一、人工智能小冰是真的吗

人工智能小冰是真的，华为微软小冰不是真人，华为微软小冰是机器人。微软小冰是由微软（亚洲）互联网工程院推出的人工智能底层框架，是全球规模最大的跨领域人工智能系统之一。微软小冰融合了自然语言处理、计算机语音和计算机视觉等技术，注重人工智能在拟合人类情商维度的发展，产品形态涵盖了社交对话机器人、人工智能内容创作等。

二、人工智能哪个细分领域成长最好

在人工智能的细分领域中，不同的领域都有着各自的成长和发展趋势。以下列举几个近年来成长较好的领域：

1.自然语言处理（NLP）：随着大数据和深度学习技术的快速发展，NLP得到了快速的发展。在机器翻译、语音识别、情感分析等领域，NLP的应用已经逐渐渗透到人们的日常生活中。

2.计算机视觉（CV）：随着硬件技术的持续提升和深度学习技术的不断发展，CV已经可以实现非常高精度的图像识别和分析，其应用涵盖了各个领域，如安防、医疗、自动驾驶等。

3.机器学习：机器学习是AI的核心技术之一，随着数据规模和处理能力的不断提升，机器学习领域的研究和应用也在不断发展。例如推荐系统、个性化广告、风控等领域。

4.强化学习：强化学习是AI中的一个热门领域，它通过学习控制策略，使得智能体可以在一个复杂的环境中以最大化的收益进行行动。目前在游戏、机器人等领域均得到了应用。

虽然以上列举的领域发展较好，但事实上，在不同的应用场景下，各种AI技术的应用和成长都很迅速。因此，需要根据具体应用场景和需求来选择合适的技术和方法。

三、跨媒体智能技术概念

1、跨媒体智能技术是指通过对不同媒体形式（如文本、图像、视频、音频等）进行深度学习和人工智能算法处理，提取不同媒体形式之间的语义和特征，实现跨媒体数据的融合和交互，从而实现对跨媒体数据的理解、分析和应用的技术。

2、跨媒体智能技术可以应用于多个领域，如文本理解、图像识别、语音识别、视频分析等，能够提高数据处理和分析的效率和准确性，为人们提供更加智能化的服务。

四、人工智能跨专业考什专业

1、人工智能考研初试科目是政治、英语、数学和计算机专业基础综合，复试科目包括软件工程、人工智能、数据库原理。

2、首先，从考研的角度来说，初试是一定要认真对待的，这是能否顺利走进研究生课堂的关键一步，目前初试的竞争是比较激烈的，对于跨考生来说，应该早做准备。

3、除了408所涉及到的四门课程之外，我建议补充三方面计算机相关的知识，其一是编译原理知识，其二是数据库知识，其三是网络安全知识。对于要明确主攻人工智能相关方向的同学来说，还应该学习一下人工智能导论，或者是机器学习，这对于后续的读研会有较为直接的帮助。

五、各种人工智能名称

1、由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。

2、Algorithms算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习;分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。

3、Artificialintelligence人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。

4、Artificialneuralnetwork人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。

5、Autonomiccomputing自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。

6、Chatbots聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。

7、Classification分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。

8、Clusteranalysis聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。

9、Clustering聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。

10、Cognitivecomputing认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。

11、Convolutionalneuralnetwork卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。

12、Datamining数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。

13、Datascience数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。

14、Decisiontree决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。

15、Deeplearning深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。

16、Fluent流畅：一种可以随时间变化的状况。

17、GameAI：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。

18、Geneticalgorithm遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。

19、Heuristicsearchtechniques启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。

20、Knowledgeengineering知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。

21、Logicprogramming逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算;LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。

22、Machineintelligence机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。

23、Machinelearning机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。

24、Machineperception机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。

25、Naturallanguageprocessing自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。

26、Recurrentneuralnetwork递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。

27、Supervisedlearning监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师;比无监督学习更常见。

28、Swarmbehavior群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。

29、Unsupervisedlearning无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。最常见的无监督学习方法是聚类分析。

30、TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在2015年11月开源的机器学习框架，来源于Google内部的深度学习框架DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。

31、鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIYProjects。AIY全称是ArtificialIntelligenceYourself，顾名思义就是利用AI来进行的DIY功能套件。借助AIY项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为AIYProjects推出了两款硬件产品--AIYVoiceKit和AIYVisionKit。