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机器人和人工智能有什么区别，他们有什么内在联系？
机器人，能够完成某些指令和任务，即使是被动的被操控的，并非智能的，仍然是机器人。机器人主要是在外形态，硬件上的体现。
人工智能则是软件上的，体现在内在的智慧和学习上，能够自主的去完成所分配的任务，且在任务完成中可以自我完善和学习，不断的自我提升，具备相当程度的自主能动性。
人工智能的主要应用领域有哪些？
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。
简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。
随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。
这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。
此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。
当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。
金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。
法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。
制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。
在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用
人工智能这个概念最早是什么时候提出来的？当今世界对人工智能持什么态度？
普遍认为，人工智能概念是在上个世纪五十年代提出来的。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类思维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。人工智能自从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，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”。随着人工智能的发展，数据云的普及，服务业也将经历大规模的洗牌重组，大量专业技术岗位被智能软件和AI替代，剧烈冲击物流、销售、金融、商务、勘察、传媒、娱乐、管理等行业，全面重塑社会形态。
人工智能技术对人类的社会进步、经济发展和文化提高都有巨大的影响。随着时间的推进和技术的进步，这种影响将越来越明显地表现出来。当然，还有一些影响，可能是我们现在难以预测的。可以肯定，人工智能将对人类的物质文明和精神文明产生越来越大的影响。
现在有真正的人工智能吗？
现阶段将人工智能分为两种，弱人工智能和强人工智能，现在没有实现具有情感或者独立思考的人工智能，现有实现的是弱人工智能，弱人工智能指的是可以代替人工作，但是没有情感的人工智能，深度学习算法通过大数据的训练，实现状态的转移，采用的是马尔可夫链，每一个状态之间的转移只考虑概率，不考虑目的，计划。使得在当前算力大幅度提高的情况下，可以通过每秒数万亿的计算实现弱人工智能。至于超级智能（有情感有创造力的智能）现有阶段暂时未有明确实现方式，乃至有些国际上的专家仍对其表示怀疑态度，早期人工智能分别为规则式的，和神经网络式的，最后在深度学习算法的发现，奠定了神经网络算法的地位，而不是构造一个庞大的系统，构建有各种规则，如果再过二十年，又有超越深度学习的算法实现，那么可能会出现超级人工智能，颠覆性的技术产生大概是三十年左右发生一次
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