人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。人工智能是智能學(xué)科重要的組成部分，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。自動識別主體并剔除背景。福州AI網(wǎng)站測評

機器翻譯，智能控制，機器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設(shè)計，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。值得一提的是，機器翻譯是人工智能的重要分支和先應(yīng)用領(lǐng)域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)；而機譯質(zhì)量是機譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。中國數(shù)學(xué)家、語言學(xué)家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質(zhì)量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設(shè)計問題；單靠若干程序來做機譯系統(tǒng)，肯定是無法提高機譯質(zhì)量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到“信、達、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成為家電業(yè)的新風(fēng)口。漳州福建珍云AI人臉識別識別超過2萬類商品標(biāo)識及自定義品牌標(biāo)識，能夠通過接口返回標(biāo)識名稱及坐標(biāo)位置。

研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結(jié)論的問題是：是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學(xué)對于航空工程一樣，人類生物學(xué)對于人工智能研究是沒有關(guān)系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來描述？還是必須解決大量完全無關(guān)的問題？智能是否可以使用高級符號表達，如詞和想法？還是需要“子符號”的處理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提議人工智能應(yīng)歸類為SYNTHETIC INTELLIGENCE，這個概念后來被某些非GOFAI研究者采納。

機器學(xué)習(xí)（ML）是AI的一個子集。所有機器學(xué)習(xí)是AI，但不是所有的AI是機器學(xué)習(xí)?！窤I」的興趣在現(xiàn)在表現(xiàn)于人們對「機器學(xué)習(xí)」的熱情，進展迅速且明顯。機器學(xué)習(xí)讓我們通過算法來解決一些復(fù)雜的問題。正如人工智能先驅(qū)ArthurSamuel在1959中寫道的那樣，機器學(xué)習(xí)是需要研究的領(lǐng)域，它給計算機學(xué)習(xí)的能力而不是明確地編程能力。大多數(shù)機器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是為特定場景開發(fā)預(yù)測引擎。一個算法將接收到一個域的信息（例如，一個人過去觀看過的電影），權(quán)衡輸入做出一個有用的預(yù)測（未來想看的不同電影的概率）。通過計算機學(xué)習(xí)的能力，通過優(yōu)化任務(wù)衡量變量的可用數(shù)據(jù)，做出算法，來對未來做出準(zhǔn)確的預(yù)測。與AI深度結(jié)合，使視頻編輯過程更加智能：自動拆條、語音識別生成字幕、視頻指紋、場景識別與自動拼接。

人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計算機科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科。可以說幾乎是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計算機科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個應(yīng)用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進入語言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進入人工智能學(xué)科，它們將互相促進而更快地發(fā)展。在自建圖庫中找到與查詢圖片包含相同主體的圖片，返回完全相同或高度相似的圖片。莆田珍云數(shù)字AI圖像識別

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智能模擬機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應(yīng)與辨證處理。學(xué)科范疇人工智能是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)、社會科學(xué)、技術(shù)科學(xué)三向交叉學(xué)科。涉及學(xué)科哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計算機科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。研究范疇語言的學(xué)習(xí)與處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學(xué)習(xí)，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設(shè)計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法人類思維方式，關(guān)鍵的難題還是機器的自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升。福州AI網(wǎng)站測評

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