本篇文章给大家谈谈人工智能技术及应用题目及答案，以及人工智能前景和现状对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

一、人工智能在建筑学的发展方向

1、可以将利用人工智能的算法运用到建筑学的设计中。未来的建筑学的课程也将随之变化。随着A.I.人工智能技术日渐成熟和建筑学者们的积极研究探讨，平面图自动生成程序终于被研发面世。

2、A.I.人工智能设计工具的发明出现给予建筑领域带来未来无限可能，也唤起了对未来工作模式的想象。A.I.将成为设计师紧密的伙伴，从设计最初至设计成果将分为5个阶段进行。

3、第一阶段：CITIZENS民众--从民众的日常使用设备如手机、笔记本、平板电脑等获取信息，

4、第二阶段：INTERNET网络--资料收集上载到云端，

5、第三阶段：SORTINGALGORITHM算法分类--以计算机算法推算和过滤，提供最有关联的资料，

6、第四阶段：ANALYSEBYAISOFTWARE人工智能分析--AI进行分类和分析，并起草一个粗略的计划，

7、第五阶段：ANALYSEBYARCHITECTS建筑师分析--建筑师和规划师改进该计划，其结果是一个经由人工智能和人类思考分析的完整计划。

8、A.I.在建筑领域中的前景未来是乐观的。

二、人工智能融合了哪些学科的知识

1、人机对话智能交互技术；这项技术能让人类做到真正与机器智能的对话交流，机器人不仅能理解用户的问题并给出精准答案，还能在信息不全的情况下主动引导完成会话。当前这一块做得比较成熟的谷歌与Facebook。

2.液态金属控制技术；这个大家也许能脑补出终结者里面的液态机器人。这项技术的核心就是，通过控制驱动电磁场外部环境，对液态金属材料进行外观特征、运动状态的准确控制。

3．脑机接口技术；它能使人类用意念控制机器。是不是已经有点科幻的味道出来了。此技术通过对神经系统电活动和特征信号的收集、识别及转化，使人脑发出的指令能够直接传递给指定的机器终端，在人与机器人的交流沟通领域有重大创新意义。

4．敏感触觉技术；简单来说就赋予机器人可以感觉的皮肤。该技术是采用基于电学和微粒子触觉技术的新型触觉传感器，能让机器人对物体的外形、质地和硬度更加敏感，最终胜任医疗、勘探等一系列复杂工作。

5．柔性机器人技术；通俗来讲就是软体机器人，最大的特点就是采用柔韧性材料制造，可以最大范围内任意改变自身形状，能到达很多一般技术无法企及的地方，实现检测。

三、人工智能前景和现状

人工智能行业目前正在迅速发展。近年来，深度学习技术的出现使得自然语言处理、计算机视觉等应用得到了显著提升。在自然语言处理领域，深度学习技术已经取得了很多突破性进展，如语音识别、机器翻译、自然语言理解等。在计算机视觉领域，深度学习技术也取得了很多成果，如图像分类、目标检测、实时视频分析等。

四、人工智能导论新版课后答案

1、（2）记忆与思维能力（会思考）【逻辑思维】【形象思维】【动物思维】（灵感思维）

2、人工智能的定义：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能

3、1知识表示（将人类的知识表示模型化，形象化）【通用】

4、2机器感知（机器视觉，机器听觉）【机器提东西】

5、5自然语言的理解（语言的翻译，语言的理解，小度，小爱）

6、7数据挖掘与知识发现（淘宝推送）

7、8专家系统（医疗上，由相关zheng）

8、11组合优化问题（调度，合理智能交通）

五、人工智能的功能分类

1、人工智能（ArtificialIntelligence），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。

2、认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。

3、现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。

4、二、机器学习AI（MachineLearningAI）

5、机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。

6、如果机器学习是前沿的，那么深度学习则是尖端的。这是一种你会把它送去参加智力问答的AI。它将大数据和无监督算法的分析相结合。它的应用通常围绕着庞大的未标记数据集，这些数据集需要结构化成互联的群集。深度学习的这种灵感完全来自于我们大脑中的神经网络，因此可恰当地称其为人工神经网络。

7、深度学习是许多现代语音和图像识别方法的基础，并且与以往提供的非学习方法相比，随着时间的推移具有更高的准确度。

8、希望在未来，深度学习AI可以自主回答客户的咨询，并通过聊天或电子邮件完成订单。或者它们可以基于其巨大的数据池在建议新产品和规格上帮助营销。或者也许有一天他们可以成为工作场所里的全方位助理，完全模糊机器人和人类之间的界限。

OK，本文到此结束，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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