请问人工智能是什么意思？它主要干什么用的？

一、请问人工智能是什么意思？它主要干什么用的？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

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等。

二、除了"模式识别"和"自然语言理解",人工智能还有哪些研究领域?

模式识别和自然语言理解,只是人工智能的课程，每个课程都是一个研究方向，在细分的话在模式识别下又有很多方向，如机器学习等，还有智能控制、群集控制、语音识别、数据挖掘、专家系统、推理系统、机器人技术、机器视觉、计算机视觉等都是其研究方向，最重要的是，人工智能是由下面三个大方向构成，控制理论（智能控制、经典控制）、信息处理（语音、图像理解处理）、机器人技术。

三、如何实现人工智能与大数据相结合

首先，两者都在发展过程中。

实现两者结合，面临两个相反的发展方向：

一、保持现有系统技术不变，而收集得到的大数据，做为主导。

人工智能的发展，为大数据的使用提供技术支持。

人工智能技术处于从属地位。

显然，这样束缚了人工智能的发展。

采用这种思路的公司，最终结局是，大数据业务被新兴的人工智能公司抢占。

二、放弃现有大数据所依赖的成熟的系统技术。

人工智能独立发展，成熟以后，现有的大数据资源再与人工智能系统改码对接。

这个问题，等于人工智能的发展方向问题。

要搞一种依赖现有编码语言的应用技术呢？

还是要搞一种电子产品人格化的基础技术？

若决心搞后者，可不仅仅要颠覆应用软件与操作系统，甚至硬件、芯片，都必须改动。

所以，那个战胜李世石的阿拉法狗，没有前途。

程序化的人工智能，一路艰辛，没有前途。

人格化的人工智能，才是光明大路。而且比多数人想象的要容易得多。

附加说明：

程序化与人格化的主要差别是什么？

程序化人工智能，

内容与形式层层分离。

数码段的编码方案出自人为约定。依赖单是非逻辑。

数码段具备的含义，需要层层翻译。

各输入输出设备之间，不具有如同量子纠缠一样的含义纠缠关系。

人格化人工智能，

内容与形式和谐统一。

数码编码方案出自人的注意力运行原理。依赖多是非逻辑。

从输入到运算，到输出，结构简洁，一体和谐同步。含义相互纠缠，如同一体。

不需要设备驱动程序，也不需要应用程序，只有一个操作系统。或改名叫做运行系统。

四、未来人类都不用上班，人工智能将怎样改变我们的生活？

人工智能的发展越来越受到世界各国的重视。人工智能是一门边缘学科，用来模拟人的思维，并且有越来越多的实用意义，而且许多不同专业背景的科学家正在人工智能领域内获得一些新的思维和新的方法。

据国外媒体报道，埃隆·马斯克（Elon Musk）指出，人工智能机器可能会取代人类，成为新的劳动力。随着自动化在未来成为常态，可供人类选择的工作岗位可能会越来越少，未来人类都不用上班，人们也将更好地享受生活。

人工智能到底是什么？

人工智能的主要领域包括问题求解、语言处理、自动定理证明、智能数据检索等领域。这些综合概念在自然语言处理、情报检索、自动程序设计、数学证明都有重要应用。人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋程序。在下棋程序中应用的其他技术也包括把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题规约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序更是能够达到击败人类的世界冠军的程度，已经展现了人工智能的威力。

求解及搜索？人工智能的大课题

问题求解及搜索是人工智能的一个大课题，它是指许多涉及规约、推断、规划和相关过程的核心概念。问题求解是一个非常模糊的课题，广义的说包含了全部计算机科学，这里我们仅仅讨论狭义的问题求解。在人们分析了人工智能研究中运用的问题求解方法后，发现许多方法都是通过试探搜索的方法来实现问题求解的。其中，难题和博弈问题提供了丰富的来源，下面以下国际象棋的问题为例子来分析以问题求解为代表的人工智能原理。

为了实现一个能够下棋的程序，我们采用状态空间的方法来解决问题。首先要为象棋建立一个数学模型，用一种或多种合适的数据结构来表示象棋。这样就有一个建立模型的逻辑问题，合适的逻辑将对后面的求解象棋问题起到重要的作用。一个比较简单的方法是：给不同的棋子赋予不同的权值，其中给“王”赋予超过其他棋子很多的权值，这样再确定一个目标函数，以减少对方的权值总和为目的，就可以获得一个比较简单的走法。当然如果这样的模型过于简单，效果也不会很好。在我们获得了一个数学上的模型之后，将问题分解成为用

这模型能够理解的子问题。而求解象棋问题的过程就是一个试探搜索的过程，把象棋的规则和目标函数的可能运行方向结合起来，就可以指导下一个子的落子位置，也就是说获得了一个状态的集合。然后从这个状态集合的每个状态推导再下一步的状态集合，这样反复运行，就可以得到一个树型结构，在这个结构中运用一系列的规则和搜索技术，就可能确定一个合理的走法。很明显，如果状态空间的精度越高，属性结构的复杂度就越高。

从上面可以看出，类似上面这样的状态空间求解问题的主要技术包括状态的描述、描述目标状态和搜索策略。其中搜索策略模拟人的思维过程，是体现算法优劣的关键部分。主要的搜索策略包括有宽度优先的搜索、深度优先的搜索、启发式的搜索等。状态空间方法借助于现代计算机的强大的计算能力，尽可能地穷尽所有的可能的状态，是一个最多被应用的人工智能理论分支。

另一种不同于状态空间法的方法是问题规约的方法。在问题规约的方法中，问题描述或目标是其主要的数据结构。已知问题的描述，然后通过一系列的变换，把此问题最终变为一个子问题的集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始的问题。比如著名的“梵塔问题”就是可以这样解决的一个问题。可见一个采用问题规约的问题表示可以有三个部分组成：一个初始问题的描述、一套把问题变成子问题的算符、一套本原问题的描述。

人工智能包含的领域非常广泛，问题的求解只是其中的一个重要方面。其他的方面包括比如谓词演算、规则演绎系统、机器人问题以及专家系统等一系列问题。

马斯克所说，为了适应这个不断发展的世界，人类最终会与“数码超级智能”机器人达成共生的关系。和人工智能机器人一起上班，你准备好了吗？