ai人工智能包括什么

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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

现在的人工智能有完善的理论体系吗，如果有它的核心基础理论有哪些

感谢邀请，人工智能经过了六十多年的发展，已经拥有一套比较完善的理论了，

人工智能的实现需要依赖三个要素：以算法为核心，硬件和数据为基础

算法主要分为工程学法和模拟法，工程学法是采用传统的编程技术，利用大量数据处理经验改进提升算法性能

模拟法是模仿人类或其他生物所使用的方法和技能，来提升算法性能

硬件方面，目前主要是使用GPU并行计算神经网络

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考研复试人工智能专业都问什么

考研复试人工智能专业，面试官主要会从以下几个方面进行考察：

1.专业基础知识：对于人工智能领域的基础理论、算法和编程技能的掌握程度进行考察，如深度学习、机器学习、自然语言处理、图形图像处理等领域的专业知识。

2.学术素养：对于理解和分析学术论文的能力、研究方法和人工智能前沿技术的认知能力进行考察。同时还会考察您是否具备创新意识和科研潜力。

3.个人背景：包括个人的学习成绩、所参与的项目经验、获得的奖项和其他相关的实习、实践经历等。

4.综合素养：细节方面的考察包括您对于社会热点问题的看法、理解和沟通能力、团队合作能力、自我管理和本职岗位职责的认知等。

可能会问到的具体问题有：

1.您为什么想要从事人工智能这个领域？

2.能否讲解一下您曾经的人工智能项目或研究成果？

3.对于人工智能的未来发展，您的看法是什么？

4.您是否了解2018年高考语文卷二的人脸识别照片的问题？您对于这种技术引发的隐私保护问题有没有想过？

5.人工智能是否能够带来重大的风险？如果您要进行人工智能研究，您建议如何应对这些风险？

6.你是否在人工智能领域阅读过哪些刊物或期刊？

人工智能的自然科学理论基础有哪些学科

1.大数据智能理论。研究数据驱动与知识引导相结合的人工智能新方法、以自然语言理解和图像图形为核心的认知计算理论和方法、综合深度推理与创意人工智能理论与方法、非完全信息下智能决策基础理论与框架、数据驱动的通用人工智能数学模型与理论等。

2.跨媒体感知计算理论。研究超越人类视觉能力的感知获取、面向真实世界的主动视觉感知及计算、自然声学场景的听知觉感知及计算、自然交互环境的言语感知及计算、面向异步序列的类人感知及计算、面向媒体智能感知的自主学习、城市全维度智能感知推理引擎。

3.混合增强智能理论。研究“人在回路”的混合增强智能、人机智能共生的行为增强与脑机协同、机器直觉推理与因果模型、联想记忆模型与知识演化方法、复杂数据和任务的混合增强智能学习方法、云机器人协同计算方法、真实世界环境下的情境理解及人机群组协同。

4.群体智能理论。研究群体智能结构理论与组织方法、群体智能激励机制与涌现机理、群体智能学习理论与方法、群体智能通用计算范式与模型。

5.自主协同控制与优化决策理论。研究面向自主无人系统的协同感知与交互，面向自主无人系统的协同控制与优化决策，知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论。

6.高级机器学习理论。研究统计学习基础理论、不确定性推理与决策、分布式学习与交互、隐私保护学习、小样本学习、深度强化学习、无监督学习、半监督学习、主动学习等学习理论和高效模型。

7.类脑智能计算理论。研究类脑感知、类脑学习、类脑记忆机制与计算融合、类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法。

8.量子智能计算理论。探索脑认知的量子模式与内在机制，研究高效的量子智能模型和算法、高性能高比特的量子人工智能处理器、可与外界环境交互信息的实时量子人工智能系统等。

现在人工智能有哪些学派它们的认知观是什么

人工智能各学派简介：符号主义，连接主义，行为主义人工智能各学派简介

目前人工智能的主要学派有下面三家：

(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。

(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

(3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

他们对人工智能发展历史具有不同的看法。

1、符号主义

认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又再计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表了可以应用计算机研究人的思维多成，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表任务有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。

2、连接主义

认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。20世纪60~70年代，连接主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80

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