一、人工智能怎么用高级点说
1、算法（Algorithms）：一组用于人工智能、神经网络或其他机器的规则或指令，以帮助它自己学习；分类、聚类、推荐和回归是四种最常见的类型。
2、人工智能（Artificialintelligence）：机器模拟人类智力和行为做出决策、执行任务的能力。
3、人工神经网络（ANN）：这种学习模型，模拟人脑运作，从而解决传统计算机系统难以解决的任务。
4、自主计算（Autonomiccomputing）：系统自适应自我管理自身资源用于高级计算功能的能力，而无需用户输入。
5、聊天机器人（Chatbots）：聊天机器人（简称chatbot）通过文本对话、语音命令来模拟与人类用户进行对话。它们是有AI功能的计算机程序的常用界面。
6、分类（Classification）：分类算法让机器根据训练数据给数据点进行分类。
7、聚类分析（Clusteranalysis）：一种用于探索性数据分析的无监督学习，查找数据中的隐藏模式或分组；群集的建立是通过欧氏距离（Euclidean）或概率距离等定义的相似性度量。
8、聚类（Clustering）：聚类算法让机器将数据点或项目分成具有相似特征的组。
9、认知计算（Cognitivecomputing）：一种模仿人类大脑思维方式的计算模型。通过使用数据挖掘、自然语言处理和模式识别来进行自学习（self-learning）。
10、卷积神经网络（CNN）：一种识别和处理图像的神经网络。
11、数据挖掘（Datamining）：通过查看数据集以发现和挖掘其中模式，从而进一步使用数据。
12、数据科学（Datascience）：结合统计、信息科学、计算机科学的科学方法、科学系统和科学过程的交叉学科，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。
13、决策树（Decisiontree）：一个基于分支的树模型，绘制决策及其可能后果的模型图，与流程图类似。
14、深度学习（Deeplearning）：机器通过由层叠信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。
15、Fluent：一种可随时间变化的条件。
二、人工智能怎么控制人的大脑
1、控制大脑的方法，是用深度学习的方式让AI模拟人工神经网格（ANN）掌握对图像的识别，然后通过操控人工神经网络，达到对大脑的控制。
2、具体而言，即研究人员建立一个基于人工神经网络的视觉系统模型，每个网络都以一个由模型神经元或节点（类似于真实神经系统中的突触）组成的任意架构开始，这些神经元或节点可以以不同的强度（权重）相互连接。然后，用一个包含超过100万张图像的图库来训练这些模型。当研究人员向模型展示每张图像，以及图像中最突出的物体（比如飞机或椅子）的标签时，模型通过改变连接的强度来学习识别物体。
3、随后把这些图像呈现给猴子来测试AI模型控制猴子神经元的情况，结果表明，AI模型可以强烈激活所选定的大脑神经元，甚至可以精确控制单个神经元和位于网络中间的神经元群。因此，未来可能只要能操控视觉神经网络模型AI，就可以控制大脑。
4、由于人和非人灵长类动物的解剖和生理都相似，这一研究结果似乎也可以推论到人，也就是未来如果采用某种AI模型，就可以控制人的大脑。
5、但这种控制显然是初步的和局部的。实际上，准确地说，这种情况并非控制大脑，而是吸引猴子或人的大脑更多关注某一物体和事物。
三、ANN是什么意思
1、ANN是ArtificialNeuralNetwork的缩写，意思是人工神经网络。
2、ANN是指由大量的处理单元(神经元)互相连接而形成的复杂网络结构，是对人脑组织结构和运行机制的某种抽象、简化和模拟，以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。
四、人工智能四个流派
1、一般来讲，我们可以把人工智能研究划分为四大流派。每个流派的目标稍有不同，研究方法常常大相径庭。
2、第一个流派我们称之为“传统人工智能”。这个流派确实试图构建能复制人类行为的计算机系统，指责其想用机器取代人类还不算冤枉。
3、第二个是广为人知的“人机交互”（humancomputerinteraction），它是当今计算机科学的几个较大分支学科之一。
4、第三个被称之为“机器学习”（machinelearning）。
5、第四为“人造的人工智能”（artificialartificialintelligence）这一领域，更众所周知的是“集体智慧”（collectiveintelligence）。