NG体育人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。
机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一。
深度学习：源于人工神经网络的研究，多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一台新的领域，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
“像人一样行动”：弱人工智能领域ng体育电，如人形机器人ng体育电、iRobot、波士顿动力公司的Atlas。
第一代机器人：示教再现型机器人。第一代机器人可以重复的根据人当时示教的结果，再现出这种动作，该类机器人的特点是它对外界的环境没有感知。
第二代机器人：带感觉的机器人。这种带感觉的机器人是类似人在某种功能的感觉。比如：力觉、触觉、听觉。
第三代机器人：智能机器人。理想中所追求的最高阶段，智能机器人，只要告诉他做什么，它就能完成，目前的发展或是只在部分领域有所成果。
人工智能的四要素是数据、算法、算力ng体育电、场景。要满足这四要素，我们需要将AI与云计算、大数据和物联网结合以智能社会。
1956年8月，在美国达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡（John McCarthy，LISP语言创始人）、马文·闵斯基（Marvin Minsky，人工智能与认知学专家）、克劳德·香农（Claude Shannon，信息论的创始人）、艾伦·纽厄尔（Allen Newell，计算机科学家）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon，诺贝尔经济学奖得主）等科学家聚在一起，讨论着一台不食人间烟火的主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。
会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一台名字：人工智能。因此，1956年也就成为了人工智能元年。
人是一台物理符号系统，计算机也是一台物理符号系统，因此，可以用计算机来模拟人的智能行为。
知识表示、知识推理、知识运用是人工智能的核心。符号主义认为知识和概念可以用符号表示，认知就是符号处理过程，推理就是采用启发式知识及启发式搜索对问题求解的过程。
人脑不同于电脑，并提出链接主义的电脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式。
链接主义中，一台概念用一组数字，向量，矩阵或张量表示。概念由整个网络的特定激活模式表示。每个节点没有特定的意义，但是每个节点都参与整个概念的表示。
符号主义偏向于理论逻辑推理；链接主义逻辑性弱，解释性较弱，着重于结果。行为主义偏向于应用实践，从环境不断学习以不断修正动作。
智能不需要知识、不需要表示ng体育电、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化；智能行为只能在现实世界中，通过与周围环境的不断交互而表现出来。
1956年，在美国汉诺斯小镇的达特茅斯学院中，召开了一台关于“用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能”的会议，即所谓的“人工智能”。
1959年，阿瑟·萨缪尔(Arthur Samuel)创造了“机器学习”一词，其研制的跳棋程序打败了Samuel本人。在此期间，机器翻译、机器定理证明、机器博弈开始兴起。
由于当时计算机运算能力的不足，程序的计算复杂度较高，导致机器翻译等项目失败。同时，一些学术报告对人工智能研究提出的理论质疑以及人工智能使得人工智能的研究经费普遍减少。
1985年ng体育电，出现了具有更强可视化效果的决策树模型，以及突破早期感知机局限的多层人工神经网络；日本国际贸易和工业部投资第五代计算机的发展；具备逻辑规则推演和特定领域回答的专家系统开始盛行。
1987年，LISP机的市场崩塌，人工智能研究的技术领域再一次陷入瓶颈，抽象推理不再继续被人关注，基于符号处理的模型遭到诸多人工智能研究者的反对。
1997年，IBM研发的深蓝(Deep Blue)战胜世界国际象棋冠军，长短期记忆网络(Long Short-Term Memory)概念的提出以及神经网络应用于优化反向传播。2006年，杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和他的学生开始研究深度学习。复苏期间，计算机性能与互联网技术快速普及，促进了AI的发展。
2010年宣告了大数据时代的到来，新一代的信息技术引发信息环境与数据基础的变革，计算机的计算能力不断增强，海量的图像、语音、文本等非结构化数据不断出现。新一代的人工智能产品不断推出，如：
使用了“强化学习”的AlphaZero 在2017年10月发布后两个月内横扫了所有棋类游戏 AI
用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术，又称计算机视觉，是研究如何让计算机“看”的科学。
研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的统称。
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