人工智能有可能会造成人类灭绝还敢用，换句话人工智能普及会造成多少人失业而且什么都给人工智能做马克思资本主义听过吗?有机器人这个廉价劳动力我为神马要人类来工作还每月给钱光这两点就够可怕了想长远对人类来说绝对弊大于利人工智能最终都是研究出有自己思维的机器人才算人工智能到那个时候才发现晚了有一句话叫非我族类，其心比异，何况一个是机器人一个是人类完全都两个种族了，而且按楼下折磨说那是熊掌和鱼都想要，换句话地球光养人都快不够了还同时要一堆机器人想过没有机器代替人工意思是基本所有人工机器人都可以代替那表示人类能碰的机器人也碰的到如果机器有思维大家都知道人类都有黑客机器人会没有吗?有核辐射的地方人类无法生存不代表机器人无法生存即便是地球核弹洗地人家也不怕
，研发出最伟大的人工智能。 “呼”长吁一口气，完成一天的工作后，科学家躺在沙发上，享受着机器人的按摩，渐渐进入了梦中。不知睡了多久，科学家徐徐起来，揉了揉隐隐作痛的头，这位科学家总算决定放松一下，便换了一身行头，无所事事地漫步在街头。 大街上，四周的建筑很干净，毒辣的阳光照在地上，显得格外刺眼。城市的上空一只鸟也没有，显得死气沉沉，科学家有点受不了这样压抑的气氛，便转身走进了一家餐厅。餐厅也很干净，周围的人们有说有笑，大厅中央的机器人一直保持着人性化的微笑，尽管显得有些僵硬。但不得不说，这里的环境真的很好——端菜的机器人在给你上菜之后还会有礼貌的鞠个躬；地上如果弄脏了很快就会有机器人打扫，甚至连你走路的时候又能听到一个声音一字一顿地提醒您：“小——心——路——滑”如此贴心的服务，这么高的效率，不久之后这个世界的人们应该都能享受到如此优越的生活条件，科学家这样想这，嘴角都不知不觉得翘了起来。 正当科学家惬意的享受这个美好的时刻时，外面一个看上去瘦弱的身影引起了他的注意。一位衣衫有点脏乱的青年正熟练地翻着装食物残渣的桶。这位科学家有点纳闷，这么年轻的人是遇到了什么困难才沦落到这地步，好奇心驱使这科学家跟着这位青年来到他，不，应该是他们的住处，阴暗的空间中摆放着各种各样的生活用品，墙角还有几张蜘蛛网，空气中弥漫着腐败的气味，这让科学家皱了皱眉。而这时，屋里的人十分好奇的望着这个不请自来的客人，最终还是屋子的主人们率先打破了这种沉默，说：“你也是难民吗？“ ”难民？“对于这个名词，在科学家的记忆中，这是只属于很久很久以前的词，对于现在这个高科技的社会，还会有难民？ ”恩，到我们这儿的全是被i被机器人那些人工智能淘汰的人，我以前在一家餐厅当服务员，结果被机器人淘汰了，后来每一行都有机器人工作，我和许多人都失去了工作， 也没有收入。“说到这，那人的脸上也露出黯然的神情。 一位中年人补充道：”我曾经是一个老板，后来将自己的财物交给人工智能管理，最后不知怎么，人工智能失去了控制，让我最后破产？ 听到了这些，科学家许久无言，独自离开了 站在原地，一动不动地站在原地，双眼有些茫然地眺望远处，这一刻，他对未来和自己的梦想开始迷茫起来：自己还要继续下去吗？自己对人工智能的研究究竟能给多少人带来好处？给多少人带来厄运？不受人类控制的智能最终是会给人来带来毁灭还是新生？
我心目中的人工智能智能处理工具通常处理的问题是不确定的,非结构的,没有固定算法的，处理的过程是推理控制的过程，最终得到的结果常常是不太确定的，可能是正确的，可能能是不正确。自然语音理解主要是研究如何使计算机能够理解和生或自然语音的技术，自然语音理解过程可以分为三个层次：词法分析，句法分析和语义分析，由于自然语音是丰富多彩的，所以，自然语音理解也是相当困难的，从话动中，我们可以发现目前水平的自然语音理解能力的一些不足。广播、电视和网络通过电波、数字线路进行传播，发布的速度快，报纸需要排版印刷，速度慢了一步。杂志、书籍、电影更慢。发布速度快的工具，在发布新闻方面占有很大的优势；发布速度慢的工具，则多用来发布需要思考和研究的材料，如发布各种社会科学和自然科学的研究成果，常采用杂志与书籍的形式。在信息社会中，利用网络进行进行网络进行交流已经越来越快受到人们的重视，因为网络给人们提供了广阔的空间，缩短了人与人之间的距离。在一定的时间内，我们可以聚集不同地方、不同年龄、不同学历、不同阶层的人们进行交流和探讨，使人们的视野更加广阔，了解到信息更为全面，得到的经验更加丰富，因此，随着信息技术的进一步发展和社会的进步，相信会有更多的人利用网络这种媒介进行交流和学习，但是我们也应该看到，网络上也存在各种各样的问题，如有些人在网上发布一些不良的信息，设置各种信息陷阱。对比我们应该分辨是非，明察秋毫，劫为存真，让因特网成为我们学习交流的好地方。智能接口技术是研究如何使人们能够方使自然地与计算机交流，为了实现这目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表达方法的研究，因此，智能接口技术已经取得显著成果，文字识别、语言识别、语音合成、图像机器翻译以及自然语言理解等技术已经实用化。
“滴滴滴”偌大的实验室中，一位科学家正全神贯注得对着冰冷的机器计算，这位伟大的科学家立志要在如今这个人工智能高度发达的时代，研发出最伟大的人工智能。 “呼”长吁一口气，完成一天的工作后，科学家躺在沙发上，享受着机器人的按摩，渐渐进入了梦中。不知睡了多久，科学家徐徐起来，揉了揉隐隐作痛的头，这位科学家总算决定放松一下，便换了一身行头，无所事事地漫步在街头。 大街上，四周的建筑很干净，毒辣的阳光照在地上，显得格外刺眼。城市的上空一只鸟也没有，显得死气沉沉，科学家有点受不了这样压抑的气氛，便转身走进了一家餐厅。餐厅也很干净，周围的人们有说有笑，大厅中央的机器人一直保持着人性化的微笑，尽管显得有些僵硬。但不得不说，这里的环境真的很好——端菜的机器人在给你上菜之后还会有礼貌的鞠个躬；地上如果弄脏了很快就会有机器人打扫，甚至连你走路的时候又能听到一个声音一字一顿地提醒您：“小——心——路——滑”如此贴心的服务，这么高的效率，不久之后这个世界的人们应该都能享受到如此优越的生活条件，科学家这样想这，嘴角都不知不觉得翘了起来。 正当科学家惬意的享受这个美好的时刻时，外面一个看上去瘦弱的身影引起了他的注意。一位衣衫有点脏乱的青年正熟练地翻着装食物残渣的桶。这位科学家有点纳闷，这么年轻的人是遇到了什么困难才沦落到这地步，好奇心驱使这科学家跟着这位青年来到他，不，应该是他们的住处，阴暗的空间中摆放着各种各样的生活用品，墙角还有几张蜘蛛网，空气中弥漫着腐败的气味，这让科学家皱了皱眉。而这时，屋里的人十分好奇的望着这个不请自来的客人，最终还是屋子的主人们率先打破了这种沉默，说：“你也是难民吗？“ ”难民？“对于这个名词，在科学家的记忆中，这是只属于很久很久以前的词，对于现在这个高科技的社会，还会有难民？ ”恩，到我们这儿的全是被i被机器人那些人工智能淘汰的人，我以前在一家餐厅当服务员，结果被机器人淘汰了，后来每一行都有机器人工作，我和许多人都失去了工作， 也没有收入。“说到这，那人的脸上也露出黯然的神情。 一位中年人补充道：”我曾经是一个老板，后来将自己的财物交给人工智能管理，最后不知怎么，人工智能失去了控制，让我最后破产？ 听到了这些，科学家许久无言，独自离开了 站在原地，一动不动地站在原地，双眼有些茫然地眺望远处，这一刻，他对未来和自己的梦想开始迷茫起来：自己还要继续下去吗？自己对人工智能的研究究竟能给多少人带来好处？给多少人带来厄运？不受人类控制的智能最终是会给人来带来毁灭还是新生
人工智能是否超越人类大脑的论文详情可以具体和我说说
人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机 程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。
严格意义上讲，人是人生的，人工智能是人造的，差别只有两个：出生方式与智能水平。拿出生说事儿的人都有公主病，而拿智能说事儿的人通常都有歧视残疾之嫌，都不是啥好事儿。总的来说，人类与智能未来的关系主要取决于智能水平，对于弱智能会和使用家电一样，对于类人智能应该类似邻里关系。毕竟最早实现的类人智能，很可能就是移植了某个人的思维意识的人工智能。人工智能和人类的区别在于，人工智能是人造人，人类是地球生态造人。所以，假设这个世界是唯物可知论的，那么人工智能将来是一定会取代人类作为人类文明的延续的。地球生态对于进化的影响因素是有限的，人类是地球生态造的，其复杂程度一定也是有限的，当我们通过望远镜和显微镜看到了更加复杂的世界时，更进一步的进化就不是地球生态能完成的了，这需要我们自己努力。我想这是可以预见的，当人工智能拥有了自我学习和自我进化能力后，超过人类是一定的事情。我认为，人工智能不是人类的工具，更不是人类的敌人，他就是人类本身，是人类文明进化的表现，从碳基到硅基，从自然进化到自我进化，从顺从环境到改造环境。这才是人类文明的未来，不然受限于大脑的容量，寿命的长短，人类文明就走到末路了。把细胞捏把捏把造出个生命，并不比把零件组装组装造出个生命伟大，之所以觉得机器不像生命，是因为他还太简陋，太不完善。当他完善的比人体组织还复杂，造个机器人和生个孩子是一样的，还更聪明懂事。所以原始的人类一定会逐渐灭绝，被新人类取代。不要觉得人类灭绝好像是件悲惨的事情，这和人去世是一样的，我们和父母长得不一样，性格不一样，能力也不一样，但当我们的父母去世，我们不会说父母灭绝了，因为他们创造了我们，影响了我们，我们是他们的延续，也是文明的延续。人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：1、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等。2、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。3、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。4、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。
人工智能应用范围比较广
11我自己解决斤斤计较图库
我看人工智能 高三1班 胡懿仍记得，电影银幕上的机器人管家，机器人助手，甚至是机器人女友，让童年的我们对人工智能有了初步了解。如今，随着时代的进步和科技的发展，人工智能已无处不在，我们也已习以为常。然而，在享受其便利的同时，挑战与威胁也接踵而至，对于这种冲突，我们该持何种态度？不可否认的是，人工智能的普遍运用给人类带来了极大的便利。百姓的家庭中，扫地机器人灵活移动，所到之处一尘不染；小汽车里，智能导航精确指引，引领我们走向世界；工厂内外，机械手臂灵活运转，危险工作完美完成；育儿所里，智能机器人伴你玩乐，予你知识；商场门口，机器人维护安全，呵护和谐……不知不觉，人工智能已渗透个人生活与公众领域的方方面面，医疗、卫生、娱乐、安全、教育等等。它们遵循既定的程序，重复特定的工作，让人类摆脱各种麻烦、解除不少威胁、享受许多便利。这样的人工智能，毫无疑问是值得人类推广利用的。然而，凡事皆有利弊，人工智能也不例外。当阿尔法狗接连打败围棋高手李世石、柯洁，当自动驾驶汽车连连发生交通事故致人死亡，当娱乐公司依靠写作机器人撰写文章，当安保机器人不分目标攻击儿童，这注定是一种危险边界的失守。我们应该，也必须看到，人工智能发展目前并不完善，不仅在某些领域造成困扰，而且可能威胁人类的生命安全，更有甚者将挑战人类的伦理道德、法律底线、文化沉淀。高晓松曾说：“当机器代替人类创作与思考，我们的路也会走完的。”诚如其言，一方面。电脑终究不比人脑，存在的仅是冰冷的程序设定，而非温暖的、有人情味的理性思考，许多伦理规则、道德底线是无法设定的。如同轰动一时的自动驾驶汽车的伦理问题，试问马路上的一个行人和轿车上的五个乘客的生命，该何从选择？这种问题或许本来就是荒谬的，行人的去留，决不能交由一台机器抉择；生命的权利，又怎能被一台机器剥夺？另一方面，文艺作品，像电影、报刊、文章等，蕴含着人类的主流价值观和世界发展的潮流，反映的是上下五千年的文化积蓄与无穷无尽的人类内心世界。若交由机器完成，不过是对现有作品的复制粘贴、东拼西凑罢了，这种所谓的“再创作”，缺乏精神内涵和真情实感，终会将人类的精神世界引向匮乏与苍白，将人类的文明发展引向空洞与虚无。既然利与弊交错，既然是与非混淆，那我们到底该如何看待人工智能？持辩证的眼光，使人工智能真正成为帮手而非杀手。对于日常的琐碎事务、繁杂工作等，人工智能的进驻无可厚非。而对于文艺创作这种文化传承类工作，驾车这类需要价值判断的工作，安保等具有攻击性的工作，人类或许更胜一筹。“既然上帝造了我们，我们应该自信。”一如贾平凹先生说的。在现代社会，只有人类与人工智能和谐相处，各司其职，我们才能拥有更和谐的社会，才能走向更美好的未来。
屌丝和高富帅幸福的生活在一起
回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
没有
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人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了 计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。 人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。 这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？ 对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。 现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。 他认为，如果一台计算机能过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。 人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍， 人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究； 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 人工智能的传说可以追溯到古埃及 但随着1941年以来电子计算机的发展,技术已最终可以创造 出机器智能"人工智能"(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的从那 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扩展在它还不长的历史中,人工智能的发 展比预想的要慢,但一直在前进从40年前出现到现在,已经出现了许多AI程序,并且它们也影响到了其它 技术的发展 计算机时代 1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介 AI的开端 虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系 Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果而反馈机制是有可 能用机器模拟的这项发现对早期AI的发展影响很大 1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序这个程序被许多人 认为是第一个AI程序它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题"逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"从那时起,这个领域被命名为 "人工智能"虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础 Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了 Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心研究面临新的挑战: 下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统 1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题两年以后,IBM成立了一个AI研 究组Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP语言 LISP到今天还在用"LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别这笔资助来自国防部 高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐 大量的程序 以后几年出现了大量程序其中一个著名的叫"SHRDLU""SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程在MIT由Marvin Minsky领导的研究人员发现, 面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻辑问题其它如在60年代末出现的"STUDENT"可以解决代数 问题,"SIR"可以理解简单的英语句子这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助 70年代另一个进展是专家系统专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率由于当时计算机已 有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律专家系统的市场应用很广十年间,专家系统被用于股市预 测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为 可能 70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论另外David Marr提出了机器视觉方 面的新理论,例如,如何通过一副图象的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图象通过分析这些信 息,可以推断出图象可能是什么同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出 80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域1986年,美国AI相关软硬件销售高达25亿 美元专家系统因其效用尤受需求象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程杜邦,通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来 从实验室到日常生活人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前有了象美国人工智能协会这样的基金会因为AI开发 的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮150多所象DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公 司共花了10亿美元在内部的AI开发组上 其它一些AI领域也在80年代进入市场其中一项就是机器视觉 Minsky和Marr的成果现在用到了生 产线上的相机和计算机中,进行质量控制尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不 同到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元 但80年代对AI工业来说也不全是好年景86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车"这个项目目的是研制一种 能完成许多战地任务的机器人由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费 尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊 逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径总之,80年代AI被引入 了市场,并显示出实用价值可以确信,它将是通向21世纪之匙 人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器AI技术也进入了家庭智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活
《自然》（英语：Nature）是世界上最早的科学期刊之一，也是全世界最权威及最有名望的学术杂志之一，首版于1869年11月4日。虽然今天大多数科学期刊都专一于一个特殊的领域，《自然》是少数（其它类似期刊有《科学》和《美国国家科学院院刊》等）依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的期刊。在许多科学研究领域中，每年最重要、最前沿的研究结果是在《自然》中以短文章的形式发表的。
人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了 计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。 人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。 这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？ 对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。 现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。 他认为，如果一台计算机能过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。 人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍， 人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究； 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 人工智能的传说可以追溯到古埃及 但随着1941年以来电子计算机的发展,技术已最终可以创造 出机器智能"人工智能"(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的从那 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扩展在它还不长的历史中,人工智能的发 展比预想的要慢,但一直在前进从40年前出现到现在,已经出现了许多AI程序,并且它们也影响到了其它 技术的发展 计算机时代 1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介 AI的开端 虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系 Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果而反馈机制是有可 能用机器模拟的这项发现对早期AI的发展影响很大 1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序这个程序被许多人 认为是第一个AI程序它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题"逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"从那时起,这个领域被命名为 "人工智能"虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础 Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了 Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心研究面临新的挑战: 下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统 1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题两年以后,IBM成立了一个AI研 究组Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP语言 LISP到今天还在用"LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别这笔资助来自国防部 高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐 大量的程序 以后几年出现了大量程序其中一个著名的叫"SHRDLU""SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程在MIT由Marvin Minsky领导的研究人员发现, 面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻辑问题其它如在60年代末出现的"STUDENT"可以解决代数 问题,"SIR"可以理解简单的英语句子这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助 70年代另一个进展是专家系统专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率由于当时计算机已 有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律专家系统的市场应用很广十年间,专家系统被用于股市预 测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为 可能 70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论另外David Marr提出了机器视觉方 面的新理论,例如,如何通过一副图象的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图象通过分析这些信 息,可以推断出图象可能是什么同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出 80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域1986年,美国AI相关软硬件销售高达25亿 美元专家系统因其效用尤受需求象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程杜邦,通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来 从实验室到日常生活人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前有了象美国人工智能协会这样的基金会因为AI开发 的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮150多所象DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公 司共花了10亿美元在内部的AI开发组上 其它一些AI领域也在80年代进入市场其中一项就是机器视觉 Minsky和Marr的成果现在用到了生 产线上的相机和计算机中,进行质量控制尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不 同到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元 但80年代对AI工业来说也不全是好年景86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车"这个项目目的是研制一种 能完成许多战地任务的机器人由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费 尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊 逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径总之,80年代AI被引入 了市场,并显示出实用价值可以确信,它将是通向21世纪之匙 人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器AI技术也进入了家庭智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活