大家好，今天来为大家分享人工智能发展史活动的一些知识点，和人工智能发展史活动总结的问题解析，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！
本文目录
人工智能的研究内容
人工智能的研究内容如下的：
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
扩展资料
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。
人工智能到底有多厉害？
诚邀~要想知道人工智能有多厉害，且听工程师小何给你讲讲：
人工智能，就是人们所说的AI，是最近几年特别火的一个技术概念，它主要是研究领域包括机器人、语音算法、图像识别、语言处理等的一门新的技术科学；
人工智能厉害的地方是因为；
1、人工智能能够像人那样思考，具有与人类似的思维和意识；
2、人工智能是一个多领域的科学，首先要精通计算机，心理学和哲学，这就要求人工智能的研究是一个高技术的工作，这也是人工智能高达上的一个原因吧；
3、人工智能目前在某些领域可以做的比人脑更快、更准确，可以胜任大部分人所不能完成的工作，帮助人们解决生活中的困难，这也是人工智能的厉害之处；
4、人工智能的研究反过来会促进人类对大脑的开发，对人类的发展只会更有好处。
以上就是我的回答，感兴趣的小伙伴可以一起交流分享~谢谢~
人工智能技术有哪些？
现在人工智能的类型太多了，随着人工智能的普及，应用范围的拓展，还将进入更多的领域。
现在人工智能所涉及的学科有：认知科学，数学，神经生理学，信息论，控制论，不定性论，计算机科学，心理学，哲学，语言，自然科学和社会科学等等几乎所有的学科。
应用领域有：翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言，图像理解，遗传编程，自动程序设计，大信息的处理，储存，管理，执行一些生命体无法执行的任务，或者复杂的和规模庞大的任务等等。
具体应用方面有：网络，工业，农业，航空航天，军事，自然，家庭，个人等等，各行各业都有人工智能的身影。
ai服务发展史
我们常听说的AI人工智能，指的是根据对周围环境的感知，能够做出与人类相似的反应的计算机程序。2016年引起轰动的AlphaGo击败李世石等围棋高手事件，令AI技术又一次进入大众视野当中，掀起一波不小的AI热潮。但其实早在世界上第一台计算机诞生之际，AI就已经开始悄悄萌芽。
第一次AI热潮
1950年10月，“计算机之父”艾伦·图灵发表论文《计算机械和智能》（ComputingMachineryandIntelligence），探讨了机器具备智能思维的可能性，并提出一个有趣的测试方法：如果一台机器能够与人类展开对话而不被识破机器身份，称这台机器具有智能思维，这就是著名的“图灵测试”。
艾伦·图灵
1956年8月，约翰·麦卡锡、马文·闵斯基、克劳德·香农等科学家在达特茅斯开展了一场学术会议，会议的主题是：用机器模仿人类学习以及其他方面的智能，并将这一学科命名为“ArtificialIntelligence”——人工智能。达特茅斯会议被认为是全球人工智能研究的起点，在之后的十几年中，数学证明系统、语言学习、人机对话系统等技术的开发应用掀起了第一波AI热潮，然而由于当时计算机运算能力、程序设计及算法技术的限制，人工智能的发展陷入瓶颈。
第二次AI热潮
在上个世纪80年代，专家系统在某些专业领域取得成功。专家系统指的是内部含有大量某个领域专家水平的知识与经验，可以利用这些经验解决问题的智能系统，专家系统在基础学科的成功应用获得了企业的认可，企业试图研发能够实现人机对话、语言翻译、具有人类逻辑推理思维的机器人。
但是专家系统的应用领域太狭窄，没有大数据的支撑，知识和经验的获取比较困难，更适用于科学研究，而非企业所设想的智能语音、语言翻译等应用，因此到90年代初，AI的发展再次陷入了低谷。
第三次AI热潮
专家系统的失败恰恰印证了图灵在《计算机械和智能》中的建议：与其研制模拟成人思维的计算机，不如尝试制造更简单的，或许相当于小孩智慧的系统，然后让系统不断学习。当我们抛弃所谓的专家的成熟经验，转而从数据特征建模的角度，让机器去学习、寻找规律，再应用规律解决问题，反而能获得更好的结果。
2006年杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）发表论文《一种深度置信网络的快速学习方法》，正式提出深度学习的概念，并给出一种深度学习方法，2006年至今，深度学习一直处于快速发展阶段，在图像、语音、自然语言处理等方面有重大突破，广泛应用于金融、教育、家居、自动驾驶、医疗、机器人等领域。AI正在颠覆传统，给我们的生活带来巨大的改变：苹果Siri、微软小冰等智能助手的推出，让我们能更便捷地操作各类科技产品；手机银行搭载的人脸识别技术，能够有效降低金融诈骗风险，保护财产安全；各大搜索引擎利用深度学习技术对网页进行排序，提高搜索的相关性和准确度……
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。