一、人工智能早期著名实验
1、人们直到1950年代才对人工智能真正的潜力进行了调查，产生了“人工智能”这一想法，而人工智能的诞生可谓是饱经沧桑。
2、英国人艾伦·图灵是一位数学家，每天的日常就是不停的算题，有一天他顿悟了“人算不如天算”，要是能有机器替人算就好了，于是他构思了一个机器：图灵机。
3、简单的说就是用机器模拟人的计算方式，图灵觉得照这个套路，机器也可以取代人。于是他又做了个实验，让人和机器同时回答问题，看看大家能不能分辨出哪个是机器。
4、这就是著名的图灵测试。当时很多小伙伴都惊呆了，原来世界是可以算出来的！随后这类觉得凡事都能算，只要告诉机器怎么算就ok的人，称为“符号计算学派”。
5、还有另一类人认为：人思考问题，得出结论未必靠的是算法，全是靠脑子想出来的。有个专家发现人脑里有很多神经元，它们可以接受、处理、互相传递信息，协同工作，人脑就靠这张神经网络处理各种复杂的问题。这就是赫布理论。
6、既然人脑可以联合学习，那就用机器模拟我们的神经元，这就是第一个神经网络机。用机器模拟人脑运转的流派，叫做“神经计算学派”。
7、虽然两个学派走的路不一样，但目的都是想让机器代替人。1956年，两派人在达特茅斯会议上，给这一系列的机器命名为“人工智能（AI）”
二、人工智能技术主要包含哪些
6、计算机视觉。1、机器学习机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，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
三、ai在科研中的应用
1、人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
2、关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
3、人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
四、20世纪60年代人工智能研究的是
20世纪60年代，人工智能研究的主要课题是博弈、难题求解和智能机器人；70年代开始研究自然语言理解和专家系统。H1专家系统是一种模拟专家在解决问题，做出决策时的思维和行为并能起到专家作用的计算机系统，最早的专家系统是1971年美国费根鲍姆教授等人研制的“化学家系统”DENDRAL，它能根据质谱数据识别有机化合物的分子结构，继而出现了“计算机数学家”、“计算机医学家”等专家系统。
五、人工智能选题背景和意义
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在研究、开发和应用能够模拟、扩展和辅助人类智能的理论、方法、技术及应用系统。近年来，人工智能技术取得了显著的进展，对各行各业产生了深远的影响。以下是人工智能选题的背景和意义：
1.技术进步：随着计算能力的提升、大数据的普及以及算法的创新，人工智能技术不断发展，为各种应用场景提供了强大的支持。
2.社会需求：随着经济的发展和人类对生活品质的追求，各行各业对人工智能技术的需求日益增长，推动了人工智能领域的研究和应用。
3.政策支持：许多国家和地区纷纷将人工智能列为国家战略重点，出台了一系列支持政策，为人工智能的发展提供了有力的保障。
1.促进科技创新：人工智能选题有助于推动计算机科学、数学、神经科学等多个学科的交叉融合，从而催生新的理论、方法和技术。
2.提升产业竞争力：人工智能技术在制造业、金融、医疗、教育等多个领域具有广泛的应用前景，有助于提高生产效率、降低成本、优化服务，从而提升产业竞争力。
3.改善人类生活：人工智能技术可以帮助解决许多社会问题，如医疗诊断、环境保护、交通拥堵等，从而提高人类的生活质量。
4.培养人才：人工智能选题可以激发学生对科学技术的兴趣和热情，培养一批具有创新精神和实践能力的人才，为社会发展提供强大的人力支持。
总之，人工智能选题具有重要的理论意义和实践价值，对于推动科技创新、提升产业竞争力、改善人类生活以及培养人才等方面具有深远的影响。