大家好，今天来为大家分享人工智能主要研究领域和应用领域的一些知识点，和人工智能涉及的八大学科的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

一、人工智能涉及的八大学科

1、人工智能涉及的学科比较多,生活中的方方面面都有人工智能的实际应用,主要涉及哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学等学科

2、研究范畴:自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式

3、应用领域:智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂

4、实际应用:机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等.

二、人工智能可以分为五大类别是

弱人工智能的英文是ArtificialNarrowIntelligence，简称为ANI，弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。

强人工智能的英文是ArtificialGeneralIntelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。

超人工智能的英文是Artific我:mip.680.comialGeneralIntelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。

三、人工智能的四个研究途径

1、演绎、推理和解决问题早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用机率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。

2、对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的记忆体或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。

四、人工智能的发展可分为哪两个时期

第一阶段是技术的智能化，但没有变成产业或者经济现象，第二阶段是经济的智能化，人工智能可以开始在广泛的经济领域施展魔力，它还分为前后两个阶段，前半段是通用能力的开发和资源的AI能力的平台化，后半段是全面产业化，行业应用和商业化开始进行。

五、人工智能技术演进可分为两个阶段

1、第一阶段主要是研究人的认知与思维过程并将其机械化，使计算机可以模拟人的思考过程，即机械化推理又或形式推理。对于形式推理我国古代，古希腊与公元前一千年就有所研究，并对后世思维过程产生了重大的影响，推动了亚里士多德的三段论与归纳法。十七世纪德国数学家和哲学家莱布尼兹认为一切现实事件都可以通过物理符号将其逻辑化并进行推理，即‘万能符号’理论，这为数理逻辑发展奠定了基础，也是第一阶段人工智能思想的萌芽。但是人们渐渐发现基于模拟人类思维过程的人工智能应用范围很小，只能解决一些简单的问题，一旦超出范围或复杂度高一些机器就无能为力了，这使人工智能迎来第一次沉默期。

2、第二阶段也就是我们现在所处的阶段，不再强调模拟人的思维过程进行逻辑推理，而是基于统计学原理，利用智能算法在海量数据的基础上寻找规律并实现机器的监督学习。在人工智能迎来第一次发展低谷时，基于专业知识库的专家系统和以分布存储并行处理为核心的人工神经网络为人工智能迎来发展高峰期，但由于机器的计算能力差，成本太高，个人电脑开始走进各个家庭等原因使人工智能的发展再次进入冬眠期。如今，随着摩尔定律的不断印证，计算机计算性能大幅度提升，人工智能飞速发展一路高歌猛进，早已悄无声息地渗透进各行各业。

OK，关于人工智能主要研究领域和应用领域和人工智能涉及的八大学科的内容到此结束了，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望对大家有所帮助。

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