人工智能教育领域包含范围

人工智能教育领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，以及教育机器人、智能教学系统等应用。

随着人工智能技术的不断发展，该领域的范围将越来越广泛。

人工智能除了下棋还能做什么

不再只下棋的谷歌A.I.开始探索外星生命存在的可能。

动点科技最新获悉：NASA科学家成功地在开普勒-90星系中找到了一颗新的地外行星，将其命名为开普勒-90i。还在另外一个星系开普勒-80里找到了一颗开普勒-80g。据了解开普勒-90星系距离地球2,545光年（约24,077万亿公里），加上新发现的开普勒-90i，该星系一共拥有8颗行星。开普勒-90星系成为了迄今为止人类天文观测到的行星最多的星系，虽然本身这项发现就是一件科学界的大事，但更重要的是它是由Google采用机器学习算法加持对美国宇航局开普勒天文望远镜获取的数据进行分析得出的。这意味着，人工智能这趟车已开进星辰大海。

首先，科学家们制作了一个数据集来训练神经网络，这意味着可以生成600万个假想图，然后这些图像显示了引力透镜的作用。然后，神经网络对数据失去了控制，让它慢慢识别出不同的模式。最后再进行一些微调，可以在一瞬间识别出有引力透镜现象的程序。

负责人Petrillo说：“一个高水平的人类工程师团队每小时可以筛选出1000个图像对比。”比如他自己的团队估算出的数据，大约每3万个星系中就会出现一个。因此，一周无休的情况下也最多只能找出五到六个。相比之下，神经网络可以在短短20分钟之内筛选21789张图片数据库。Petrillo说，这还是一个古老的计算机处理器，但已经可以大幅缩短过程。

神经网络并不像计算机那么精确，为了避免遗漏，它的参数筛选条件并不严格。它会产生761个可能的后选择，再通过人类的方式筛选，最后缩小到56个。这种方法需要人类的进一步观察来配合。但Petrillo表示，其中只有大约三分之一的数据有效。与过去几十年整个科学界发现大约100个引力透镜相比，现在每一分钟就会发现一个。这是一个令人难以置信的提升速度，也是非常完美的方法。

找到这些现象对于天文学的奥秘发现有着重要的意义。宇宙到底是什么构成，我们所熟悉的物质（包括行星、恒星、小星星等）只占宇宙空间物质的5%，而其余不知道成分的物质，占了95%的比例。这包括一种被称为暗物质的假象物，但人类从未直接观测到。相反，我们研究它对宇宙的引力作用，可以作为引力透镜的关键指标。

那么人工智能技术还能做些什么呢？研究人员正在研发一些新的工具。比如Petrillo就在进行类似于身份识别的工作，他对星系进行分类。而还有一些科学家则在帮助梳理数据流，寻找有趣的信号，比如一个神经网络，可以消除来自于无线电望远镜的人为干扰，帮助科学家寻找到更有价值的信号。而更多的应用是用来识别脉冲恒星，定位异常的外行星，或者提高天文望远镜的图像分辨率。简而言之，人工智能还有大量的潜在应用价值。

著名物理学家史蒂芬·霍金教授此前曾经说过，在未来100年内，人工智能的机器人将反过来控制我们人类在最新的一次讲话中，霍金教授表示如果人工智能未有征服人类，那么先进的外星文明将会这样做。不过现在看来，两者可能会携手制造这样的危机。

人工智能主要发展方向是那些业务

小编觉得从人工智能的应用出发，就可以了解人工智能的具体业务。

通过人工智能处理视觉图像声音以及雷达探测到的信息进行自动驾驶，目前自动驾驶的分级分为5各级别，L1依靠汽车雷达实行探测与前车的实时距离自动控制加减速，从而保持与前车的安全距离。L2配备了车道偏离系统同时可以实现自动变道。L3道路环境的观察者由人变更为系统，系统已经完全能够识别出直线、弯道、红绿灯、限速路牌，路上行走奔跑的人猫狗等等各种环境。L4情况下人只需要在极端天气下进行决策。L5情况下人只要在里面就行了。

贝莱德集团正是全球最大的资产管理公司，对于公司的主动型基金业务，进行了重新安排，首先做的就是辞退一些主动型基金经理，取而代之的就是引入量化投资，人工智能和量化投资又简直是天作之合，未来主动投资和量化投资的竞争谁赢谁输还尘埃未定。

人工智能在医疗领域的应用也相当丰富，从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。通过类似SIRI的人工智能助手，减少了我们就医的成本，也减少了医生的负担；人工智能在医学影像的应用可以大大减少对于这类专业医生的需求，同时也提升了影片识别的精度；人工智能可以提升医药的研发进程；最后也能带给我们更加精准合理的营养学建议。

当然这仅仅是一部分目前的应用，未来人工智能的应用场景会更广

人工智能应用系统包括

人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统四个领域。

1、自然语言处理

自然语言处理，英文NaturalLanguageProcessing，简写NLP。NLP这个概念本身过于庞大，可以把它分成“自然语言”和“处理”两部分。先来看自然语言。区分于计算机语言，自然语言是人类发展过程中形成的一种信息交流的方式，包括口语及书面语，反映了人类的思维，都是以自然语言的形式表达。

2、计算机视觉

计算机视觉，也就是cv其实研究成像过程中的各种逆问题，试图从二维图像中恢复有意义的信息，这里需要格外提醒的一点就是逆问题通常不解析，这也和我们遇到的其他数学物理问题一样，正过程是解析的，有公式，逆过程不解析，没有解析解。

3、语音识别

语音识别是计算语言学的跨学科子领域，利用其开发方法和技术，能够通过计算机识别和翻译口语。也被称为自动语音识别技术（ASR)，计算机语音识别或语音到文本（STT)技术。它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。

4、专家系统

专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，一个专家系统必须具备三要素：领域专家级知识，模拟专家思维，达到专家级的水平。

人工智能的发展从哪些方面改变了社会的结构方式

人工智能的发展从多个方面改变了社会的结构方式。

首先，人工智能在生产领域的应用使得生产过程更加自动化和智能化，减少了人力成本，提高了生产效率。

其次，人工智能在交通、医疗、金融等领域的应用，改变了传统服务模式，提供了更加便捷和高效的服务。

此外，人工智能的发展也带来了新的职业需求和就业机会，同时也对教育和培训提出了新的要求。总之，人工智能的发展深刻影响了社会的结构方式，推动了社会的进步和变革。