一、什么是人工智能
人工智能，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；并且人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。本专业培养具有人工智能领域坚实的基础理论和宽广的专业知识，掌握面向实际应用的“智能算法-智能芯片-智能系统”的先进技术方法和现代技术手段，具有创新意识和独立担负科学技术或工程管理工作的能力能从事智能感知、数据分析、智能决策、智能机器人开发、信息系统规划与设计、项目管理等工作的高层次复合型人才[2]。
二、科技创新四个面向内容
科技创新的四个面向内容通常包括以下：
1.科技基础研究：这是科技创新的基础。通过基础研究，科学家可以理解自然现象、发现新现象，为科技创新提供理论和实验基础。
2.技术研发：在基础研究的基础上，技术研发将理论转化为实践，并进行工程化实现，开发出新的技术、产品或服务。
3.创新应用：科技创新的最终目标是应用到生产、生活和社会各个领域。通过创新应用，可以推动产业升级和社会进步。
4.创新环境建设：科技创新需要有良好的环境条件。包括人才、知识产权保护、政策支持等方面，这些都是创造良好的创新环境所必须具备的条件。
三、人工智能可以提出问题嘛
1、从题主的问题来看，题主提到的人工智能可以大致理解为是具有人一样的思考能力（而不是视觉、语言等能力）的机器，因此这种人工智能才需要去提问。
2、而目前能投入使用的人工智能远没有达到题主所说的那种智能，目前的人工智能几乎都是基于大数据的，通过数学模型拟合大数据里的模式，从而在未知情况下去执行人们想让它执行的操作，从这点可以看出，需不需要人工智能提问完全看实际应用场景中有没有这种需求，如果有，那么需要在训练数据中加入相应的数据，经过较好的拟合可以具备提问的能力。
3、结合实际来看，目前人工智能都是在帮助人类解决问题，需要人工智能提问的场景比较少。结合人类提问的动机，一般是发现了认知漏洞，然后去寻求答案，所以人工智能要提出对自己有价值的问题就必须发现自己的不足，然后通过解决不足去提升自己，这样的提问才有价值。
4、这里面还包括怎么去判断答案的正误，有多个答案怎么取舍，提升自己后对人类能输出什么价值，一个会提问的人工智能和所有会回答的人工智能结合在一起后是否只需要会提问的人工智能就行，等等一系列问题。
5、如果真的能实现，那强人工智能时代真的来了。还需要说明的一点是，目前的人工智能都是面向领域的，聊天机器人不能做人脸识别，会开车的人工智能不能精准推荐，这就造成了人工智能优化的导向性极强，不会漫无目的的去给人工智能添加新的不会产生价值的功能。
四、人工智能应用
1、人脸识别人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。
当您键入文档时，有一些内置或可下载的自动更正工具，可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。
在您流利使用英语之前，一定已经花了一段时间来学习语言。同样，人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。
语言学家和计算机科学家一起工作，以教授机器语法，就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据，这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此，即使您不正确地使用单个逗号，编辑器也会将其标记为红色并提示建议。
下次让语言编辑器检查文档时，请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时，您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能。
这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣，并为您提供类似的内容。通过不断的培训，可以实现个性化的体验。数据在前端(从用户)收集，存储为大数据，并通过机器学习和深度学习进行分析。然后，它可以通过建议来预测您的喜好，而无需进行任何进一步的搜索。
作为一个客服，回答问题可能会很费时。一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器，通过聊天机器人来迎合客户的需求。这使得机器能够回答常见问题，并接受和跟踪订单。
五、人工智能产业框架结构分为
1、人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。
2、其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；
3、应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
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