人工智能概述
介绍人工智能的概念
介绍人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）是一门新兴的技术科学，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。
它结合了多个学科的知识，包括计算机科学、数学、心理学和哲学等，旨在探索智能的本质，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。
人工智能的研究领域涵盖了机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，目标是让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。
人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能和超强人工智能。
弱人工智能专注于且只能解决单个特定领域问题；强人工智能能够胜任人类所有工作；超强人工智能则在科学创造力、智能和社交能力等每一个方面都比最强人类大脑聪明。
人工智能的发展以算法、计算和数据为驱动力，其中算法是核心，计算和数据是基础。
近些年，随着算法、计算和数据三大因素的共同进步，人工智能已经在机器视觉、语音识别、语义识别、图像识别、动作控制等众多领域实现重大突破，并开始广泛渗透到金融、客服、安防、医疗、无人驾驶、教育和家居等行业，为经济社会的转型升级发挥重要作用。
总的来说，人工智能是一门涉及多个学科的新兴技术科学，旨在生产出一种能够模拟、延伸和扩展人类智能的智能机器。
它的发展和应用已经对现代社会产生了深远的影响，并有望在未来继续推动科技进步和社会发展。
人工智能概述
人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统和机器模拟人类智能思维和行为的能力。
它涉及许多领域，包括机器学习、专家系统、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。
人工智能的发展具有重大意义，可以帮助人类解决各种复杂的问题和改变我们的生活方式。
一、人工智能的历史与发展人工智能的研究起源可以追溯到上个世纪五十年代，当时计算机科学家们开始思考如何使机器能够具备智能。
在过去的几十年里，人工智能得到了长足的发展，取得了重要的突破。
例如，IBM的深蓝计算机在1997年击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，引起了全球的轰动。
而如今，许多领域都开始应用人工智能技术，如医疗保健、金融、交通和农业等。
二、人工智能的应用领域1. 机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，通过让机器从大量的数据中学习和改进，使得机器能够做出准确的预测和决策。
例如，在金融领域，机器学习可以用来进行风险评估和投资管理。
在医疗领域，机器学习可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指让机器能够理解和处理人类的语言的能力。
这一领域的发展使得机器能够进行智能对话、语音识别和机器翻译等任务。
例如，智能助手可以根据语音指令执行操作，并能够回答用户的问题。
3. 计算机视觉：计算机视觉使得机器能够“看”和识别图像和视频。
它在自动驾驶、安防监控和医学影像分析等领域中具有广泛的应用。
例如，无人驾驶汽车可以通过计算机视觉技术感知和理解道路和交通情况。
4. 专家系统：专家系统是一种能够模拟人类专家知识和经验的计算机程序。
通过将专家的知识输入到系统中，可以使机器能够解决复杂的问题和提供专业的建议。
例如，在医学诊断中，专家系统可以根据患者的症状和病史来给出诊断结果和治疗建议。
三、人工智能的挑战与前景尽管人工智能在许多领域都取得了重要进展，但仍然存在一些挑战。
首先，人工智能系统的可靠性和安全性是一个重要问题，因为错误的决策可能会造成严重的后果。
人工智能基础知识全解析
人工智能基础知识全解析第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统实现的智能行为，具备感知、理解、决策、学习和交互等能力。
其诞生与发展离不开计算机技术、数学、认知科学和哲学等多个领域的融合。
人工智能的研究目标是设计实现能够模拟人类智能的计算机程序，并让计算机具备像人一样的思维能力。
第二章：人工智能的分类人工智能可分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（Strong AI）两个类别。
弱人工智能专注于解决特定问题，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
而强人工智能则是指具备与人类智能相等或超越的智能水平，能够解决多领域的问题，进行自主学习和推理。
第三章：人工智能的应用领域人工智能在现实生活和各行各业领域得到了广泛应用。
在医疗领域，人工智能可用于辅助诊断、药物研发和健康管理等方面。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量、自动驾驶和智能物流等。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。
在工业领域，人工智能可以实现智能制造、物联网和智能供应链管理等。
第四章：人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
其中，机器学习是人工智能的基础，通过训练模型使计算机从数据中学习规律和知识。
深度学习是机器学习的一种方法，通过构建神经网络模型实现对复杂数据的建模和分析。
自然语言处理主要研究计算机与人类自然语言的交互和理解。
计算机视觉则研究使计算机理解和处理图像和视频等视觉信息的技术。
第五章：人工智能的挑战与限制虽然人工智能在许多领域都取得了巨大进展，但仍面临着一些挑战和限制。
其中之一是数据隐私和安全问题，大量的数据需要得到隐私保护和安全防护。
另外，人工智能系统的决策过程和黑盒特性也带来了透明度和可解释性的问题。
此外，道德和伦理方面的考虑，如人工智能对人类就业岗位的影响以及对社会公平和正义的挑战等也备受关注。
人工智能概述
人工智能概述
(4)应用研究愈加深入而广泛。当今的人工智能研 究与实际应用的结合越来越紧密，受应用的驱动越来 越明显。事实上，现在的人工智能技术已同整个计算 机科学技术紧密地结合在一起了，其应用也与传统的 计算机应用越来越相互融合了。
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人工智能概述
1.2 人工智能的研究途径与方法
1. 结构模拟，神经计算 所谓结构模拟，就是根据人脑的生理结构和工作 机理，实现计算机的智能，即人工智能。 2. 功能模拟，符号推演 由于人脑的奥秘至今还未彻底揭开，所以，人们
就在当前的数字计算机上，对人脑从功能上进行模拟，
实现人工智能。
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人工智能概述
3 行为模拟，控制进化
除了上述两种研究途径和方法外，还有一种基于感 知-行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。 这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性， 如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和实现 人工智能。基于这一方法研究人工智能的典型代表要算 MIT的R.Brooks教授，他研制的六足行走机器人(亦称为 人造昆虫或机器虫)
对推理的研究往往涉及到对逻辑的研究。逻辑是人脑
思维的规律，从而也是推理的理论基础。机器推理或 人工智能用到的逻辑，主要包括经典逻辑中的谓词逻 辑和由它经某种扩充、发展而来的各种逻辑。后者通 常称为非经典或非标准逻辑。
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人工智能概述
1.4.2 搜索技术
所谓搜索，就是为了达到某一“目标”，而连续 地进行推理的过程。搜索技术就是对推理进行引导和 控制的技术，它也是人工智能的基本技术之一。事实 上，许多智能活动的过程，甚至所有智能活动的过程， 都可看作或抽象为一个“问题求解”过程。而所谓 “问题求解”过程，实质上就是在显式的或隐式的问 题空间中进行搜索的过程。即在某一状态图，或者与
人工智能概述
人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具有智能行为的学科，旨在模拟人类智能的思维和行为。
它涉及到多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
近些年来，人工智能在各行各业得到了广泛应用，如医疗诊断、智能交通、智能家居等。
一、人工智能的背景与发展人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代，随着计算机科学的发展，人们开始尝试开发能够模拟人类思维的计算机程序。
随着硬件技术与算法的不断进步，人工智能得到了长足的发展，逐渐具备了一定的自主学习和推理能力。
二、人工智能的基本原理与方法1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从大量数据中进行学习和预测，从而使其具备自动识别和分类的能力。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指让计算机能够理解和处理自然语言的技术。
它可以用于语音识别、机器翻译、智能客服等领域。
3. 计算机视觉：计算机视觉致力于让计算机能够感知和理解图像和视频内容，从而实现人机交互、图像识别等应用。
三、人工智能的应用领域1. 医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著的突破，能够辅助医生进行疾病诊断、个性化治疗方案制定等。
2. 智能交通：人工智能可以优化交通运输系统，提高路况监测、交通信号控制等效率，减少交通拥堵和事故发生。
3. 智能家居：通过人工智能技术，可以实现家居设备的智能化管理，如语音控制、自动化调控等。
4. 金融领域：人工智能在金融领域的应用非常广泛，可以进行风险评估、投资建议、反欺诈等工作。
四、人工智能的挑战与展望尽管人工智能在许多领域都取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战。
例如，数据隐私和安全问题、算法的不透明性、伦理和道德问题等。
未来，人工智能将继续发展并与更多领域相结合，为人们创造更多智能化、便捷化的应用。
总结：人工智能是一门致力于实现计算机智能化的学科，经过多年的发展，已经在各个领域得到了广泛应用。
人工智能概述
书面语言的理解；口语（声音）的理解系统；手书文字识别；机 器翻译等。
关于自然语言的理解的详细讨论，将在第10章进行。
人工智能研究和应用领域（三）
进展。 1977年，在第5届国际人工智能联合会议上，费根鲍姆正是
提出了知识工程的概念。
专家系统的成功，使得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。
人工智能的产生与发展—综合集成期（80年代末-今）
随着专家系统应用的不断深入和计算机技术的飞速发 展，专家系统本身存在应用领域狭窄、缺乏常识性知识、 知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能 访问现存数据库等问题暴露出来。要摆脱困境，必须走 综合集成的发展道路。低谷。
人工智能的产生与发展—知识应用期（1971-80年 代末）（2）
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心 开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是上的一 次重大转折。
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发展。 在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也有重大
人工智能的产生与发展——形成期（19561970）
1956年，在一次有关为使得计算机变得更“聪明”的学术研讨会上， 麦卡斯正式采用了“人工智能”这一术语。从此一个研究以机器来 模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。之后，形成了三个 研究小组：心理学小组、IBM工程课题研究小组、MIT小组。人工智 能在诞生后十余年很快在定理证明、问题求解、博弈等领域取得了 重大进展。主要研究大致包括以下几个方面：
人工智能基本知识介绍
人工智能基本知识介绍一、人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门涉及多个学科的交叉学科，其主要目标是让机器能够像人类一样思考、学习、推理、决策、交流等，从而完成一些复杂的任务。
人工智能的应用领域十分广泛，包括但不限于机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐、智能家居等等。
人工智能的发展历程可以分为三个阶段：符号主义、连接主义和深度学习。
符号主义以知识表示和推理为基础，连接主义以神经元之间的连接为基础，深度学习则以神经网络深度层的嵌套为基础。
目前，深度学习在人工智能领域的应用最为广泛。
二、人工智能技术体系人工智能技术体系主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术。
1.机器学习：机器学习是一种基于数据的学习方法，通过分析大量数据并自动发现规律和模式，从而实现对新数据的预测和分析。
机器学习的主要算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。
2.深度学习：深度学习是机器学习的一种，它基于神经网络模型，通过对大量数据进行学习，实现对复杂数据的处理和分析。
深度学习的代表算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
3.自然语言处理：自然语言处理是一种让机器理解和处理人类语言的方法。
自然语言处理的主要技术包括文本分类、情感分析、信息抽取等。
4.计算机视觉：计算机视觉是一种让机器能够像人类一样看待和识别图像和视频的技术。
计算机视觉的主要应用包括目标检测、图像识别、人脸识别等。
三、人工智能基本算法人工智能的基本算法包括决策树、贝叶斯网络、支持向量机、K 最近邻算法、神经网络等。
这些算法在人工智能领域的应用非常广泛，可以根据不同的任务和场景选择合适的算法进行应用。
1.决策树：决策树是一种常见的分类算法，它通过构建一棵树状结构来对数据进行分类或回归分析。
决策树的优点是易于理解和实现，同时可以有效地处理非线性关系的数据。
人工智能概述
第 1 章 人工智能概述
2019-6-6
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的研究意义、目标和策略
1.3 人工智能的学科范畴
1.4 人工智能的研究内容
1.5 人工智能的研究途径与方法
1.6 人工智能的基本技术
1.7 人工智能的应用
1.8 人工智能的分支领域与研究方向
1.9 人工智能的发展概况
现在, 人工智能已构成信息技术领域的一个重要学科。
因为该学科研究的是如何使机器(计算机)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, 当前的人
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,人工智能又不局限于计算机、信息和自动化
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第 1 章 人工智能概述
——人工智能是那些与人的思维相关的活动, 诸如决策、 问题求解和学习等的自动化(Bellman, 1978年)。
——人工智能是一种计算机能够思维, 使机器具有智力的 激动人心的新尝试(Haugeland,1985年)。
——人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做 得好的事情(Rich Knight, 1991年)。
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第 1 章 人工智能概述
1.1.4
1.
符号智能就是符号人工智能, 它是模拟脑智能的人工智能, 也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。 符号智能以符 号形式的知识和信息为基础, 主要通过逻辑推理, 运用知识进 行问题求解。符号智能的主要内容包括知识获取(knowledge acquisition)、 知识表示(knowledge representation)、 知 识组织与管理和知识运用等技术(这些构成了所谓的知识工程 (Knowledge Engineering, KE))以及基于知识的智能系统等。
人工智能重点总结正式版pdf
人工智能重点总结(正式版).pdf 人工智能重点总结一、人工智能概述人工智能（ArtificialIntelligence，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，旨在生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统等。
二、人工智能发展历程人工智能的发展经历了多个阶段。
最初，人工智能的概念和理论开始萌芽，并在20世纪50年代达成了初步的共识。
从20世纪60年代开始，人工智能进入了第一个繁荣期，但这个阶段的人工智能技术还比较初级。
在20世纪70年代，人工智能遭遇了瓶颈期，因为当时的计算机技术和算法无法满足人工智能的发展需求。
直到20世纪80年代，随着计算机技术的进步和神经网络的提出，人工智能再次迎来了发展高峰。
进入21世纪，随着大数据和云计算技术的发展，人工智能得到了更广泛的应用和发展。
三、人工智能的技术和应用人工智能的技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
机器学习是一种通过让机器从数据中学习规律和模式，从而完成特定任务的方法。
深度学习是机器学习的一种，通过构建深度神经网络来实现。
自然语言处理是一种将自然语言转化为计算机语言的方法，使得计算机能够理解和处理自然语言。
计算机视觉是一种通过图像和视频等视觉信息进行识别和分析的技术。
人工智能的应用非常广泛，包括机器人、智能家居、自动驾驶、医疗保健、金融等。
人工智能在机器人领域的应用可以实现自主行动和智能交互。
在智能家居领域，人工智能可以提高家居设备的智能化程度，提高生活质量和节约能源。
在自动驾驶领域，人工智能可以实现车辆的自主驾驶和安全驾驶。
在医疗保健领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估和投资策略的制定等。
四、人工智能的未来发展随着技术的不断进步和发展，人工智能的未来发展前景非常广阔。
人工智能概述及其应用领域
人工智能概述及其应用领域人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指模拟人类智能的机器系统，主要通过计算机程序实现。
人工智能的发展与应用，已经逐渐渗透到我们生活和工作的方方面面。
它的应用领域广泛，包括医疗健康、金融、交通、教育、娱乐等等。
本文将对人工智能的概述和应用领域进行详细介绍。
一、人工智能的概述人工智能的概念源于20世纪50年代，当时科学家们开始尝试用计算机来模拟人类智能。
人工智能是计算机科学的一个重要分支，它研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，以实现机器对人类行为的模拟和应对。
人工智能主要包括以下几个重要的技术和方法：1. 机器学习（Machine Learning）：通过让计算机从数据中进行自主学习，使计算机具备自主学习并适应新情况的能力。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
2. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：通过计算机对自然语言（人类日常使用的语言）的处理和分析，使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
3. 计算机视觉（Computer Vision）：使计算机能够理解和解释图片和视频中的内容。
计算机视觉可以应用于图像识别、目标检测、人脸识别等领域。
4. 专家系统（Expert System）：通过利用专家知识和规则来解决特定领域的问题，使计算机具备类似专家的决策和推理能力。
5. 智能控制（Intelligent Control）：通过使用人工智能技术和方法来实现自动控制系统的智能化，使系统能够自主决策和调整。
二、人工智能的应用领域1. 医疗健康领域人工智能在医疗健康领域的应用非常广泛，包括疾病早期预测、药物研发、医学图像识别、辅助诊断、智能健康监测设备等。
例如，机器学习技术可以通过分析大量的医疗数据，提供个体化的疾病预测和治疗方案；计算机视觉可以帮助医生更准确地识别和分析医学图像，提高诊断的准确性。
人工智能说明文
人工智能说明文人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。
以下是店铺整理分享的人工智能说明文的相关文章，欢迎阅读!人工智能说明文篇一一、人工智能概述人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。
从计算机应用系统角度来看，人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统，实现模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能是一门交叉学科，是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合性技术学科，目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果，并形成了多元化的发展方向。
二、人工智能的发展过程人工智能经历了三次飞跃阶段：第一次是实现问题求解，代替人完成部分逻辑推理工作，如机器定理证明和专家系统;第二次是智能系统能够和环境交互，从运行的环境中获取信息，代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人;第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。
三、人工智能的研究热点AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是因为计算机硬件突飞猛进地发展。
随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低，以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。
目前人工智能研究的三个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
1.智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。
人工智能的概述、定义、特点、应用、总结
人工智能的概述、定义、特点、应用、总结人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具备像人类一样智能行为的学科。
它涉及到构建智能系统，使计算机能够感知环境、学习知识、推理思考、决策行动，以及与人类进行交互。
人工智能的定义可以从不同的角度来阐述。
从狭义上讲，人工智能是指那些能够直接执行某个任务，而不需要人类明确的指导的计算机程序。
从广义上讲，人工智能是研究如何赋予计算机以人类智能的行为和能力的领域。
人工智能具有以下几个特点：1.感知能力：人工智能系统可以通过传感器感知外界环境，如摄像头、麦克风等设备，使其具备感知能力。
2.学习能力：人工智能系统可以通过学习算法从经验中获取知识和技能，并不断优化和提高自己的性能。
3.推理能力：人工智能系统可以基于已有知识进行逻辑推理，从而进行问题解决和决策。
4.自适应能力：人工智能系统可以根据环境和任务的变化自动调整自己的行为策略，以适应新的情况。
人工智能在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：1.机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，其应用包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
例如，通过训练模型，可以使计算机能够辨别图片中的物体、转换语音为文本、理解和生成自然语言。
2.自动驾驶：人工智能在自动驾驶领域具有重要的应用价值。
通过利用传感器和算法，自动驾驶汽车可以感知路况、判断障碍物、进行路径规划和控制车辆。
3.金融领域：人工智能在金融领域的应用非常广泛，包括风险评估、投资决策、信贷评估等。
通过运用机器学习和大数据分析，人工智能可以帮助金融机构提高效率和精确性。
4.医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用包括医疗影像分析、辅助诊断、药物研发等。
例如，通过训练模型和分析大量医疗数据，人工智能可以帮助医生提高疾病的诊断准确性。
总之，人工智能是一门研究如何赋予计算机智能行为的学科。
它具有感知、学习、推理和自适应的特点，并在各个领域都有广泛的应用。
人工智能概述
人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和展现人类智能的学科。
随着计算能力的提升和算法的进步，人工智能得到了广泛的应用和发展。
本文将从人工智能的定义、分类、应用以及未来发展趋势等方面进行论述。
一、人工智能的定义人工智能，顾名思义，就是授予计算机智能的能力。
它通过模拟人类的思维过程，实现了类似于人类的知觉、学习、理解、推理和决策等能力。
人工智能的核心是让计算机能够“思考”，以实现各种复杂的任务。
人工智能的发展始于1956年，当时，人工智能的定义是“使机器能够思考和解决问题”。
然而，随着技术的进步，人工智能的范畴逐渐扩大，包括了诸如机器学习、深度学习、专家系统和自然语言处理等领域。
二、人工智能的分类人工智能可以根据其功能和应用领域进行分类。
按照功能划分，人工智能主要分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能（Narrow AI）是指模拟特定人类智能能力的系统，如语音识别、图像识别和机器翻译等。
而强人工智能（General AI）则是指具有和人类相同甚至超过人类智能的系统，能够完成各种复杂的智能任务。
按照应用领域划分，人工智能可以分为机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人等领域。
机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过大量的数据和算法训练，使计算机能够从中学习和改进性能。
自然语言处理则是指计算机对人类自然语言进行理解和处理的技术。
计算机视觉则使计算机能够通过图像和视频来感知和理解世界。
机器人则将人工智能与机械工程相结合，实现了智能化的机器设备。
三、人工智能的应用人工智能技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗，提高医疗水平和效率。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量，提高交通安全性。
在金融领域，人工智能可以用于风险评估和投资决策。
在制造业领域，人工智能可以实现自动化生产和质量控制。
在农业领域，人工智能可以应用于农作物的种植和病虫害的检测等。
第1章 人工智能概述
1.4 智能计算系统
1.4.1 智能计算系统概述
❖1. 智能计算系统
▪ 智能计算系统，是智能的物质载体 ▪ 算法或代码本身并不能构成一个完整的智能体，必
须要在一个具体的物质载体上运行才能展现出智能
▪ 智能计算系统包括
• 硬件部分，集成了通用CPU和智能芯片的异构系统
达特茅斯会议部分当事人于 2006年重聚
（左起：莫尔、麦卡锡、明斯 基、塞弗里奇、所罗门诺夫）
1.1.2 人工智能的历史
❖ 3.人工智能的发展历程
1.1.3 人工智能的学派
❖ 1.符号主义学派 ▪ 符号主义又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。 ▪ 符号主义认为人工智能源于数理逻辑。 ▪ 符号主义学者在1956年首先采用“人工智能”术语，后 来又发展了启发式算法、专家系统、知识工程理论与技 术，并在20世纪80年代取得重大发展。 ▪ 符号主义学派代表人物有纽厄尔、西蒙和尼尔逊等。 ▪ 符号主义学派认为人工智能的研究方法应为功能模拟方 法，即通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然 后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。
开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被
测试者随意提问，进行多次测试后，如果机
器让平均超过30%的参与者做出误判，不能
图灵
辨别出其机器身份，那么这台机器就通过了
测试，并被认为具有人类智能。
1.1.2 人工智能的历史
❖ 2.达特茅斯会议 1956年，麦卡锡、明斯基、香
农、纽厄尔、西蒙、塞弗里奇、 所罗门诺夫、罗彻斯特、塞缪尔 和莫尔，在美国达特茅斯学院召 开了一次为期两个月的“人工智 能夏季研讨会”，从不同学科角 度探讨了人类各种学习和其他智 能特征的基础，以及用机器模拟 人类智能等问题，并首次提出人 工智能的术语。
人工智能课件-人工智能概述
6.机器行为 机器行为主要指机器人行动规划。它是智能机器 人的核心技术，规划功能的强弱反映了智能机器人的 智能水平。因为，虽然感知能力可使机器人认识对象 和环境，但解决问题，还要依靠规划功能拟定行动步 骤和动作序列。
1.3.2 基 于 研 究 途径与实 现技术的 领域划分 1.符号智能（基于人脑的心理模型，运用传统的程 序设计方法实现的人工智能）
2. 自动定理证明 自动定理证明就是机器定理证明，这也是人工智 能的一个重要的研究领域，也是最早的研究领域之一。 定理证明是最典型的逻辑推理问题之一，它在发展人 工智能方法上起过重大作用。
自动定理证明的方法主要有四类： (1) 自然演绎法。它的基本思想是依据推理规则， 从前提和公理中可以推出许多定理，如果待证的定理 恰在其中，则定理得证。
3、智能化也是自动化发展的必然趋势 自动化发展到一定水平，再向前发展就是智能化，
即智能化是继机械化、自动化之后，人类生产和生活 中的又一个技术特征。
另外，研究人工智能，对探索人类自身智能的奥 秘也可提供有益的帮助。因为我们可以通过电脑对人 脑进行模拟，从而揭示人脑的工作原理，发现自然智 能的渊源。
人工智能中的推理，不同的知识表示有不同的推理 方式，如基于语义网和框架表示知识的推理是一种继 承的推理，基于产生式的推理有正向、反向推理等
从推理的可靠程度分：推理分为：确定性推理（精确推 理）和不确定性推理（不确定性推理）
传统的逻辑推理都是确定性推理 不确定性推理的前提和结论则是模糊的、随机的或不确 定的。不确定性推理可分为基于概率逻辑的或然推理 和基于模糊逻辑的似然推理。
智能设备包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、 设施等。如采用智能控制的机床、汽车、武器装备、 家用电器等。这种设备实际上是被嵌入了某种智能软 件的设备。
人工智能概述
人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是现代科技领域中最为炙手可热的话题之一。
它是一门研究如何使机器能够模拟或实现人类智能的科学与技术。
随着计算机技术的不断发展和应用场景的扩大，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。
本文将概述人工智能的概念、应用领域以及对社会和个人的影响。
一、人工智能的定义和发展历程1.1 人工智能的定义人工智能是研究如何使机器具备智能的一门科学。
它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等多个子领域。
通过模仿人类的思维和行为，人工智能可以使机器具备类似人类智能的能力。
1.2 人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到1956年，当时人们开始在计算机领域尝试构建智能系统。
然而，由于当时计算机性能的限制和对人工智能概念的不准确理解，导致了人工智能进展缓慢。
直到20世纪80年代，随着机器学习和专家系统等领域的发展，人工智能才开始进入一个新的阶段。
进入21世纪，随着大数据和云计算等技术的兴起，人工智能得到了快速的发展并取得了诸多突破，如语音识别、图像识别和自动驾驶等。
二、人工智能的应用领域2.1 机器学习机器学习是人工智能的关键技术之一，它通过让机器从大量数据中学习并自动优化算法，从而实现智能化。
在医疗领域，机器学习可以用于疾病诊断和疗效预测；在金融领域，它可以用于风险评估和欺诈检测。
机器学习还被广泛应用于个性化推荐、智能音箱和智能家居等方面。
2.2 自然语言处理自然语言处理是研究计算机与人类语言交互的一门学科。
通过自然语言处理技术，机器可以理解和处理人类的语言。
在搜索引擎中，自然语言处理被用于理解用户的搜索意图；在智能客服中，它可以实现自动回复和语音对话。
自然语言处理还应用于机器翻译、情感分析等领域。
2.3 计算机视觉计算机视觉使机器能够模拟和理解人类的视觉系统。
通过分析图像和视频，计算机可以进行模式识别、物体检测和图像分类等任务。
人工智能的概述、定义、特点、应用、总结
人工智能的概述、定义、特点、应用、总结人工智能（Artificial Intelligence）是指通过模拟人类智能思维和行为的方法，使机器能够像人一样学习、理解、推理和解决问题的技术。
近年来，随着计算机技术的飞速发展和大数据、云计算等技术的兴起，人工智能已成为科技领域的热点之一。
人工智能的发展，促进了许多行业的智能化改造，对社会经济发展产生了深远影响。
人工智能定义人工智能的定义是一种模拟人类智能行为的技术，它使用机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，让计算机系统能够模拟人类的思维过程，从而完成特定任务。
人工智能系统不断学习、适应，从而不断提高自身的智能水平。
人工智能特点人工智能具有以下几个显著的特点：1. 自主学习：人工智能系统可以通过学习大量的数据和样本，不断提高自身的智能水平，逐渐掌握更复杂的任务。
2. 自动推理：人工智能系统能够根据输入的信息，自动进行逻辑推理和问题解决，具有较强的智能决策能力。
3. 模拟人类行为：人工智能系统可以模拟人类的感知、思维、决策等能力，从而实现与人类相似的行为表现。
4. 工作效率高：人工智能系统可以在短时间内处理大量的数据和信息，大大提高工作效率，减少人力资源的浪费。
人工智能应用人工智能技术已经深入应用于各行各业，涉及领域广泛，具体应用包括但不限于以下几个方面：1. 人工智能在医疗领域的应用：帮助医生快速诊断疾病、制定治疗方案，提高医疗效率，减少医疗事故。
2. 人工智能在金融领域的应用：利用算法预测金融市场变化、风险评估、欺诈检测，提高金融交易效率和安全性。
3. 人工智能在智能制造领域的应用：智能机器人、自动化生产线、智能仓储等，提高生产效率和产品质量。
4. 人工智能在交通领域的应用：自动驾驶技术、交通流量优化，提高交通安全和减少交通拥堵。
总结人工智能作为一项新兴的技术，正在深刻改变着人类的生产生活方式。
其自主学习、自动推理、模拟人类行为等特点，使得人工智能可以广泛应用于医疗、金融、制造、交通等领域，为人类社会带来巨大的改变。
人工智能概述
概述概述概述（Artificial Intelligence，简称）是计算机科学的一个分支，研究如何使计算机具备智能的能力。
通过模拟和仿真人类的思维过程和行为，可以实现诸如自动化决策、语音和图像识别、机器学习等任务。
本文将介绍的基本概念、发展历程、应用领域以及未来展望。
一、基本概念1.1 的定义是指计算机系统通过模拟人类的智能行为和能力，实现像人类一样思考、学习和决策的能力。
1.2 的分类根据其功能和能力的不同，可以分为弱和强。
弱专注于特定领域的问题解决，而强则是指能在广泛领域内进行智能思考和行为的计算机系统。
1.3 的发展历程起源于20世纪50年代，并经历了多个阶段的发展。
从最初的符号主义到现在的深度学习和机器学习技术，不断取得重大突破。
二、应用领域2.1 自然语言处理自然语言处理是研究计算机对自然语言的理解和的过程。
它涵盖了语音识别、机器翻译、情感分析等多个方面。
2.2 机器视觉机器视觉旨在使计算机具备理解和解释图像和视频的能力。
这项技术在无人驾驶、人脸识别、图像搜索等领域具有广泛应用。
2.3 机器学习机器学习是的核心技术之一，通过让计算机从数据中学习和优化算法，实现自主学习和决策能力。
机器学习应用广泛，包括推荐系统、医疗诊断、金融风控等领域。
2.4 自动驾驶自动驾驶技术基于和传感器技术，使汽车能够自主感知环境并做出决策。
自动驾驶技术已经进入实际应用阶段，为交通出行带来了巨大的变革。
三、未来展望在未来的发展中将进一步应用于各个领域，推动技术的创新和商业的转型。
随着深度学习和大数据技术的不断发展，将能够实现更加复杂的任务和智能行为。
附件本文档附带了相关的参考资料和案例分析，供读者深入了解的发展和应用。
法律名词及注释1.隐私权：个人对其个人信息保有和控制的权力。
2.数据保护：确保个人数据的保密性和安全性，防止未经授权的访问和使用。
人工智能简介介绍
特斯拉自动驾驶技术介绍
要点一
总结词
特斯拉的自动驾驶技术通过集成多种传感器和计算机视觉 技术，实现了在高速公路上的自动驾驶功能。
要点二
详细描述
特斯拉的自动驾驶技术基于大量的传感器和计算机视觉技 术，通过高精度地图和车辆定位技术，实现了在高速公路 上的自动驾驶功能。特斯拉的自动驾驶技术已经经历了多 个版本的升级，从最初的辅助驾驶到完全自动驾驶，逐步 提高了车辆的安全性和自主性。目前特斯拉已经推出了全 自动驾驶的车型，为消费者提供了更加智能的出行体验。
自然语言处理
01 定义
自然语言处理是一种人工智能技术，旨在让计算 机理解和处理人类语言。
02 工作原理
自然语言处理通过分析文本的语法、语义和上下 文信息，从而实现文本的分类、翻译、问答等功 能。
03 应用
包括机器翻译、智能客服、自动摘要等。
计算机视觉
1 2 3
定义
计算机视觉是让计算机能够像人一样视觉感知的 能力。
技术发展的速度与质量
随着人工智能技术的不断发展，其速度和质量也在不断提高 。但是，过快的发展可能会带来一些问题，例如技术失控和 人类失业等。因此，需要平衡人工智能技术的发展速度和质 量之间的关系。
未来发展前景与趋势
应用场景的不断扩大
随着人工智能技术的不断发展，其应 用场景也在不断扩大。未来，人工智 能技术将会应用于更多的领域，例如 医疗、教育、金融等。
金融风控
反欺诈
01
人工智能可以通过对大量数据的分析和挖掘，识别欺诈行为，
提高金融交易的安全性。
信用评估
02
人工智能可以通过对用户的信用历史、行为等数据进行分析，
评估用户的信用等级。
市场预测
什么是人工智能
什么是人工智能人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是一门致力于模拟、延伸和扩展人的智能的科学与技术。
它通过研究、设计、开发以及应用智能系统与智能机器，实现使机器具备人类一样的智能水平。
1. 人工智能的定义与概述人工智能是一门与计算机科学、机器学习和认知科学等领域紧密相关的学科。
它的目标是使计算机系统具备推理、学习、感知、理解和决策等能力，以完成各种复杂任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
人工智能的发展历程经历了符号主义、连接主义和统计学习三个阶段，目前正处于深度学习和神经网络的快速发展阶段。
2. 人工智能的分类与应用领域人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种。
弱人工智能是指专注于某一个特定领域的人工智能，如图像识别、语音识别以及智能驾驶等。
而强人工智能则是具备与人类完全相同的智能水平，可以在各种领域胜任与人类相同的工作。
目前，人工智能已经广泛应用于金融、医疗、交通、安防等领域，并且在自动驾驶、智能机器人等新兴领域也取得了突破性进展。
3. 人工智能的技术原理与方法人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
其中，机器学习是人工智能的基础，通过对大量数据进行训练和学习，使机器能够从中提取特征并做出智能决策。
深度学习则是机器学习的重要分支，它利用深度神经网络模拟人脑的神经网络，从而实现更高层次的智能推理和判断。
4. 人工智能面临的挑战与未来发展尽管人工智能在许多领域取得了显著进展，但仍然面临着许多挑战。
其中之一是数据安全和隐私问题，随着人工智能应用于各个领域，个人隐私和信息安全成为了一个重要的议题。
此外，人工智能也可能带来一些伦理和社会问题，如人工智能取代人类工作岗位等。
未来，人工智能有望在医疗、教育、环境保护等领域发挥更大的作用，同时也需要加强对人工智能的监管和应对相关问题的研究。
总结：人工智能作为一门前沿科学与技术，对于推动人类社会的发展具有重要意义。
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人工智能概述
第1章 人工智能概述
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结 参考书目 附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(5) 哲学的贡献(5)
• 唯物主义 唯物主义认为: 大脑依照物理定律运转而构 成了意识, 自由意志也就简化为对出现在选 择过程中可能选择的感受方式
• 问题2结论: 存在两种选择—二元论和一 元论
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(6) 哲学的贡献(6)
• 问题3：知识是从哪里来的?
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第1章 人工智能概述
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第1章 人工智能概述
不同定义—理性行动(1) 不同定义—理性行动(1)
• 理性地行动: 理性智能体方法 理性地行动: • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具 有诸如自主控制操作、感知环境、适应变化等 • 理性智能体：要通过自己的行动获得最佳结果， 或者在不确定的情况下，获得最佳期望结果 • 不仅要正确地推理，还要正确地行动 / 正确 推论是理性智能体的部分功能，而不是理性的 全部内容 • 图灵测试中需要的技能都是为了作出理性行为
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科 对人工智能有贡献的学科
• • • • • • • • • 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? 哲学(BC428~现在) 数学(800~现在) 经济学(1776~现在) 神经科学(1861~现在) 心理学(1879~现在) 计算机工程(1940~现在) 控制论(1948~现在) 语言学(1957~现在)
第1章 人工智能概述
作为智能体的人类
• 智能体(Agent) • 人类是一种智能体 • 我们，作为一个智能体，为什么能够思考? 大脑这么一小堆东西怎么能够感知、理解、 预测和应对一个远比自身庞大和复杂的世 界？——理解人类，理解智能体 • 人工智能(AI)走得更远：不仅试图理解智能 体，而且要建造智能体——制造出像人类一 样完成某些智能任务的系统(软件)
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(3) 哲学的贡献(3)
• 17世纪, 有人提出推理如同数字计算 / 帕 斯卡写道: “算术机器产生的效果显然更接 近于思维而不是动物的其他活动”
• 问题1结论: 肯定的结论, 即可以用一个 规则集合描述意识的形式化、理性的部 分
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(4) 哲学的贡献(4)
• 基于Ludwig Wittgenstein, Bertrand Russell的 工作，Rudolf Carnap领导维也纳学派发展了 实证逻辑主义，坚持认为所有的知识都可以 用最终和传感器输入相对应的观察语句 观察语句相联 观察语句 系的逻辑理论来描述
• 问题3结论: 知识来自于实践
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第1章 人工智能概述
• 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结 论吗?（哲学家及其贡献）
• 亚里士多德(Aristotle, BC384~BC322), 为形 式逻辑奠定了基础 / 第一个把支配意识的理 性部分法则形式化为精确的法则集合 / 著名 的三段论 • Ramon Lull / Leonardo da Vinci(达·芬奇) / Blaise Pascal(帕斯卡) / Gottfried Wilhelm Leibnitz(莱布尼兹)等人均设计或制造了能计 算的机器
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第1章 人工智能概述
数学的贡献(2) 数学的贡献(2)
• 数学家及其贡献 • 问题1：如何抽取形式化规则？
• George Boole(布尔, 1815~1864), 1847年完成 了形式逻辑的数学化 / 命题逻辑或称布尔逻 辑 • Gottlob Frege(弗雷格, 1848~1925), 1879年扩 展了布尔逻辑, 使其包含对象和关系, 创建了 一阶逻辑 • Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
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• • •
第1章 人工智能概述
4种方法的比较
类人思考 模拟思维过程 思 考 过 程 类人行为 模拟行为功能 智 能 行 为
人 类 智 能
思维过程 思维模型 智能行为 行为建模
按照模型建立思维系统 理性思考
按照模型建立行为系统 理性行为
• 类人思考或类人行为：直接模拟 / 追随人
• 理性思考或理性行为：间接模拟 / 概括人 –– 更普遍
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第1章 人工智能概述
不同定义— 不同定义—理性思考
• 理性地思考: “思维法则”方法 理性地思考: 思维法则” • 19世纪, 逻辑学家就发展出可以描述世界上一 切事物及其彼此关系的精确的命题符号 • 1965年, 原则上, 已经有程序可以求解任何用逻 辑符号描述的可解问题(消解法) • AI领域传统的逻辑主义希望通过编制上述程序 来创造智能系统 • 难点: 非形式化的知识难以用逻辑符号形式化 / “原则上”可以解决问题和实际解决问题二者 之间存在巨大差异
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第1章 人工智能概述
AI概念理解是一个过程 AI概念理解是一个过程
• 上述定义见仁见智 • 重要的是学习AI方法、应用AI方法，在 实践中逐步深入领会AI这个词的含义 • 目前，AI就是一种运行在我们自己机器 中的程序，它的智能都是我们给的！
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第1章 人工智能概述
1.2 人工智能的基础
各学科的贡献： 哲学/数学 经济学/神经科学/心理学 计算机工程 控制论/语言学
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第1章 人工智能概述
处于探索初期的学科
• AI是新兴学科，也是激动人心的学科. Russell声称：不同于物理学，这里还有 出现几个爱因斯坦的余地 • 为什么？研究主观世界的成果远少于研 究客观世界的成果
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第1章 人工智能概述
对AI的4种不同定义 AI的 种不同定义
像人一样思考的系统 要使计算机能思考……有头脑的 机器(Haugeland, 1985) [使之自动化]与人类的思维相关 的活动,诸如决策、问题求解、学 习等活动(Bellman, 1978) 像人一样行动的系统 创造机器来执行人需要智能才能 完成的功能(Kurzweil, 1990) 研究如何让计算机能够做到那些 目前人比计算机做得更好的事情 (Rich & Knight, 1991) 理性地思考的系统 通过对计算模型的使用来进行心 智能力的研究(Charniak & McDemontt, 1985) 对使得知觉、推理和行动成为可 能的计算的研究(Winston, 1992) 理性地行动的系统 计算智能是对设计智能化智能体 的研究(Poole et al., 1998) AI关心的是人工制品中的智能行 为(Nilsson, 1998)
哲学的贡献(8) 哲学的贡献(8)
• 问题4：知识是如何导致行动的?
• 关于意识的哲学图景的最后元素是知识与行 动之间的联系 / 智能既要求推理也要求行 动 • 亚里士多德认为: 行动是通过目标与关于行 动结果的知识之间的逻辑来判定的
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第1章 人工智能概述
பைடு நூலகம்
哲学的贡献(9) 哲学的贡献(9)
• 他的进一步阐述指出: 要深思的不是结局而 是手段 / 假设了结局并考虑如何以及通过什 么手段得到该结局, 结局是否容易是否最好 / 手段在分析顺序中是最后一个, 在生成顺序 中是第一个 • 这实际上就是回归规划系统, 2300年后由 Newell和Simon在其GPS程序中实现了
• 关于知识的来源: Francis Bacon(培根)《新 工具论》开始了经验主义运动 • John Locke(洛克)指出：“无物非先感而后 知” • David Hume(休谟)提出归纳原理：一般规则 是通过揭示形成规则的元素之间的重复关联 而获得的
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第1章 人工智能概述
哲学的贡献(7) 哲学的贡献(7)
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第1章 人工智能概述
不同定义—理性行动(2) 不同定义—理性行动(2)
把AI研究视为理性智能体的设计过程 研究视为理性智能体的设计过程 好处： 普遍性：比“思维法则”法则方法(理性地思维) 更广 / 比建立在人类行为或者思维基础(类人方 法)上的方法更形式化, 因为相比具有清楚的定 义或标准 • 正确的结果在不同条件下可以定义清楚 • 完美理性—总能做正确的事情 vs. 有限理 性 — 在没有足够计算时间的前提下采取正确 的行动 • 完美理性在复杂环境下是不可行的
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第1章 人工智能概述
不同定义—类人行为(3) 不同定义—类人行为(3)
• 要想程序通过图灵测试，还需要做大量 工作，这些技能包括：
• 自然语言处理, 使机器可以用人类语言交流 • 知识表示, 存储机器获得的各种信息 • 自动推理, 运用知识来回答问题和提取新结 论 • 机器学习, 适应新环境并检测和推断新模式 • 以及(为了完全图灵测试) • 计算机视觉, 机器感知物体 • 机器人技术, 操纵和移动物体
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第1章 人工智能概述
不同定义—类人行为(4) 不同定义—类人行为(4)
• AI研究者并未花费很多精力来尝试通过 测试, 因为研究智能的根本原则远比复 制样本重要. • 如同空气动力学与模拟鸟类飞行之对于 飞机的产生
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第1章 人工智能概述
不同定义— 不同定义—类人思考
• 类人思考: 认知模型方法 类人思考: • 如何得知人类是如何思考的? 通过自省—捕捉 人类思维过程和通过心理测试 • 这种方法不满足于让程序正确地解决问题, 更 加关心对程序的推理步骤轨迹与人类个体求解 同样问题的步骤轨迹进行比较 • 认知科学: 把来自AI的计算模型与来自心理学 的实验技术相结合, 试图创立一种精确而且可 检验的人类思维工作方式的理论 • 通常, 我们只关心程序实现了什么功能, 而不会 比较AI技术和人类认知之间的异同