人工智能又叫什么（人工智能又叫什么專業(yè)）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能又叫什么的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能是什么？

• 2、人工智能領(lǐng)域都有哪些

• 3、人工智能是什么？

• 4、什么是AI,叫人工智能,和BI,商業(yè)智能有什么區(qū)別?

一、人工智能是什么？

簡而言之，人工智能就是用人造的方法模擬智能。

這里包含兩個(gè)關(guān)鍵概念，一個(gè)是“人造”，另一個(gè)就是“智能”。

“人造”好理解，就是用人工的方法去模擬。但是“智能”是什么呢？

在回答什么是“智能”前，讓我們先看看以下哪個(gè)物品有智能：

第一排很好判斷，大家都認(rèn)為它們是有智能的。

那第二排的呢？

1. 向日葵有智能嗎？它可以跟隨太陽移動(dòng)。

2. 搜索引擎有智能嗎？它能把輸入問題的答案列出來，比如：輸入“著名的餐館”，他可以給出著名餐館的列表。

3. 抽水馬桶有智能嗎？它在放水后能夠知道何時(shí)停止放水，轉(zhuǎn)而進(jìn)行蓄水，當(dāng)蓄滿的時(shí)候又知道何時(shí)停止蓄水。

第二排的物品（向日葵、搜索引擎、抽水馬桶）和第一排的物品（現(xiàn)代人類、智人、貓）都有個(gè)共同之處，那就是： 它們能夠根據(jù)外部環(huán)境的變化，從而自發(fā)的改變自己。

比如：向日葵可以根據(jù)太陽的移動(dòng)而移動(dòng)自己的花盤；搜索引擎可以根據(jù)用戶的不同輸入展示不同的結(jié)果；抽水馬桶可以根據(jù)水位來決定自己是放水還是蓄水，還是停止。

進(jìn)一步的一個(gè)問題是，同樣都可以根據(jù)外部環(huán)境改變而自發(fā)的改變自己，那么這兩排的物品有什么不同嗎？

這個(gè)區(qū)別還是很明顯的，那就是： 在面對(duì)外部環(huán)境新的變化的時(shí)候，是否可以自主學(xué)習(xí)、理解環(huán)境，從而在新的外部環(huán)境下自發(fā)改變自己？

第二排的物品都是為了某些特定情景提前設(shè)定好的，如果跳出這個(gè)特點(diǎn)情景，它們就不會(huì)有任何自發(fā)行為。

比如：向日葵只是在發(fā)芽到花盤盛開前的這段時(shí)間是隨著太陽移動(dòng)的。搜索引擎也是通過事先計(jì)算好的關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)關(guān)系來呈現(xiàn)結(jié)果。最后的抽水馬桶只是為了沖水這一件事情設(shè)計(jì)的。它們都不會(huì)對(duì)新的情景產(chǎn)生新的動(dòng)作。

“智能”通常具備以下兩個(gè)特征：

1. 根據(jù)外部環(huán)境的狀態(tài)變化，而自發(fā)的決定自己的狀態(tài)。

2. 在面對(duì)新的外部環(huán)境的時(shí)候，可以自己學(xué)習(xí)、理解環(huán)境，從而在新的環(huán)境狀態(tài)下自發(fā)決定自己的狀態(tài)。

根據(jù)這兩個(gè)特征，第一排的物品是有智能的，而第二排的物品是沒有智能的，只是有“功能”。

人工智能就是用人造的方法模擬智能，模擬的智能能達(dá)到智能物品的兩個(gè)特征即可。

目前大家已知的智能物中，人類是被認(rèn)為智能最強(qiáng)的。那么有沒有什么方法來判斷人造智能物是否達(dá)到了人類智能的級(jí)別？

著名的現(xiàn)代計(jì)算機(jī)之父圖靈曾經(jīng)提出過一個(gè)思想實(shí)驗(yàn)，能通過這個(gè)實(shí)驗(yàn)的，就被認(rèn)為擁有人類智能的級(jí)別。這個(gè)思想實(shí)驗(yàn)也被稱為 “圖靈測試” 。

圖靈測試是這樣的，一個(gè)人和一個(gè)機(jī)器在隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向這個(gè)機(jī)器隨意提問，進(jìn)行多次測試后，如果有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機(jī)器，那么這個(gè)機(jī)器就通過了測試，被認(rèn)為擁有人類級(jí)別的智能。

在圖靈測試中，圖靈并沒有檢驗(yàn)機(jī)器是否有合作、分工、演化、自由意志等因素，只是單純的檢測機(jī)器是否有足夠的智能。但是這并沒有妨礙哲學(xué)家討論這些問題，哲學(xué)家認(rèn)為，如果這些因素機(jī)器都能滿足，那么這種智能叫強(qiáng)人工智能，如果不滿足這些因素，而僅僅是通過了圖靈測試，那么是一種弱人工智能。

目前在人工智能領(lǐng)域還沒有一種機(jī)器（或系統(tǒng)）能通過圖靈測試。

“智能”有一個(gè)特征就是在面對(duì)新的外部環(huán)境的時(shí)候，可以自己學(xué)習(xí)、理解環(huán)境，從而在新的環(huán)境狀態(tài)下決定自己的狀態(tài)。那么要如何才能學(xué)習(xí)呢？

人類的學(xué)習(xí)方法是這樣的：從一個(gè)問題的一些經(jīng)驗(yàn)中進(jìn)行歸納、演繹、聯(lián)想，得出結(jié)論，進(jìn)一步將結(jié)論用于解決這一類的問題上，在這個(gè)推廣過程中不斷利用上述步驟修正結(jié)論。人類的經(jīng)驗(yàn)非常豐富，這些經(jīng)驗(yàn)有的成為了全人類的一些共識(shí)，這使得人類的學(xué)習(xí)速度加快。

那么如果是一個(gè)機(jī)器呢，我們該如何讓一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)？它能學(xué)習(xí)到什么程度？

一個(gè)模擬人類學(xué)習(xí)的方法是： 給機(jī)器輸入關(guān)于這個(gè)問題的數(shù)據(jù)，利用一些數(shù)學(xué)方法讓機(jī)器根據(jù)這些數(shù)據(jù)做歸納、演繹，從而得出結(jié)論，再利用這個(gè)結(jié)論解決這一類的問題 。這個(gè)過程，稱為機(jī)器學(xué)習(xí)。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，得出的結(jié)論有個(gè)特定的名稱，叫做“模型”；讓機(jī)器根據(jù)數(shù)據(jù)做歸納、演繹的過程叫做“模型訓(xùn)練”；將模型用于解決這類問題的過程，叫做“泛化”。整個(gè)過程如下圖所示：

人們利用泛化結(jié)果的好壞來評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)的模型的好壞。

機(jī)器學(xué)習(xí)由于其方法的普適性和解決問題的泛化能力，被很多領(lǐng)域都廣泛使用。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)的成功已經(jīng)廣泛使用在很多方面。比如： 判斷一封電子郵件是否是垃圾郵件，一些新聞資訊類App自動(dòng)呈現(xiàn)用戶感興趣的內(nèi)容，根據(jù)診斷結(jié)果判斷一些病的患病幾率，自動(dòng)駕駛，和人類對(duì)弈圍棋且戰(zhàn)勝人類，圖片中的一些元素的識(shí)別，語音翻譯，虛擬個(gè)人助理等等。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在這些應(yīng)用領(lǐng)域的不斷使用，機(jī)器也在不斷優(yōu)化自己的結(jié)果，從而不斷提高機(jī)器學(xué)習(xí)的質(zhì)量和效果。

照這個(gè)趨勢下去，機(jī)器會(huì)超越人類嗎？

機(jī)器學(xué)習(xí)和人類學(xué)習(xí)相比，機(jī)器學(xué)習(xí)還有以下幾個(gè)硬傷：

1. 缺少跳躍式的建模。

目前機(jī)器學(xué)習(xí)的建模方法是逐步遞進(jìn)的，缺少了一些跳躍式的前進(jìn)。人類經(jīng)常有靈光一現(xiàn)等想象力飛躍的時(shí)刻，但是機(jī)器學(xué)習(xí)沒有，它只有層層遞進(jìn)，逐步收斂，最終得到模型。

2. 計(jì)算能力還不夠強(qiáng)

雖然比人腦單個(gè)神經(jīng)元的計(jì)算速度快，但是人腦的并行計(jì)算能力遠(yuǎn)超現(xiàn)代計(jì)算機(jī)好幾個(gè)量級(jí)。人腦可以同時(shí)有上億個(gè)神經(jīng)元被激活，參與計(jì)算。相比之下，機(jī)器的計(jì)算力有限，如果計(jì)算機(jī)目前的體系結(jié)構(gòu)在未來保持不變，那機(jī)器在未來也沒可能超越人類的計(jì)算能力。

3. 知識(shí)儲(chǔ)備不足

人類的學(xué)習(xí)有個(gè)重要的來源就是人類共有的知識(shí)，這些知識(shí)給人類理解和學(xué)習(xí)問題提供基礎(chǔ)，有時(shí)即便問題信息不足，人類依然可以利用這些知識(shí)來學(xué)習(xí)、梳理問題。而每個(gè)機(jī)器有自己學(xué)習(xí)到的模型，目前還不能將這些模型讓其他機(jī)器共享。這也正是機(jī)器學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域很難達(dá)到人類水平的一個(gè)原因，比如：自然語言處理。

4. 不能舉一反三

機(jī)器學(xué)習(xí)不能脫離要解決的實(shí)際問題，得出的模型也只是在這類實(shí)際問題中得到有限的泛化能力。這就限制了機(jī)器能像人類一樣擁有舉一反三的能力，只能一個(gè)個(gè)的學(xué)習(xí)。這就缺少了面對(duì)環(huán)境變化后的自主學(xué)習(xí)能力。

綜合來看，機(jī)器學(xué)習(xí)要想超越人類，需要解建模方法、決計(jì)算力、知識(shí)共享，舉一反三這四個(gè)問題。目前還不能超越人類，只能在一些高度結(jié)構(gòu)化而且頻繁重復(fù)某些模式的領(lǐng)域才能適用。

到此，我們宏觀的了解了什么是人工智能，以及它的長處和短處，希望能對(duì)想要了解人工智能領(lǐng)域的人起到幫助。

二、人工智能領(lǐng)域都有哪些

什么是人工智能？

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)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)，是認(rèn)知、決策、反饋的過程。

人工智能技術(shù)的細(xì)分領(lǐng)域有哪些？

人工智能技術(shù)應(yīng)用的細(xì)分領(lǐng)域：深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、虛擬個(gè)人助理、自然語言處理—語音識(shí)別、自然語言處理—通用、實(shí)時(shí)語音翻譯、情境感知計(jì)算、手勢控制、視覺內(nèi)容自動(dòng)識(shí)別、推薦引擎等。

下面，我們就每個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，從概述和技術(shù)原理角度稍微做一下展開，供大家拓展一下知識(shí)。

1、深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。說到深度學(xué)習(xí)，大家第一個(gè)想到的肯定是AlphaGo，通過一次又一次的學(xué)習(xí)、更新算法，最終在人機(jī)大戰(zhàn)中打敗圍棋大師。

對(duì)于一個(gè)智能系統(tǒng)來講，深度學(xué)習(xí)的能力大小，決定著它在多大程度上能達(dá)到用戶對(duì)它的期待。。

深度學(xué)習(xí)的技術(shù)原理：

1.構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)并且隨機(jī)初始化所有連接的權(quán)重； 2.將大量的數(shù)據(jù)情況輸出到這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中； 3.網(wǎng)絡(luò)處理這些動(dòng)作并且進(jìn)行學(xué)習(xí)； 4.如果這個(gè)動(dòng)作符合指定的動(dòng)作，將會(huì)增強(qiáng)權(quán)重，如果不符合，將會(huì)降低權(quán)重； 5.系統(tǒng)通過如上過程調(diào)整權(quán)重； 6.在成千上萬次的學(xué)習(xí)之后，超過人類的表現(xiàn)；

2、計(jì)算機(jī)視覺

計(jì)算機(jī)視覺是指計(jì)算機(jī)從圖像中識(shí)別出物體、場景和活動(dòng)的能力。計(jì)算機(jī)視覺有著廣泛的細(xì)分應(yīng)用，其中包括，醫(yī)療領(lǐng)域成像分析、人臉識(shí)別、公關(guān)安全、安防監(jiān)控等等。

計(jì)算機(jī)視覺

計(jì)算機(jī)視覺的技術(shù)原理：

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)運(yùn)用由圖像處理操作及其他技術(shù)所組成的序列來將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。

3、語音識(shí)別

語音識(shí)別，是把語音轉(zhuǎn)化為文字，并對(duì)其進(jìn)行識(shí)別、認(rèn)知和處理。語音識(shí)別的主要應(yīng)用包括電話外呼、醫(yī)療領(lǐng)域聽寫、語音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話客服等。

語音識(shí)別

語音識(shí)別技術(shù)原理：

1、 對(duì)聲音進(jìn)行處理，使用移動(dòng)函數(shù)對(duì)聲音進(jìn)行分幀； 2、 聲音被分幀后，變?yōu)楹芏嗖ㄐ?，需要將波形做聲學(xué)體征提取； 3、 聲音特征提取之后，聲音就變成了一個(gè)矩陣。然后通過音素組合成單詞；

4、虛擬個(gè)人助理

蘋果手機(jī)的Siri，以及小米手機(jī)上的小愛，都算是虛擬個(gè)人助理的應(yīng)用。

虛擬個(gè)人助理技術(shù)原理：（以小愛為例）

1、用戶對(duì)著小愛說話后，語音將立即被編碼，并轉(zhuǎn)換成一個(gè)壓縮數(shù)字文件，該文件包含了用戶語音的相關(guān)信息； 2、由于用戶手機(jī)處于開機(jī)狀態(tài)，語音信號(hào)將被轉(zhuǎn)入用戶所使用移動(dòng)運(yùn)營商的基站當(dāng)中，然后再通過一系列固定電 線發(fā)送至用戶的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供應(yīng)商(ISP)，該ISP擁有云計(jì)算服務(wù)器； 3、該服務(wù)器中的內(nèi)置系列模塊，將通過技術(shù)手段來識(shí)別用戶剛才說過的內(nèi)容。

5、自然語言處理

自然語言處理（NLP），像計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)一樣，將各種有助于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多種技術(shù)進(jìn)行了融合，實(shí)現(xiàn)人機(jī)間自然語言的通信。

NLP

自然語言處理技術(shù)原理：

1、漢字編碼詞法分析； 2、句法分析； 3、語義分析； 4、文本生成； 5、語音識(shí)別；

6、智能機(jī)器人

智能機(jī)器人在生活中隨處可見，掃地機(jī)器人、陪伴機(jī)器人……這些機(jī)器人不管是跟人語音聊天，還是自主定位導(dǎo)航行走、安防監(jiān)控等，都離不開人工智能技術(shù)的支持。

智能機(jī)器人技術(shù)原理：

人工智能技術(shù)把機(jī)器視覺、自動(dòng)規(guī)劃等認(rèn)知技術(shù)、各種傳感器整合到機(jī)器人身上，使得機(jī)器人擁有判斷、決策的能力，能在各種不同的環(huán)境中處理不同的任務(wù)。智能穿戴設(shè)備、智能家電、智能出行或者無人機(jī)設(shè)備其實(shí)都是類似的原理。

7、引擎推薦

淘寶、京東等商城，以及36氪等資訊網(wǎng)站，會(huì)根據(jù)你之前瀏覽過的商品、頁面、搜索過的關(guān)鍵字推送給你一些相關(guān)的產(chǎn)品、或網(wǎng)站內(nèi)容。這其實(shí)就是引擎推薦技術(shù)的一種表現(xiàn)。

Google為什么會(huì)做免費(fèi)搜索引擎，目的就是為了搜集大量的自然搜索數(shù)據(jù)，豐富他的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫，為后面的人工智能數(shù)據(jù)庫做準(zhǔn)備。

引擎推薦技術(shù)原理：

推薦引擎是基于用戶的行為、屬性（用戶瀏覽行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)），通過算法分析和處理，主動(dòng)發(fā)現(xiàn)用戶當(dāng)前或潛在需求，并主動(dòng)推送信息給用戶的瀏覽頁面。

三、人工智能是什么？

AI(Artificial Intelligence，人工智能) ?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會(huì)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(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，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(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)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(shí)代、不同的人對(duì)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(jì)算本來是要人腦來承擔(dān)的, 現(xiàn)在計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算, 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確, 因之當(dāng)代人已不再把這種計(jì)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(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)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(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)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(jī)器就是計(jì)算機(jī), 人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)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(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。

知識(shí)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(shí)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(shí)，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(dá)常識(shí)和處理常識(shí)的。

問題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過程，由于有多種知識(shí)表示方法，相應(yīng)地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識(shí)處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機(jī)制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。

搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系。可分為無信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來表示，啟發(fā)式知識(shí)利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。

知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫和推理機(jī)組成。知識(shí)庫存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí)，當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí)，知識(shí)的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問題求解時(shí)，規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略，推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機(jī)制。如果在知識(shí)庫中存儲(chǔ)的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識(shí)，則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時(shí)知識(shí)共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問題。

一、人工智能的歷史

人工智能（AI）是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，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(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠象人一樣思考。這可是不是一個(gè)容易的事情。 如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器，那就必須知識(shí)什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智慧，它的表現(xiàn)是什么，你可以說科學(xué)

家有智慧，可你決不會(huì)說一個(gè)路人什么也不會(huì)，沒有知識(shí)，你同樣不敢說一個(gè)孩子沒有智慧，可對(duì)于機(jī)器你就不敢說它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我們說的話，我們做的事情，我們的想法如同泉水一樣從大腦中流出，如此自然，可是機(jī)器能夠嗎，那么什么樣的機(jī)器才是智慧的呢？科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車，火車，飛機(jī)，收音機(jī)等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個(gè)裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的器官，我們對(duì)這個(gè)東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。

在定義智慧時(shí)，英國科學(xué)家圖靈做出了貢獻(xiàn)，如果一臺(tái)機(jī)器能夠通過稱之為圖靈實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)，那它就是智慧的，圖靈實(shí)驗(yàn)的本質(zhì) 就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機(jī)器的行為還是人的行為時(shí)，這個(gè)機(jī)器就是智慧的。不要以為圖靈只做出這一點(diǎn)貢獻(xiàn)就會(huì)名垂表史，如果你是學(xué)計(jì)算機(jī)的就會(huì)知道，對(duì)于計(jì)算機(jī)人士而言，獲得圖靈獎(jiǎng)就等于物理學(xué)家獲得諾貝爾獎(jiǎng)一樣，圖靈在理論上奠定了計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的基礎(chǔ)，沒有他的杰出貢獻(xiàn)世界上根本不可能有這個(gè)東西，更不用說什么網(wǎng)絡(luò)了。

科學(xué)家早在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之前就已經(jīng)希望能夠制造出可能模擬人類思維的機(jī)器了，在這方面我希望提到另外一個(gè)杰出的數(shù)學(xué)家，哲學(xué)家布爾，通過對(duì)人類思維進(jìn)行數(shù)學(xué)化精確地刻畫，他和其它杰出的科學(xué)家一起奠定了智慧機(jī)器的思維結(jié)構(gòu)與方法，今天我們的計(jì)算機(jī)內(nèi)使用的邏輯基礎(chǔ)正是他所創(chuàng)立的。

我想任何學(xué)過計(jì)算機(jī)的人對(duì)布爾一定不會(huì)陌生，我們所學(xué)的布爾代數(shù)，就是由它開創(chuàng)的。當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具了，在以后的歲月中，無數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著，現(xiàn)在人工智能已經(jīng)不再是幾個(gè)科學(xué)家的專利了，全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程，在大家不懈的努力下，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了，剛剛結(jié)束的國際象棋大賽中，計(jì)算機(jī)把人給勝了，這是人們都知道的，大家或許不會(huì)注意到，在一些地方計(jì)算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來只屬于人類的工作，計(jì)算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計(jì)算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科，計(jì)算機(jī)編程語言和其它計(jì)算機(jī)軟件都因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄艿倪M(jìn)展而得以存在。

現(xiàn)在人類已經(jīng)把計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世紀(jì)領(lǐng)導(dǎo)計(jì)算機(jī)發(fā)展的潮頭，現(xiàn)在人工智能的發(fā)展因?yàn)槭艿嚼碚撋系南拗撇皇呛苊黠@，但它必將象今天的網(wǎng)絡(luò)一樣深遠(yuǎn)地影響我們的生活。

在世界各地對(duì)人工智能的研究很早就開始了，但對(duì)人工智能的真正實(shí)現(xiàn)要從計(jì)算機(jī)的誕生開始算起，這時(shí)人類才有可能以機(jī)器的實(shí)現(xiàn)人類的智能。AI這個(gè)英文單詞最早是在1956年的一次會(huì)議上提出的，在此以后，因此一些科學(xué)的努力它得以發(fā)展。人工智能的進(jìn)展并不象我們期待的那樣迅速，因?yàn)槿斯ぶ悄艿幕纠碚撨€不完整，我們還不能從本質(zhì)上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來自于什么，這種思考為什么得以產(chǎn)生等一系列問題。但經(jīng)過這幾十年的發(fā)展，人工智能正在以它巨大的力量影響著人們的生活。

讓我們順著人工智能的發(fā)展來回顧一下計(jì)算機(jī)的發(fā)展，在1941年由美國和德國兩國共同研制的第一臺(tái)計(jì)算機(jī)誕生了，從此以后人類存儲(chǔ)和處理信息的方法開始發(fā)生革命性的變化。第一臺(tái)計(jì)算機(jī)的體型可不算太好，它比較胖，還比較嬌氣，需要工作在有空調(diào)的房間里，如果希望它處理什么事情，需要大家把線路重新接一次，這可不是一件省力氣的活兒，把成千上萬的線重新焊一下我想現(xiàn)在的程序員已經(jīng)是生活在天堂中了。

終于在1949發(fā)明了可以存儲(chǔ)程序的計(jì)算機(jī)，這樣，編程程序總算可以不用焊了，好多了。因?yàn)榫幊套兊檬趾唵?，?jì)算機(jī)理論的發(fā)展終于導(dǎo)致了人工智能理論的產(chǎn)生。人們總算可以找到一個(gè)存儲(chǔ)信息和自動(dòng)處理信息的方法了。

雖然現(xiàn)在看來這種新機(jī)器已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)部分人類的智力，但是直到50年代人們才把人類智力和這種新機(jī)器聯(lián)系起來。我們注意到旁邊這位大肚子的老先生了，他在反饋理論上的研究最終讓他提出了一個(gè)論斷，所有

人類智力的結(jié)果都是一種反饋的結(jié)果，通過不斷地將結(jié)果反饋給機(jī)體而產(chǎn)生的動(dòng)作，進(jìn)而產(chǎn)生了智能。我們家的抽水馬桶就是一個(gè)十分好的例子，水之所以不會(huì)常流不斷，正是因?yàn)橛幸粋€(gè)裝置在檢測水位的變化，如果水太多了，就把水管給關(guān)了，這就實(shí)現(xiàn)了反饋，是一種負(fù)反饋。如果連我們廁所里的裝置都可以實(shí)現(xiàn)反饋了，那我們應(yīng)該可以用一種機(jī)器實(shí)現(xiàn)反饋，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人類智力的機(jī)器形式重現(xiàn)。這種想法對(duì)于人工智能早期的有著重大的影響。

在1955的時(shí)候，香農(nóng)與人一起開發(fā)了The Logic TheoriST程序，它是一種采用樹形結(jié)構(gòu)的程序，在程序運(yùn)行時(shí)，它在樹中搜索，尋找與可能答案最接近的樹的分枝進(jìn)行探索，以得到正確的答案。這個(gè)程序在人工智能的歷史上可以說是有重要地位的，它在學(xué)術(shù)上和社會(huì)上帶來的巨大的影響，以至于我們現(xiàn)在所采用的方法思想方法有許多還是來自于這個(gè)50年代的程序。

1956年，作為人工智能領(lǐng)域另一位著名科學(xué)家的麥卡希（就是右圖的那個(gè)人）召集了一次會(huì)議來討論人工智能未來的發(fā)展方向。從那時(shí)起，人工智能的名字才正式確立，這次會(huì)議在人工智能歷史上不是巨大的成功，但是這次會(huì)議給人工智能奠基人相互交流的機(jī)會(huì)，并為未來人工智能的發(fā)展起了鋪墊的作用。在此以后，工人智能的重點(diǎn)開始變?yōu)榻?shí)用的能夠自行解決問題的系統(tǒng)，并要求系統(tǒng)有自學(xué)習(xí)能力。在1957年，香農(nóng)和另一些人又開發(fā)了一個(gè)程序稱為General Problem Solver(GPS)，它對(duì)Wiener的反饋理論有一個(gè)擴(kuò)展，并能夠解決一些比較普遍的問題。別的科學(xué)家在努力開發(fā)系統(tǒng)時(shí)，右圖這位科學(xué)家作出了一項(xiàng)重大的貢獻(xiàn)，他創(chuàng)建了表處理語言LISP，直到現(xiàn)在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(fā)展。

在1963年，麻省理工學(xué)院受到了美國政府和國防部的支持進(jìn)行人工智能的研究，美國政府不是為了別的，而是為了在冷戰(zhàn)中保持與蘇聯(lián)的均衡，雖然這個(gè)目的是帶點(diǎn)火藥味的，但是它的結(jié)果卻使人工智能得到了巨大的發(fā)展。其后發(fā)展出的許多程序十分引人注目，麻省理工大學(xué)開發(fā)出了SHRDLU。在這個(gè)大發(fā)展的60年代，STUDENT系統(tǒng)可以解決代數(shù)問題，而SIR系統(tǒng)則開始理解簡單的英文句子了，SIR的出現(xiàn)導(dǎo)致了新學(xué)科的出現(xiàn)：自然語言處理。在70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)成了一個(gè)巨大的進(jìn)步，他頭一次讓人知道計(jì)算機(jī)可以代替人類專家進(jìn)行一些工作了，由于計(jì)算機(jī)硬件性能的提高，人工智能得以進(jìn)行一系列重要的活動(dòng)，如統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，參與醫(yī)療診斷等等，它作為生活的重要方面開始改變?nèi)祟惿盍?。在理論方面?0年代也是大發(fā)展的一個(gè)時(shí)期，計(jì)算機(jī)開始有了簡單的思維和視覺，而不能不提的是在70年代，另一個(gè)人工智能語言Prolog語言誕生了，它和LISP一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以為人工智能離我們很遠(yuǎn)，它已經(jīng)在進(jìn)入我們的生活，模糊控制，決策支持等等方面都有人工智能的影子。讓計(jì)算機(jī)這個(gè)機(jī)器代替人類進(jìn)行簡單的智力活動(dòng)，把人類解放用于其它更有益的工作，這是人工智能的目的，但我想對(duì)科學(xué)真理的無盡追求才是最終的動(dòng)力吧。

二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

1、問題求解。

人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，把困難的問題分解成一些較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題歸納這樣的人工智能基本技術(shù)。今天的計(jì)算機(jī)程序已能夠達(dá)到下各種方盤棋和國際象棋的錦標(biāo)賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手具有的但尚不能明確表達(dá)的能力。如國際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個(gè)問題是涉及問題的原概念，在人工智能中叫問題表示的選擇，人們常能找到某種思考問題的方法，從而使求解變易而解決該問題。到目前為止，人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問題，即搜索解答空間，尋找較優(yōu)解答。

2、邏輯推理與定理證明。

邏輯推理是人工智能研究中最持久的領(lǐng)域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個(gè)大型的數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實(shí)上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修正這些證明。對(duì)數(shù)學(xué)中臆測的題。定理尋找一個(gè)證明或反證，不僅需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個(gè)極其重要的論題。

3、自然語言處理。

自然語言的處理是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際領(lǐng)域的典型范例，經(jīng)過多年艱苦努力，這一領(lǐng)域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領(lǐng)域的主要課題是：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何以主題和對(duì)話情境為基礎(chǔ)，注重大量的常識(shí)——世界知識(shí)和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個(gè)極其復(fù)雜的編碼和解碼問題。

4、智能信息檢索技術(shù)。

受"()*+ (*) 技術(shù)迅猛發(fā)展的影響，信息獲取和精化技術(shù)已成為當(dāng)代計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要研究的課題，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域的研究是人工智能走向廣泛實(shí)際應(yīng)用的契機(jī)與突破口。

5、專家系統(tǒng)。

專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。近年來，在“ 專家系統(tǒng)”或“ 知識(shí)工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識(shí)，所以才能達(dá)到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計(jì)算機(jī)程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識(shí)，也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯(cuò)，現(xiàn)在這一點(diǎn)已被證實(shí)。如在礦物勘測、化學(xué)分析、規(guī)劃和醫(yī)學(xué)診斷方面，專家系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了人類專家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積，價(jià)值超過1億美元。DENDRL系統(tǒng)的性能已超過一般專家的水平，可供數(shù)百人在化學(xué)結(jié)構(gòu)分析方面的使用。MY CIN系統(tǒng)可以對(duì)血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見。經(jīng)正式鑒定結(jié)果，對(duì)患有細(xì)菌血液病、腦膜炎方面的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。

三、人工智能理論的數(shù)學(xué)化趨勢越來越突出

在現(xiàn)代科技高速發(fā)展的今天，許多科技理論都有賴于數(shù)學(xué)提供證明，有賴于數(shù)學(xué)對(duì)其的仿真。人工智能的發(fā)展也不例外，如何把人們的思維活動(dòng)形式化、符號(hào)化，使其得以在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，就成為人工智能研究的重要課題。在這方面，邏輯的有關(guān)理論、方法、技術(shù)起著十分重要的作用，它不僅為人工智能提供了有力的工具，而且也為知識(shí)的推理奠定了理論基礎(chǔ)。人工智能中用到的邏輯可概括地分為兩大類。一類是經(jīng)典命題邏輯和一階謂詞邏輯，其特點(diǎn)是任何一個(gè)命題的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。這一類問題可以用數(shù)學(xué)里的經(jīng)典邏輯理論來解決。世界上事物千差萬別，形形色色，除了確定性的事物或概念外，更廣泛存在的是不確定性的事物或概念。這些不確定的事物是無法用經(jīng)典邏輯理論來解決的。因此我們需要發(fā)展新的數(shù)學(xué)工具來表示這些問題。目前在人工智能中對(duì)不確定性的事物或概念是通過運(yùn)用多值邏輯、模糊理論及概率來描述、處理的。多值邏輯、模糊理論及概率雖然都是通過在〔!，"〕上取值來刻畫不確定性，但三者之間又存在著很大區(qū)別。多值邏輯是通過在真（"）與假（!）之間增加了若干中介真值來描述事物為真的程度的，但它把各個(gè)中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。而模糊理論認(rèn)為不同的中介真值之間沒有明確的界限，表現(xiàn)了不同中介值相互貫通、滲透的特征，從而更好地反映了不確定性的本質(zhì)。概率用來度量事件發(fā)生的可能性，而事件本身的含義是明確的，只是在一定的條件下它可能不發(fā)生，它與模糊理論是從兩個(gè)不同的角度來描述不確定性的，因而有人稱模糊理論描述了事物內(nèi)在的不確定性，而概率描述的是事物外在的不確定性。由上可以看出，數(shù)學(xué)使得人工智能能很好的模擬人類智能，大大推動(dòng)了人工智能的向前發(fā)展?，F(xiàn)在人工智能中還有一些問題用現(xiàn)在的數(shù)學(xué)很難表示出來，相信在數(shù)學(xué)知識(shí)不斷發(fā)展之后，這些問題能很快得到解決。

五、人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及前景

目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)相抗衡的新的人工智能理論之前,無論從設(shè)計(jì)原理還是從已取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看,SOAr 在探討智能行為的一般特征和人類認(rèn)知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進(jìn)展或成就,處在人工智能研究的前沿。

80 年代,以Newell A 為代表的研究學(xué)者總結(jié)了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗(yàn),吸收了認(rèn)知科學(xué)研究的最新成果,提出了作為通用智能基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)Soar。目前的Soar 已經(jīng)顯示出強(qiáng)大的問題求解能力。在Soar中已實(shí)現(xiàn)了30 多種搜索方法,實(shí)現(xiàn)了若干知識(shí)密集型任務(wù)(專家系統(tǒng)) ,如RI 等。rOOks 提出了人工智能的一種新的途徑。它認(rèn)為無需概念或者說無需符號(hào)表示,智能系統(tǒng)的能力可以逐步進(jìn)化。在它的研究中突出4 個(gè)概念:(1) 所處的境遇 機(jī)器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統(tǒng)的行為的境地。(2) 具體化 機(jī)器人有軀干,有直接來自周圍世界的經(jīng)驗(yàn),他們的感官起作用后立即會(huì)有反饋。(3) 智能 智能的來源不僅僅是限于計(jì)算裝置,也是由于與周圍進(jìn)行交互的動(dòng)態(tài)決定。(4) 浮現(xiàn) 從系統(tǒng)與周圍世界的交互以及有時(shí)候系統(tǒng)的部件間的交互浮現(xiàn)出智能。

五、結(jié)語

人工智能不單單需要邏輯思維與模仿,科學(xué)家們對(duì)人類大腦和神經(jīng)系統(tǒng)研究得越多,他們越加肯定:情感是智能的一部分,而不是與智能相分離的。因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能不僅在于賦予計(jì)算機(jī)更多的邏輯推理能力,而且還要賦予它情感能力。許多科學(xué)家斷言,機(jī)器的智能會(huì)迅速超過阿爾伯特·愛因斯坦和霍金的智能之和。到下世紀(jì)中葉,人類生命的本質(zhì)也會(huì)發(fā)生變化。神經(jīng)植入將增強(qiáng)人類的知識(shí)和思考能力,并且開始向一種復(fù)合的人/機(jī)關(guān)系過渡,這種復(fù)合關(guān)系將使人類逐漸停止對(duì)生物機(jī)體的需求。大量非常微小的機(jī)器人將在大腦的感覺區(qū)里占據(jù)一席之地,并且創(chuàng)造出真假難辨的虛擬現(xiàn)實(shí)的仿真效果。

人工智能的實(shí)現(xiàn)，不是天方夜譚。雖然會(huì)很辛苦，但是沒有人規(guī)定只有人類可以思考。就像是生命的不同表現(xiàn)形式，動(dòng)物，植物，微生物，是不同的生命的形式。人類可以以未知的方式思考，計(jì)算機(jī)也可以以另一種（并非一定要和人相同的）形式思考。

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AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。就是指計(jì)算機(jī)模仿真實(shí)世界的行為方式與人類思維與游戲的方式的運(yùn)算能力。那是一整套極為復(fù)雜的運(yùn)算系統(tǒng)與運(yùn)算規(guī)則。

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此外，AI還代表ALLEN IVERSON（阿倫·艾佛森），他生于美國，是全世界最好的籃球聯(lián)盟——“NBA”96黃金一代的代表人物，是NBA有史以來最好的后衛(wèi)之一，他以183cm身高在眾多魁梧的球員中靈動(dòng)跳躍，獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷。他先后摘取過NBA得分王、搶斷王等稱號(hào)，還在2001年帶領(lǐng)76人隊(duì)闖進(jìn)NBA總決賽。他以特立獨(dú)行的風(fēng)格和滿身的紋身成為全球籃球青少年瘋狂追捧的偶像。

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歌手姓名： AI 英文名： AI

唱片公司： 環(huán)球唱片（Universal Music）

國 籍： 日本 語 言： 日語

興 趣：

個(gè)人經(jīng)歷： ＊東瀛首席嘻哈女力、R&B歌姬 她是張力十足的嘻哈女力，也是柔情似水的R&B美聲歌姬，AI，22歲的她在時(shí)尚一派與安室奈美惠合唱‘Uh、Uh…’，并在珍娜杰克森的音樂錄影帶中展現(xiàn)絕贊舞技，除了過人的歌舞才華之外，詞曲創(chuàng)作力更是傲視東瀛R&B舞臺(tái)，在嘻哈音樂大廠Def Jam Japan簽下一紙合約之后，發(fā)行‘ORIGINAL A.I./原創(chuàng)A.I.’專輯立刻贏得媒體一致肯定，除了拿下SPACE SHOWER TV的R& B音樂錄影帶大獎(jiǎng)外，更代表日本參加2004年MTV BUZZ ASIA演唱會(huì)，一舉打進(jìn)亞洲市場。

以過人演唱的天賦而獲得日本“新時(shí)代音樂代言人”殊榮的HIP HOP小天后AI，近日參加了在臺(tái)北舉行的“臺(tái)北流行音樂節(jié)”，同行的日本歌手還有一青窈以及藤木直人。在這場盛大的音樂節(jié)上，AI以她新穎而獨(dú)特的演唱方式以及活力四射的表演令在場6萬歌迷為之傾倒。 AI有著四分之一的意大利血統(tǒng)，骨子里就透出一種浪漫和前衛(wèi)的氣息。而她又是在美國長大，接觸的音樂也很多元化。由于AI的母親非常喜歡音樂，所以從小她就深受各種類型音樂的熏陶。在15歲時(shí)，AI還曾經(jīng)參加過珍妮·杰克遜的MTV《GO DEEP》的錄制。不過，在日本出道時(shí)卻并不順利，因?yàn)榕c工作人員在音樂理解上的不同，當(dāng)大家對(duì)自己的音樂反映很冷淡時(shí)，她就很想去敲墻壁，可見其可愛之處。不過，AI并沒有被現(xiàn)實(shí)所擊敗，仍然堅(jiān)持走HIP HOP這條音樂路線，使得她的音樂風(fēng)格也帶給人們一種全新的感受。在今年日本最權(quán)威的公信榜票選中，AI從眾多新晉女性中脫穎而出，成為新一代音樂天后接班人。對(duì)此，AI自己也非常滿意，她表示自己想要成為一個(gè)很有朝氣的歌手，給更多的人帶來幸福感。這次的臺(tái)北流行音樂節(jié)，AI也是做足了準(zhǔn)備。除了帶上偕同一起演出的DJ、化妝師、造型師、人聲樂手AFURA以外，連日本報(bào)知新聞、電通、朝日電視臺(tái)等日本媒體的高層人士以及自己經(jīng)濟(jì)公司的社長也都一同前來，浩浩蕩蕩23人的訪華隊(duì)伍令A(yù)I頗有面子。而赴臺(tái)之前，AI也時(shí)常向安室奈美惠等曾經(jīng)去過臺(tái)灣的人請教，以進(jìn)一步了解臺(tái)灣。聽說臺(tái)北美食多多，AI興奮地說想要常常小籠包、路邊攤，所以這次的臺(tái)灣之行，除了要參加音樂節(jié)和拍攝特輯，還順帶要向日本觀眾介紹臺(tái)灣美食，這也使AI欣喜不已。 臺(tái)灣表演大獲成功后，AI也表示自己想要更了解華人音樂，有機(jī)會(huì)的話，也希望能夠像平井堅(jiān)、安室奈美惠等日本歌手一樣，可以在臺(tái)灣等地開演唱會(huì)，和臺(tái)灣的歌手同臺(tái)獻(xiàn)藝。其實(shí)AI出國獻(xiàn)藝已經(jīng)不是第一次，在幾個(gè)月前的韓國漢城MTV BUZZ ASIA演唱會(huì)中，AI也曾把歌詞改為韓文，而這次為了更貼近觀眾，AI也把歌詞改成了中文來演唱。為期四天的臺(tái)灣之行，AI讓更多的人領(lǐng)略了她的“小天后”風(fēng)采，也順便為自己今秋將要展開的全國巡演造勢。

四、什么是AI,叫人工智能,和BI,商業(yè)智能有什么區(qū)別?

人工智能AI（Artificial Intelligence），是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)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)。用通俗的話來說就是研究如何讓計(jì)算機(jī)擁有一定的人類的智能，去做人能夠做的事。

如今，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，人工智能已經(jīng)建立了學(xué)習(xí)模型，在一定程度上能無限度的吸收知識(shí)并在腦海中模擬學(xué)習(xí)，部分領(lǐng)域甚至已經(jīng)替代并超越了人類。

數(shù)據(jù)分析-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI

總的來說，人工智能AI的優(yōu)勢是更好的學(xué)習(xí)和模擬，它能夠在短時(shí)間內(nèi)吸收巨量的信息，然后根據(jù)自己的邏輯模型做出合理的決定，來幫助人類做出更合適的判斷。

數(shù)據(jù)分析-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI

商業(yè)智能BI（Business Intelligence），是一套由數(shù)據(jù)倉庫、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析等組成的數(shù)據(jù)類技術(shù)解決方案。在企業(yè)中發(fā)揮的作用主要就是將企業(yè)中不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)（ERP、CRM、OA ）打通并進(jìn)行有效的整合，然后利用合適的查詢工具和分析工具快速準(zhǔn)確的提供報(bào)表等可視化分析，為企業(yè)提供決策支持。

數(shù)據(jù)分析-商業(yè)智能BI

商業(yè)智能BI的優(yōu)勢就是能夠把不同來源、不同格式、不同規(guī)范的海量數(shù)據(jù)整合匯總到一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫中，然后通過ETL和數(shù)據(jù)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分類分級(jí)以指標(biāo)、標(biāo)簽的形式儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)倉庫，由分析人員將這些數(shù)據(jù)通過商業(yè)智能BI的數(shù)據(jù)可視化轉(zhuǎn)化為可用信息，把企業(yè)整體的發(fā)展情況展現(xiàn)給管理人員，輔助管理人員進(jìn)行決策。

可視化大屏 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI

目前，人們期待看到人工智能AI和商業(yè)智能BI結(jié)合的產(chǎn)品，就是希望這兩個(gè)系統(tǒng)互補(bǔ)，由商業(yè)智能BI把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，然后人工智能AI把信息轉(zhuǎn)化為決策，形成一個(gè)不需要人類干預(yù)，完全自動(dòng)化輸出決策信息的流程。

以上就是關(guān)于人工智能又叫什么相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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