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人工智能（AI）是一門極富挑戰性人工智能領域的科學，從事這項工作人工智能領域的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠象人一樣思考。

在1955的時候，香農與人一起開發人工智能領域了The Logic TheoriST程序，它是一種采用樹形結構的程序，在程序運行時，它在樹中搜索，尋找與可能答案最接近的樹的分枝進行探索，以得到正確的答案。

這個程序在人工智能的歷史上可以說是有重要地位的，它在學術上和社會上帶來的巨大的影響，以至于我們所采用的思想方法有許多還是來自于這個50年代的程序。

1956年，作為人工智能領域另一位著名科學家的麥卡希召集了一次會議來討論人工智能未來的發展方向。從那時起，人工智能的名字才正式確立，這次會議在人工智能歷史上不是巨大的成功。

但是這次會議給人工智能奠基人相互交流的機會，并為未來人工智能的發展起了鋪墊的作用。在此以后，人工智能的重點開始變為建立實用的能夠自行解決問題的系統，并要求系統有自學習能力。

在1957年，香農和另一些人又開發了一個程序稱為General Problem Solver(GPS)，它對Wiener的反饋理論有一個擴展，并能夠解決一些比較普遍的問題。

別的科學家在努力開發系統時，右圖這位科學家作出了一項重大的貢獻，人工智能領域他創建了表處理語言LISP，直到許多人工智能程序還在使用這種語言，它幾乎成了人工智能的代名詞，到了今天，LISP仍然在發展。

擴展資料人工智能領域：

一、信息技術簡介

信息技術（Information Technology，縮寫IT），是主要用于管理和處理信息所采用的各種技術的總稱。它主要是應用計算機科學和通信技術來設計、開發、安裝和實施信息系統及應用軟件。

它也常被稱為信息和通信技術（Information and Communications Technology, ICT）。主要包括傳感技術、計算機與智能技術、通信技術和控制技術。

二、社會功能

信息技術在全球的廣泛使用，不僅深刻地影響著經濟結構與經濟效率，而且作為先進生產力的代表，對社會文化和精神文明產生著深刻的影響。

信息技術已引起傳統教育方式發生著深刻變化。計算機仿真技術、多媒體技術、虛擬現實技術和遠程教育技術以及信息載體的多樣性，使學習者可以克服時空障礙，更加主動地安排自己的學習時間和速度。

特別是借助于互聯網的遠程教育，將開辟出通達全球的知識傳播通道，實現不同地區的學習者、傳授者之間的互相對話和交流，不僅可望大大提高教育的效率，而且給學習者提供一個寬松的內容豐富的學習環境。遠程教育的發展將在傳統的教育領域引發一場革命，并促使人類知識水平的普遍提高。

互聯網已經成為科學研究和技術開發不可缺少的工具。互聯網擁有的600多個大型圖書館、400多個文獻庫和100萬個信息源，成為科研人員可以隨時進入并從中獲取最新科技動態的信息寶庫，大大節約查閱文獻的時間和費用。

信息網絡為各種思想文化的傳播，提供了更加便捷的渠道，大量的信息通過網絡滲入到社會各個角落，成為當今文化傳播的重要手段。

參考資料：

百度百科－信息技術

人工智能的主要應用領域有：1.強化學習領域；2.生成模型字段；3.內存網絡領域；4.數據學習領域；5.模擬環境領域；6.醫療技術領域；7.教育領域；8.物流管理領域。

1.加強學習領域

強化學習是一種通過實驗和錯誤進行學習的方法人工智能領域，它受到人類學習新技能過程的啟發。在強化學習的典型案例中人工智能領域，人工智能領域我們要求參與者采取行動，通過觀察當前情況來最大化反饋結果。每次人工智能領域你執行一個動作，實驗者都會收到環境的反饋，所以它可以判斷這個動作的效果是積極的還是消極的。

2.生成模型字段

通過大量樣本的收集，人工智能生成的模型具有很強的相似性。也就是說，如果訓練數據是人臉的圖像，那么訓練后得到的模型也是類似人臉的合成圖像。

人工智能頂級專家Ian Goodfellow為我們提出人工智能領域了兩個新思路：一個是生成器，負責將輸入的數據合成新的內容；另一個是鑒別器，負責判斷生成器生成的內容是真是假。這樣，生成器必須反復學習合成的內容，直到鑒別器無法辨別生成器內容的真實性。

3.存儲網絡字段

人工智能系統要像人類一樣適應各種環境，就必須不斷掌握新的技能并學會應用。傳統的神經網絡很難滿足這些要求。比如一個神經網絡訓練完A任務后，如果訓練它去解決B任務，那么這個網絡模型就不再適合A了。

目前有一些網絡結構可以使模型具有不同程度的記憶能力。長短期記憶網絡可以處理和預測時間序列；漸進神經網絡學習獨立模型之間的水平關系，提取共同特征，可以完成新的任務。

4.數據學習領域

一直以來，深度學習模式都是需要大量的訓練數據才能達到最好的效果。沒有大規模的訓練數據，深度學習模型不會取得最好的效果。例如，當我們使用人工智能系統解決缺乏數據的任務時，會出現各種問題。有一種方法叫遷移學習，就是把訓練好的模型轉移到一個新的任務上，這樣問題就很容易解決了。

5.仿真環境領域

如果人工智能系統要應用于現實生活，那么人工智能必須具有適用性的特點。因此，開發模擬真實物理世界和行為的數字環境，將為我們提供檢驗人工智能的機會。在這些仿真環境中進行訓練，可以幫助我們很好地理解人工智能系統的學習原理以及如何改進系統，也為我們提供了一個可以應用到真實環境中的模型。

6.醫療技術領域

目前垂直領域的圖像算法和自然語言處理技術基本能夠滿足醫療行業的需求，市場上已經出現了很多技術服務商，比如提供智能醫學影像技術的尚德云星、開發人工智能細胞識別醫療診斷系統的智維信分公司、提供智能輔助診斷服務平臺的若水醫療、統計處理醫療數據的一通天下等。雖然智能醫療在輔助診療、疾病預測、醫學影像輔助診斷、藥物開發等方面發揮著重要作用。由于醫院之間缺乏醫學影像數據和電子病歷的流通，企業與醫院之間的合作不透明，這就使得技術發展與數據供給之間產生矛盾。

7.教育領域

科大訊飛、學校教育等企業已經開始探索人工智能在教育領域的應用。通過圖像識別，可以進行試卷批改、識題、機器答題等。通過語音識別可以糾正和改善發音；人機交互可以在線回答問題。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行業師資分布以及成本問題，從工具層面為師生提供更高效的學習方式，但無法對教育內容產生更實質性的影響。

8.物流管理領域

物流行業利用智能搜索、推理規劃、計算機視覺、智能機器人等技術，在配送、裝卸、運輸、倉儲等過程中進行了自動化改造，基本可以實現無人化作業。比如利用大數據對商品進行智能配送規劃，優化物流供給、需求匹配、物流資源的配置等。

人工智能在交通出行領域、家庭家居領域、公共安全領域、手機及互聯網 娛樂 領域以及醫療 健康 領域都為人們帶來人工智能領域了便利。1、交通出行領域：共享單車、共享電車、共享 汽車 方便了出行人工智能領域，讓出行成本降低。智能輔助駕駛系統幫助人們安全駕駛人工智能領域，安全出行。2、家庭家居領域：智能互聯家居在現在生活中應用廣泛人工智能領域，它能夠幫助人們對生活環境進行智能調控，對房屋進行安全監測、危險預警等，減少了煤氣泄露、房屋被盜的風險。一句話打開音樂，一句話打開空調，一句話讓生活變得很簡單。3、公共安全領域：人臉、指紋、虹膜等生物特征的識別和大數據的結合，再進行實時監測，人工智能的應用能夠加強公安系統的管理和安全預測。由大數據和人工智能構建起來的智慧城市工程，對城市公共安全領域。4、手機及互聯網 娛樂 領域：人們接觸最多的人工智能領域的應用來自于手機及互聯網。手機的語音助手、實時翻譯功能、圖片文字智能識別提取、聽歌識曲、刷臉解鎖、拍照優化、相冊分類、影像處理、AR特效、VR 游戲 等等，都不同程度的應用到了人工智能技術。想了解更多有關人工智能的詳情，推薦咨詢達內教育。達內教育獨創TTS8.0教學系統，達內OMO教學模式，全新升級，線上線下交互學習，滿足學生多樣化學習需求人工智能領域；同時，擁有經驗豐富的講師進行課程的講授，對標企業人才標準，制定專業學習計劃，囊括主流熱點技術，運用理論知識+學習思維+實戰操作，打造完整學習閉環；更有企業雙選會，讓學生就業更順利。

人工智能的研究領域主要有：模式識別、知識工程、機器人學。

具體分析如下：

1、模式識別：又稱圖形識別，是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。

2、知識工程：是費根鮑姆教授在第五屆國際人工智能會議上提出的一種概念，恰當運用專家知識的獲取、表達和推理過程的構成與解釋，是設計基于知識的系統的重要技術問題。

3、機器人學：又稱為機器人技術或機器人工程學，是與機器人設計、制造和應用相關的科學，主要研究機器人的控制與被處理物體之間的相互關系。

自從人工智能誕生以來，理論和技術越來越成熟，應用領域在不斷的擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識、思維的信息過程的模擬。雖然人工智能不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過人的智能。

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