人工智能是21世紀(jì)世界三大尖端技術(shù)之一，它在社會生產(chǎn)生活中起到了無可替代的巨大作用，它研究、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)。作為計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(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，它是多種學(xué)科互相滲透的一門綜合性新學(xué)科，是研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，用以延伸人們智能的科學(xué)。

　　2） 在我看來，人工智能可以分成兩個部分來理解，即“人工”和“智能”。人工，自然就是一些人力所能做到的事情，由人去完成活動。智能，應(yīng)該理解為智慧和能力。既然走智能平臺之路，就必須做到兩點：一、通過向開發(fā)者開放免費的API接口，方便導(dǎo)入后臺數(shù)據(jù)庫；二、平臺具備自我學(xué)習(xí)能力，不斷完善信息和豐富數(shù)據(jù)庫。

　　3）人工智能的本質(zhì)就是機(jī)器自學(xué)習(xí)的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)包括兩大模塊：一是數(shù)據(jù)來源，即大數(shù)據(jù)；二是數(shù)據(jù)處理方式，即機(jī)器學(xué)習(xí)算法，機(jī)器在自學(xué)習(xí)過程中兩大模塊同時運(yùn)行。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的全新領(lǐng)域，主要為建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)能增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，整個機(jī)理得到大幅改進(jìn)。

　　4）但受限于技術(shù)瓶頸，目前人工智能遠(yuǎn)未到達(dá)成熟的地步。人工智能一旦做成，將對現(xiàn)有移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品商業(yè)模式產(chǎn)生巨大的顛覆，甚至很多移動互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品將不復(fù)存在。它的到來，將改變現(xiàn)有的購物、聊天和通信方式，甚至對社交產(chǎn)生沖擊。

　　5）基于大數(shù)據(jù)的分析和處理的人工智能能實現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。但用它來模擬人工存在較大瓶頸，即模擬不出情感、道德等人類特有特征，最根本的解決辦法是基于生物計算機(jī)去變革，這是人工智能演化必經(jīng)的基礎(chǔ)性變革。以上就是我對人工智能的看法。

　　智能機(jī)器人是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域一個十分重要的應(yīng)用領(lǐng)域和熱門的研究方向，它直接面向應(yīng)用，社會效益強(qiáng)，發(fā)展非常迅速。它的研制幾乎需要所有的人工智能技術(shù)，而且還涉及其他許多科學(xué)技術(shù)部門和領(lǐng)域。作為人工智能的理想研究平臺，它是一個集感知、思維、效應(yīng)等多方面全面模擬人的機(jī)器系統(tǒng)，但其外形不一定像人。它是人工智能技術(shù)的綜合試驗場。可以全面地考察人工智能各個領(lǐng)域的技術(shù)。其能力和水平已經(jīng)成為人工智能技術(shù)水平甚至人類科學(xué)技術(shù)綜合水平的一個表現(xiàn)和體現(xiàn)，研究它們相互之間的關(guān)系還可以在有害環(huán)境中代替人從事危險工作、上天下海、戰(zhàn)場作業(yè)等方面大顯身手。

　　2）智能機(jī)器人作為第三代機(jī)器人，具有感知、識別、推理、規(guī)劃和學(xué)習(xí)等智能機(jī)制， 其中，感知本身， 就是人類和動物所具有的低級智能。智能機(jī)器人可以把感知和行動智能化結(jié)合起來。它的智能分為兩個層次：第一即具有感覺、識別、理解和判斷功能;第二即具有總結(jié)經(jīng)驗和學(xué)習(xí)的功能。

　　3）智能機(jī)器人技術(shù)將會沿著自主性、智能通信和適應(yīng)性三個方向發(fā)展。移動功能是智能機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人顯著的區(qū)別之一。智能機(jī)器人的生命在于創(chuàng)新， 開展仿生機(jī)構(gòu)的研究， 可以從生體機(jī)構(gòu)、移動模式、運(yùn)動機(jī)理、信息處理與綜合， 以及感知和認(rèn)知等方面多層次得到啟發(fā)。智能機(jī)器人的發(fā)展必將伴隨著智能化算法的不斷涌現(xiàn)，模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法以及它們的相互結(jié)合也是智能機(jī)器人研究熱點之一。由于智能機(jī)器人工作環(huán)境復(fù)雜度和任務(wù)的加重， 人類對其要求不再局限于單臺智能機(jī)器人， 在動態(tài)環(huán)境中多智能機(jī)器人的合作與單個機(jī)器人路徑規(guī)劃要很好地統(tǒng)一，才能更好實現(xiàn)智能化。由于智能機(jī)器人的造價太高，所以至今無法普及。不過，總有一天，智能機(jī)器人將會伴著我們的生活，為我們的生活帶來方便。

　　專家系統(tǒng)是人工智能中最重要的也是最活躍的一個應(yīng)用領(lǐng)域，它實現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運(yùn)用專門知識的重大突破。ES的理論和技術(shù)不斷發(fā)展，應(yīng)用滲透到幾乎各個領(lǐng)域，包括軍事、法律、商業(yè)、計算機(jī)設(shè)計和制造等眾多領(lǐng)域，開發(fā)的專家系統(tǒng)，其中不少在功能上已達(dá)到，甚至超過同領(lǐng)域中人類專家的水平，并在實際應(yīng)用中產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。

　　它是具有大量專門知識與經(jīng)驗的智能計算機(jī)系統(tǒng)，通常，主要指計算機(jī)軟件系統(tǒng)。它在計算機(jī)中組織整理存儲了專門領(lǐng)域中人類專家的知識和思考解決問題的方法，經(jīng)驗和訣竅，不但能模擬領(lǐng)域?qū)＜业乃季S過程，而且能讓計算機(jī)宛如人類專家那樣智能地解決實際存在的困難和復(fù)雜的問題。即它是一個應(yīng)用于某專門領(lǐng)域，擁有專家級知識，能模擬專家思維，能達(dá)到專家級水平的系統(tǒng)。

　　ES是人類專家智能的模擬，延伸和擴(kuò)展，具有一定的復(fù)雜性和難度；是專家可以信賴和利用的高水平智能助手和有效工具；它可以接近人類專家的水平在特定領(lǐng)域工作；它能高效，準(zhǔn)確，迅速地工作，不會產(chǎn)生疲勞，遺忘，不受環(huán)境，情緒等的影響；它突破了時間和空間的控制，程序可永久保存，并可復(fù)制，還可在網(wǎng)上傳遞；它能進(jìn)行有效推理，包括各種精確性推理和非精確性推理。

　　相對于一般計算機(jī)軟件系統(tǒng)來說，ES 不同于一般的計算機(jī)軟件系統(tǒng)，從處理問題的性質(zhì)來看，ES善于解決不確定性，非結(jié)構(gòu)化，沒有算法或雖然有算法但是在現(xiàn)有的機(jī)器上無法實施的困難問題，主要用于知識信息處理；從處理問題的方法看，ES 則利用專家的知識和經(jīng)驗，求解專門問題，而不是數(shù)學(xué)描述的方法來解決問題，它是基于知識的智能問題求解系統(tǒng)；從系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)來看，ES靈活性和可擴(kuò)充性更好。

　　ES是人類專家智慧的拷貝，是人類專家的某種化身，它是基于知識的系統(tǒng)，雖然現(xiàn)在技術(shù)比較成熟，但是仍然存在很多的問題，比如系統(tǒng)的優(yōu)化和發(fā)展問題，但是正是有這些問題的存在，才會推動專家系統(tǒng)一代一代的發(fā)展下去。

　　有一些詞語確實應(yīng)該經(jīng)受更多的質(zhì)疑。六十年前，一些科學(xué)家制定了一個會議日程，希望為預(yù)測并塑造未來奠定基礎(chǔ)。他們的任務(wù)，是用計算科學(xué)重建和超越人類心智的運(yùn)作。這個大會被他們命名為“達(dá)特茅斯人工智能研究項目”。

　　1955年的一個草案明確提出了達(dá)特茅斯會議的假設(shè)：“研究是基于這樣一個猜想：學(xué)習(xí)的每一個環(huán)節(jié)，或者智能的任何其它功能，原則上都可以被精確描述，可以讓機(jī)器進(jìn)行模擬。”然而到了今天，“智能”這個詞仍然很籠統(tǒng)。從自動駕駛的車輛到面部識別，從下象棋和圍棋到基于數(shù)十億個樣本的翻譯，越來越聰明的自動化方案讓人入迷。然而，但每一篇文章標(biāo)題中的詞語都讓我們偏離對機(jī)器本身的認(rèn)識——機(jī)器和人根本不像，并不是對人類智能的反射。

　　阿蘭·圖靈1950年發(fā)表了一篇關(guān)于計算機(jī)器和智能的論文，其中寫道，“我們只能看到很短的未來，但我們可以看到未來有很多事情需要去做。”如果要誠實地面對未來，我們就需要清楚我們經(jīng)過了哪里，需要準(zhǔn)確描述眼前正在發(fā)生的事情是什么。 人工智能包含一系列新興學(xué)科，它們有更精確的名稱：機(jī)器學(xué)習(xí)、符號系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然而，由于其術(shù)語中嵌入了一個六十年前的類比，大多數(shù)關(guān)于它們的討論都受到一些干擾——同時又滋生了很多無益的幻想。

　　知道維基百科的起源未必有助于我們了解它為什么成功，也未必可以教會我們更好地使用它。但它確實是個提醒：我們今天習(xí)以為常的事情，當(dāng)初可能并非是這樣。所以，未來的事情也未必就會是今天的樣子。