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1，人工智能包括哪些方面
2，什么是人工智能
3，AI 特點是什么
4，急人工智能的特點
5，什么是人工智能主要做什么的
6，請問人工智能的特征是什么麻煩大家了

1，人工智能包括哪些方面

“人工智能領(lǐng)域的研究包括機器人、圖像識別、語言識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人，必須懂得計算機知識、心理學(xué)和哲學(xué)。”

人工智能包括哪些方面

2，什么是人工智能

分開解釋人工，人為的方式，經(jīng)過一系列的工作產(chǎn)生的結(jié)果智能，具備自主的判斷能力，判斷能力越復(fù)雜，智能越高通過人為編輯的一系列代碼，使這一代碼具備自主的判斷力。這一代碼的總稱，叫做人工智能

什么是人工智能

3，AI 特點是什么

AI [進攻] AI的四個得分王絕對貨真價實，絕不是某些人所說的靠盲目出手和增加出手次數(shù)得來的。下面從兩個方面來討論AI的進攻－－投籃：AI的投籃動作算不上最標(biāo)準，但絕對適合他自己?？焖?，簡潔，出手點高。AI的遠投一般，屬于手感型，中投能力較三分要強不止一倍，尤其是快速突破中的急停跳投有相當(dāng)?shù)臏暑^。對于投籃前的腳步調(diào)整和晃動，以及出手時機把握，相當(dāng)成熟。上籃絕對是AI投籃技術(shù)中最強的一環(huán)，在突破后面對沖上來補防的球員時，AI擁有超強的判斷力，極佳的心理素質(zhì)和令人敬佩的勇氣。挑籃節(jié)奏和時機把握得非常好，常能利用時間差躲避封蓋，且不畏沖撞，經(jīng)常上演打三分的好戲。最后是罰籃，AI歷年的罰球命中率穩(wěn)定保持在八成左右，相當(dāng)穩(wěn)定，考慮到AI平均每場要獲得10次左右的罰球，這使得AI即使在命中率不高的情況下也能依罰球得到高分。突破：突破不全靠速度，能將控球和速度完美結(jié)合的人，NBA至今也就兩人，一個是已經(jīng)退役的蒂姆哈達威，一個就是AI。且AI控球和不控球的速度差不多，球幾乎是他身體的一部分?？碅I突破前的腳步和插花，給人一種藝術(shù)般的享受。近年來AI突破已經(jīng)和剛?cè)氲罆r大不一樣，變得更簡潔和有效了，而且對突破的時機的捕捉和把握做得更好，那些留在記憶中乾坤大挪移式的招牌動作已經(jīng)很少見。也許AI的突破只有一個不算缺點的缺點 --- 太中意于右路突破! [防守] AI1對1防守能力不強，原因是身材太過矮小，雖然有很漂亮的搶斷數(shù)據(jù)，但更多的情況是直接被對方的高大后衛(wèi)或小前MISMATCH，需要同伴的補防。偶爾會因為搶斷未遂而失位。AI防守主要靠速度如影隨形的帖著對手，利用自己的敏捷度來干擾對方投籃節(jié)奏。

AI 特點是什么

4，急人工智能的特點

ai (artificial intelligence，人工智能) 。“人工智能”一詞最初是在1956 年dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的, 現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準確, 因之當(dāng)代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的, 人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展, 一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。常識，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。

5，什么是人工智能主要做什么的

人工智能是計算機科學(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)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是一門涉及多學(xué)科領(lǐng)域的科學(xué)，其核心目標(biāo)是研究和設(shè)計能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)的計算機系統(tǒng)或軟件。換句話說，人工智能旨在使計算機能夠模擬、擴展和實現(xiàn)人類智能的某些功能。人工智能研究涵蓋了很多領(lǐng)域，包括但不限于以下幾個方面：機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）：讓計算機能夠從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)和提取知識，從而改善其性能。深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）是機器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，它通過模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)來進行高效學(xué)習(xí)。計算機視覺（Computer Vision）：讓計算機能夠“看”和理解圖像和視頻信息，包括圖像識別、物體檢測和人臉識別等。自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）：讓計算機能夠理解、生成和解析人類語言，例如機器翻譯、情感分析、語音識別與合成等。專家系統(tǒng)（Expert Systems）：基于特定領(lǐng)域知識的計算機程序，能夠模擬人類專家的判斷和推理過程，廣泛應(yīng)用于醫(yī)療診斷、金融分析、法律咨詢等場景。智能機器人（Intelligent Robots）：具備感知、認知、決策和執(zhí)行能力的自主機器人系統(tǒng)，如自動駕駛汽車、無人機、家庭服務(wù)機器人等。人工智能的應(yīng)用已經(jīng)滲透到許多領(lǐng)域，如醫(yī)療、教育、交通、金融和娛樂等。然而，人工智能的發(fā)展也帶來了一些挑戰(zhàn)和問題，包括數(shù)據(jù)隱私、安全風(fēng)險、失業(yè)和道德倫理等。因此，在推動人工智能技術(shù)發(fā)展的同時，我們需要關(guān)注這些挑戰(zhàn)，并在監(jiān)管、倫理和公平性方面采取措施，確保人工智能為人類福祉服務(wù)。

主要是，人工智能（英文名：Artificial Intelligence，英文縮寫：AI）。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論

6，請問人工智能的特征是什么麻煩大家了

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(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作出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。“人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的，現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準確，因之當(dāng)代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的, 人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。

定義　　人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。　　關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無意識的思維（unconscious_mind）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。　　人工智能目前在計算機領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人，經(jīng)濟政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。　　著名的美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)?！倍硪粋€美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。　　人工智能（artificial intelligence，簡稱ai）是計算機學(xué)科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。　　人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計算機科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科?？梢哉f幾乎是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠遠超出了計算機科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個應(yīng)用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進入語言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進入人工智能學(xué)科，它們將互相促進而更快地發(fā)展。