人工智能
人工智能 (Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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，它企图了解智能的实质，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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
概述[ ]
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、心灵（mind）（包括无意识的精神（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
发展历程[ ]
- 1956年，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批年轻科学家首次提出了“人工智能”这一术语。
- 2015年，最近一系列旨在测试一些世界上最好的人工智能 (AI) 系统和人类智商 (IQ) 之间的胜负关系的试验表明，人工智能的智力目前已经达到了 4 岁儿童的水平。
- 2017年，第十二届全国人民代表大会第五次会议在北京人民大会堂开幕，国务院总理李克强作政府工作报告，指出加快新材料、人工智能、第五代移动通信等技术研发和转化。
- 2019年，十三届全国人大二次会议举行新闻发布会，大会发言人张业遂表示，已将与人工智能密切相关的立法项目列入立法规划。
- 2021年，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。
- 2023年，美国《科学时报》刊文介绍了正在深刻改变医疗保健领域的五大领先技术：可穿戴设备和应用程序、人工智能与机器学习、远程医疗、机器人技术、3D打印。
发展方向[ ]
深度学习，基于统计学原理，强调数据间的关联性，但在因果推理方面存在不足。这种偏向导致了人工智能（AI）系统在可解释性方面的挑战，对于动态和不确定性的处理能力也显得较为脆弱，这限制了它们与人类自然交互的能力。特别是在一些敏感领域，这种局限性可能带来安全和伦理上的风险。因此，类脑智能、认知智能和混合增强智能被看作是该领域的重要发展趋势。
在2024年，由清华大学经济管理学院联合度小满等机构共同编写的《2024年金融业生成式人工智能应用报告》发布。根据报告的分析，生成式AI技术在金融领域的应用正处于技术探索与试点阶段。预计在未来1至2年内，首批采用大型模型增强能力的金融机构将进入应用成熟期。展望未来3年，这些技术预期将推动金融行业实现生成式人工智能的规模化应用。
强人工智能和弱人工智能[ ]
人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、 “理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
强人工智能[ ]
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：
- 类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。
- 非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
弱人工智能[ ]
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能，也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。就现下的人工智能研究领域来看，研究者已大量造出看起来像是智能的机器，取得相当丰硕的理论上和实质上的成果。
应用领域[ ]
1、机器视觉：让计算机能够识别和处理图像和视频数据，应用于自动驾驶、安防监控等领域。
2、语音识别：将语音转换为文本，应用于智能助手、语音输入法等。
3、人脸识别：通过分析人脸特征进行身份识别，应用于安防、支付等领域。
4、专家系统：模拟人类专家的知识和推理能力，应用于医疗诊断、法律咨询等领域。
5、自动规划：根据目标和约束条件，自动生成解决方案，应用于机器人导航、任务调度等领域。
6、智能搜索：通过理解用户需求和分析海量数据，提供个性化的搜索结果，应用于搜索引擎、推荐系统等。
7、定理证明：自动验证数学定理的正确性，应用于科学研究、软件开发等领域。
8、博弈：研究如何在竞争和合作的环境中做出最优决策，应用于游戏、经济模型等领域。
9、自动程序设计：根据需求自动生成程序代码，应用于软件开发、硬件设计等领域。
10、智能控制：通过学习和优化控制策略，实现对复杂系统的高效控制，应用于工业自动化、无人驾驶等领域。
11、语言和图像理解：让计算机能够理解和生成自然语言、识别和处理图像，应用于聊天机器人、图像编辑等领域。
12、遗传编程：通过模拟生物进化过程，自动生成高效的程序，应用于算法设计、优化问题等领域。
学科范畴[ ]
1、计算机科学：AI的算法和程序设计基础，以及硬件和软件的实现。
2、数学：为AI提供逻辑、统计、概率论等理论基础。
3、心理学和认知科学：研究人类思维过程，以指导AI系统的设计和学习机制。
4、神经科学：人脑结构和功能的解析，对神经网络模型有启发作用。
5、语言学：自然语言处理（NLP）需要理解语言的结构与语义。
6、哲学：探讨意识、思维和智能的本质，以及AI伦理问题。
7、信息论和控制论：信息的传输、处理和反馈机制。
8、生物学和仿生学：从自然界和生物体中获取灵感，例如遗传算法和进化策略。
9、自动化和机械工程：在智能机器人和自动系统中应用AI。
应用案例[ ]
1、中国火星探测工程：百度参与的中国火星探测工程中，推出了全球首辆火星车数字人“祝融号”，它通过先进的AI技术实现高准确率的口型、动作和表情细节。
2、北京冬奥会：旷视科技为北京冬奥会提供了“智能向导”和“区间智能防疫系统”，这些系统确保了场馆的安全和疫情的有效控制。
3、智慧医疗：例如，西藏自治区山南市妇幼保健院采用兰丁智能医学的兰丁AI宫颈癌技术，提高了宫颈癌的诊断效率和准确性。
4、智能金融：如中国建设银行使用基于AI的龙舟运维PaaS平台，提升了运维效率和服务质量。
5、城市管理：比如，成都市生态环境数智治理中心与中国环境科学研究院合作，利用AI技术进行白河流域的监管工作。