一、人工智能两个分支是什么
计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。
语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。
这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。
机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。
机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。
机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。
二、人工智能的发展时期7个阶段
1、50年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序、LISTP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
2、60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-Ⅱ语音处理系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议。
3、80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
4、80年代末，神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
5、90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，使人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深人到社会生活的各个领域。
三、信息技术人工智能技术有哪些
大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。
计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。
语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。
自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。
针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务，另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。
机器学习就是让机器具备人一样学习的能力，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，它是人工智能的核心。
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。国内专注于机器学习的公司有优必选、图灵机器人、李群自动化、极智嘉科技、Rokid等。
四、智能制造涉及哪些领域和专业
1、智能制造技术专业以机械工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、材料科学与工程和认知科学等学科中涉及的智能制造、机器人科学技术问题为研究对象,综合应用自然科学、工程技术、社会科学等相关学科的理论、方法和技术,研究智能制造系统及机器人系统设计、智能感知、机器人机构设计、优化控制与系统设计、机器人智能导航、人机交互模式等学术问题。
2、主要学习机械工程、控制理论、计算机技术与应用和人工智能等方面的基本理论和基本知识。
3、开设的主要课程包括机器人基础、自动控制原理、机械学基础、机器人操作系统基础、机器人动力学控制、机器学习、人机交互与人机接口技术等。
4、本专业隶属于一级学科“机械工程”。作为智能制造及机器人领域最前沿的学科专业,智能制造技术专业的毕业生具有厚基础、宽口径、重实践、富创新的特点,具有团队组织协调与综合运用所学知识的能力,具有融合掌握多学科基础理论的专业优势,就业和深造前景十分广阔。
5、主要进行智能机械与机器人的机构综合与设计、智能机器人控制与决策系统的研究与开发,涉及自主移动机器人、管道机器人、铸造机器人、并联/混机器人、康复机器人及其它工业机器人等内容。
五、人类的智能至少可以分成六个范畴
1、1983年霍华德加德纳提出多元智能理论认为人类的智能至少可以分成六个范畴。多元智能理论（theoryofmultipleintelligences，简称MI理论）由美国教育学家和心理学家加德纳（H.Gardner）博士提出，是一种全新的人类智能结构的理论。它认为人类思维和认识的方式是多元的。
2、多元智能理论是自20世纪80年代中期以来风行全球的国际教育新理念，它是由美国当代著名心理学家和教育学家加德纳（H.Gardner）博士于1983年在其《智能的结构》一书中首先系统地提出，并在后来的研究中得到不断发展和完善的人类智能结构理论。
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