今天若米知识就给我们广大朋友来聊聊人工智能的研究方法,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
人工智能的主要研究领域有哪些
答工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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。
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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。
人工智能研究的领域包括
答人工智能研究的领域包括但不限于以下10个领域为：
1、机器学习：让计算机通过数据来学习和改善自己的性能，并预测和做出决策。
2、自然语言处理：让计算机能够理解和处理人类语言，并生成自然语言。
3、计算机视觉：让计算机能够视觉上理解和识别图像、视频和物体。
4、语音识别：让计算机能够理解和转换人类语音为文本或指令。
5、机器人技术：让计算机能够控制和操作物理设备和机器人，以完成特定工作。
6、知识表示和推理：让计算机能够理解和处理知识，并使用逻辑推理来解决问题。
7、强化学习：让计算机能够通过和环境互动来自主学习和决策。
8、数据挖掘：让计算机能够自动发现和分析数据中的模式、趋势和关联。
9、智能交互：让计算机能够与人进行智能的交流和互动。
10、人工智能安全与隐私保护：用来确保人工智能系统的安全和保护用户的隐私。
人工智能研究的由来：
人工智能是20世纪下半叶的一个新兴学科，它的研究由来可以追溯到上个世纪40年代末期。当时，科学家们开始运用一些先进的数学方法和技术来研究机器与人类之间的智能差异和相似之处。直到1956年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡首次提出“人工智能”这一概念，并组织了一次著名的“达特茅斯会议”，将人工智能研究正式列为一个学科，这也标志着人工智能朝着系统化、专业化的方向发展。
人工智能研究的由来，很大程度上受到了计算机科学和信息技术的影响。为了使计算机能够更加智能化、自动化地完成一些高级任务，研究人员开始探究一些先进的算法、数据结构和方法，如人工神经网络、深度学习、机器学习等，在不断地探索和创新中实现了人工智能技术的发展。
此外，人工智能研究的推动还离不开一些重要的社会背景和需求。比如，在半导体工艺技术、通信技术、信息技术等方面的快速发展带来了计算机算力的迅猛提升和数据的海量积累，加之社会的快速进步和不断变化的需求，这都促进了人工智能理论和技术的发展。
人工智能研究的应用和前景：
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指模拟人类智能思维和行为的机器与计算机系统，其最初的由来与计算机科学、信息学等相关领域的发展有关。
20世纪50年代初期，计算机科学和信息学的研究者意识到，计算机在缺乏人工干预的情况下仅仅能处理固定的程序指令，因此研发出了人工智能。 而其初衷是为了让计算机系统能够自主学习、推理和执行任务，人工智能被看作是一种计算机科学与哲学的交叉研究领域，其中包括学习、推理、知识表示、感知和自然语言处理等。
然而，由于技术和计算机硬件水平的限制，人工智能的发展受到了一定的局限，此时AI的研究者们就将其聚焦到特定的背景和问题上。例如，在这个时期，AI开始被应用于如下的问题或问题领域：棋类游戏、专家系统、自然语言理解、自动驾驶、医疗诊断、视频识别以及图像处理等。
至今,随着计算机技术和互联网技术的飞速发展，人工智能的应用场景和被创造出的智能算法不断丰富和完善。如今，在推荐系统、智能客服、计算机视觉、自然语言处理等各种场景下，人工智能的作用显而易见。人工智能研究的进步，将会有助于改变人类社会和传统行业的生产方式、交流方式和决策方式，从而实现更高效、便捷、智能和人性化的运营模式和服务态度。
AI研究对象是什么
答目前人工智能的研究方向常见领域如下：
1. Reasoning, problem solving演绎、推理和解决问题：逐步推导的方式寻找更有效的算法
2. Knowledge representation知识表示法：让机器存储相应的知识，并且能够按照某种规则推理演绎得到新的知识。
3. Planning规划：建立可预测的世界模型，选择功效最大的行为，即可以够制定目标和实现这些目标的规范。
4. Learning机器学习：让机器从用户和输入数据等处获得知识，从而让机器自动地去判断和输出相应的结果。
5. Natural language processing自然语言处理：探讨如何处理及运用自然语言，自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。
6. Perception感知：机器感知是指能够使用传感器所输入的资料（如照相机、麦克风、声纳以及其他的特殊传感器）然后推断世界的状态。计算机视觉能够分析影像输入。另外还有语音识别、人脸识别和物体识别。
7. Motion and manipulation运动和控制：机器人。
8. Social intelligence社会智慧：情感计算，了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动。（这涉及博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测）
9. Artificial General intelligence(AGI) 通用人工智能：又称为(Strong AI)强AI：具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能，能表现正常人类所具有的所有智能行为。目前人工智能研究阶段只停留在弱人工智能（applied AI，narrow AI，weak AI, artificial narrow intelligence, ANI）只处理特定的问题。弱人工智能不需要具有人类完整的认知能力，甚至是完全不具有人类所拥有的感官认知能力，只要设计得看起来像有智慧就可以了。而强人工智能也指通用人工智能（artificial general intelligence，AGI），或具备执行一般智慧行为的能力，通常把人工智能和意识、感性、知识和自觉等人类的特征互相连结。
人工智能的研究范围有哪些？
答智能模拟
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：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，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。
学科范畴
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。
涉及学科
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，社会结构学与科学发展观。
研究范畴
语言的学习与处理，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，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。
应用领域
机器翻译，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，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。
关于人工智能
答“人工智能”（Artificial Intelligence）简称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。
人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何把计算机用得更聪明；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。
人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域。
人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器博弈软件等。但是，人工智能不等于软件，除了软件以外，还有硬件及其他自动化和通信设备。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器智能。有人把人工智能分成两大类：一类是符号智能，一类是计算智能。符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能。
传统人工智能主要运用知识进行问题求解。从实用观点看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的表示方法、知识的运用和知识获取。
人工智能从1956年提出以来取得了很大的进展和成功。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设，认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。这样，可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统，如人的神经系统、计算机的构造系统等。80年代Newell 等又致力于SOAR系统的研究。SOAR系统是以知识块(Chunking)理论为基础，利用基于规则的记忆，获取搜索控制知识和操作符，实现通用问题求解。Minsky从心理学的研究出发，认为人们在他们日常的认识活动中，使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识。该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中。因此，在70年代他提出了框架知识表示方法。到80年代，Minsky认为人的智能，根本不存在统一的理论。1985年，他发表了一本著名的书《Society of Mind(思维社会)》。书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会。以McCarthy和Nilsson等为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人，认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。
近年来神经生理学和脑科学的研究成果表明，脑的感知部分，包括视觉、听觉、运动等脑皮层区不仅具有输入/输出通道的功能，而且具有直接参与思维的功能。智能不仅是运用知识，通过推理解决问题，智能也处于感知通道。
1990年史忠植提出了人类思维的层次模型，表明人类思维有感知思维、形象思维、抽象思维，并构成层次关系。感知思维是简单的思维形态，它通过人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官产生表象，形成初级的思维。感知思维中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法进行概括，并用形象材料来思维，可以高度并行处理。抽象思维以物理符号系统为理论基础，用语言表述抽象的概念。由于注意的作用，使其处理基本上是串行的.
人们很难接受与已学知识和经验相左的信息或观念，因为一个人所学的知识和观念都是经过反复筛选的。若米知识关于人工智能的研究方法介绍就到这里，希望能帮你解决当下的烦恼。
