本文摘要：探究人工智能，就要问什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种科学知识与思维的制备，是人类了解世界和改建世界过程中的一种分析问题与解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授明确提出人工智能就是研究如何使计算机去做到过去只有人才能做到的智能工作，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授明确提出人工智能是关于科学知识的学科怎样回应科学知识以及怎样取得科学知识并用于科学知识的科学。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。

探究人工智能，就要问什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种科学知识与思维的制备，是人类了解世界和改建世界过程中的一种分析问题与解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授明确提出人工智能就是研究如何使计算机去做到过去只有人才能做到的智能工作，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授明确提出人工智能是关于科学知识的学科怎样回应科学知识以及怎样取得科学知识并用于科学知识的科学。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。

其本质是对人思维的信息过程的仿真，是人的智能的物化。是研究、研发仿真、伸延和拓展人的智能的理论、方法、技术及应用于系统的一门新的技术科学。　　感官、处置和对系统包含人工智能的三个关键环节　　人工智能经过信息采集、处置和对系统三个核心环节，综合展现出出有智能感官、精确性计算出来、智能反馈控制，即感官、思维、行动三个层层连贯的特征。

　　智能感官：智能的产生首先必须搜集到充足多的结构化数据去阐释场景，因此智能感官是构建人工智能的第一步。智能感官技术的目的是使计算机能听得、不会看，目前适当的计算机视觉技术和自然语言处置技术皆早已可行性成熟期，开始商业化尝试。　　智能处置：产生智能的第二步是使计算机不具备充足的计算能力仿真人的某些思维过程和不道德对分析搜集来的数据信息作出辨别，即对感官的信息展开自我自学、信息检索、逻辑辨别、决策，并产生适当反应。

明确的研究领域还包括科学知识传达、自动推理小说、机器学习等，与精确性计算出来及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还正处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最低、科研成果最密集的领域。　　智能对系统：智能反馈控制将前期处置和辨别的结果翻译为肢体运动与媒介信息传输给嵌入式界面或外部设备，构建人机、机物的信息交流和物理对话。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现出了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感官技术密切相关，整体展现出为机器人学，目前机械技术受限于材料学发展缓慢，控制技术获益于工业机器人领域的累积比较成熟期。

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