人工智能包括哪些内容

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统和内容生成等方面的内容。

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。

人工智能具体涉及哪些领域

人工智能共涉及九大板块，具体包括：

1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）

2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）

3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）

4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）

5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）

6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）

7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）

8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）

9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）

人工智能的发展时期7个阶段

第一阶段

50年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序、LISTP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。

第二阶段

60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-Ⅱ语音处理系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议。

第三阶段

80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段

80年代末，神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段

90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，使人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深人到社会生活的各个领域。

AI人工智能给我们带来多大的机遇和挑战

人工智能的发展会进一步促进产业结构的升级，而产业结构的升级一方面可以提升生产效率，一方面也会促进人才结构的升级，所以人工智能的发展是一个必然的趋势之一。

人工智能的发展既会带来机遇，也会带来挑战，具体将体现在以下几个方面：

第一：人工智能会开辟出大量的工作岗位。人工智能的发展会带来大量新的工作岗位，而这些新的工作岗位会给年轻的技术人才更多的发展机会，从促进就业的角度来说，人工智能的发展为相关人才带来了更多的机遇。当然，由于人工智能相关人才的培养周期比较长，所以相关人才的缺口还是比较大的。

第二：智能体会代替一部分工作岗位。人工智能的发展也会对一些传统岗位带来挑战，大量的传统岗位会被智能体所取代，这些岗位往往具备劳动强度大、技术含量低、岗位附加值低、危险系数高等特点，随着人工智能技术的发展，智能体未来能够替代的岗位会逐渐增多。对于从事相关工作岗位的人来说，人工智能的发展会带来新的挑战。

第三：人工智能知识将逐渐普及。随着产业互联网的发展，物联网、大数据、人工智能等相关技术将逐渐落地到传统行业，因此对于职场人来说，学习人工智能相关知识将是有必要的。对于不少工作压力比较大的职场人来说，学习人工智能相关知识也会带来一定的压力。

最后，学习人工智能相关知识可以从编程语言开始学起，比如Python语言就是一个不错的选择，一方面原因是Python语言简单易学，另一方面原因是Python语言在人工智能领域有广泛的应用。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！