，专家系统也获得发展。
正在开发的新一代专家系统有分布式专家系统和协同式专家系统等。
在新一代专家系统中，不但采用基于规则的方法，而且采用基于模型的原理。
6.机器学习学习能力无疑是人工智能研究上最突出和最重要的一个方面。
人工智能在这方面的研究近年来取得了一些进展。
学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段。
机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径。
正如香克(R. Shank)所说："一台计算机若不会学习，就不能称为具有智能的。
"此外，机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。
所以这是一个始终得到重视，理论正在创立，方法日臻完善，但远未达到理想境地的研究领域。
二、应用领域 1.人工神经网络由于冯·诺依曼(VanNeumann)体系结构的局限性，数字计算机存在一些尚无法解决的问题。
人们一直在寻找新的信息处理机制，神经网络计算就是其中之一。
研究结果已经证明，用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。
神经网络的发展有着非常广阔的科学背景，是众多学科研究的综合成果。
神经生理学家、心理学家与计算机科学家的共同研究得出的结论是：人脑是一个功能特别强大、结构异常复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。
因此，对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能创造出新一代人工智能机--神经计算机。
对神经网络的研究始于40年代初期，经历了一条十分曲折的道路，几起几落，80年代初以来，对神经网络的研究再次出现高潮。
霍普菲尔德(Hopfield)提出用硬件实现神经网络，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等提出多层网络中的反向传播(BP)算法就是两个重要标志。
现在，神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。
2.机器人学人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。
这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。
机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。
它所导致的一些技术可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的过程。
它对于怎样产生动作序列的规划以及怎样监督这些规划的执行有了一种较好的理解。
复杂的机器人控制问题迫使我们发展一些方法，先在抽象和忽略细节的高层进行规划，然后再逐步在细节越来越重要的低层进行规划。
在本书中，我们经常应用一些机器人问题求解的例子来说明一些重要的思想。
智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多的课题，如机器人体系结构、机构、控制、智能、视觉、触觉、力觉、听觉、机器人装配、恶劣环境下的机器人以及机器人语言等。
机器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。
3.模式识别计算机硬件的迅速发展，计算机应用领域的不断开拓，急切地要求计算机能更有效地感知诸如声音、文字、图象、温度、震动等等信息资料，模式识别便得到迅速发展。
"模式"(Pattern)一词的本意是指完美无缺的供模仿的一些标本。
模式识别就是指识别出给定物体所模仿的标本。
人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
模式识别是一个不断发展的新学科，它的理论基础和研究范围也在不断发展。
随着生物医学对人类大脑的初步认识，模拟人脑构造的计算机实验即人工神经网络方法早在50年代末、60年代初就已经开始。
至今，在模式识别领域，神经网络方法已经成功地用于手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面。
目前模式识别学科正处于大发展的阶段，随着应用范围的不断扩大，随着计算机科学的不断进步，基于人工神经网络的模式识别技术，在90年代将有更大的发展。
4.机器视觉机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。
在视觉方面，已经给计算机系统装上电视输入装置以便能够"看见"周围的东西。
视觉是感知问题之一。
在人工智能中研究的感知过程通常包含一组操作。
例如，可见的景物由传感器编码，并被表示为一个灰度数值的矩阵。
这些灰度数值由检测器加以处理。
检测器搜索主要图象的成分，如线段、简单曲线和角度等。
这些成分又被处理，以便根据景物的表面和形状来推断有关景物的三维特性信息。
机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图象压缩传输和复原、多光谱和彩色图象的处理与解释等。
机器视觉已在机器人装配、卫星图象处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导以及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。
5.智能控制人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。
智能控制是一类无需(或需要尽可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。
或者说，智能控制是驱动智能机器自主地实现其目标的过程。
随着人工智能和计算机技术的发展，已可能把自动控制和人工智能以及系统科学的某些分支结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。
智能控制正是在这种条件下产生的。
它是自动控制的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能的一个重要研究领域。
1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。
十多年后，建立实用智能控制系统的技术逐渐成熟。
1971年，傅京孙提出把人工智能与自动控制结合起来的思想。
1977年，美国萨里迪斯提出把人工智能、控制论和运筹学结合起来的思想。
1986年，中国蔡自兴提出把人工智能、控制论、信息论和运筹学结合起来的思想。
按照这些结构理论已经研究出一些智能控制的理论和技术，用来构造用于不同领域的智能控制系统。
智能控制的核心在高层控制，即组织级控制。
其任务在于对实际环境或过程进行组织，即决策和规划，以实现广义问题求解。
已经提出的用以构造智能控制系统的理论和技术有分级递阶控制理论、分级控制器设计的熵方法、智能逐级增高而精度逐级降低原理、专家控制系统、学习控制系统和基于NN的控制系统等。