一、人工智能的发展历程分为哪六个阶段

人工智能的发展历程可分为六个阶段：

1.起步发展期：1943年—20世纪60年代，人工智能概念提出，机器学习控制论的诞生。

2.反思发展期：20世纪70年代，人工智能遭遇了挫折，人们对人工智能的发展产生了怀疑。

3.应用发展期：20世纪80年代，人工智能进入应用阶段，开始广泛应用于各个领域。

4.平稳发展期：20世纪90年代，人工智能应用得到了进一步发展，但整体发展较为平稳。

5.蓬勃发展期：21世纪初至今，人工智能得到了快速发展，机器学习、深度学习等技术不断涌现。

6.智能时代：未来，人工智能将更加深入地应用到各个领域，成为推动社会发展的重要力量。

二、人工智能需要哪些领域的参与

1、人工智能需要多个领域的参与，包括但不限于以下领域：

2、计算机科学和数学：计算机科学是人工智能的基础，包括算法设计、数据结构、计算机体系结构等方面。数学则提供了分析问题和解决问题的工具，如概率论、统计学、优化理论等。

3、自然语言处理：自然语言处理是让人工智能能够理解和处理人类语言的关键领域，涉及语音识别、文本分析、机器翻译等方面。

4、机器学习：机器学习是人工智能的核心，通过让计算机从数据中学习规律和模式，实现自主决策和预测。

5、计算机视觉：计算机视觉是让人工智能能够感知和理解图像和视频的关键领域，涉及图像识别、目标检测、场景理解等方面。

6、机器人技术：机器人技术是让人工智能能够自主行动的关键领域，涉及机械设计、运动控制、传感器技术等方面。

7、心理学和认知科学：心理学和认知科学是让人工智能能够更好地理解人类思维和行为的关键领域，涉及认知心理学、神经科学等方面。

8、其他领域：人工智能还涉及到许多其他领域，如经济学、社会学、哲学等，这些领域的研究也对其发展产生了重要影响。

三、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。

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。

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

四、人工智能，思维可分为哪几种

1、人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。

2、认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。

3、现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。

4、(2)机器学习AI（MachineLearningAI）

5、机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。

6、然而机器学习需要三个关键因素才能有效：

7、为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。

8、一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(InternetofThings)。

9、蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。

五、人工智能技术发展研究重点趋势

1、信息环境与数据基础变革，海量图像、语音等模态数据不断出现，计算能力不断提高。

2、算力、数据和算法是新一代人工智能发展的“三驾马车”，智能芯片、开源平台、通用智能和智能认知是未来人工智能技术四大发展趋势，而产业将呈现智能服务线下线上无缝结合、智能化应用从单一到复杂、智能应用范围扩展到传统行业的趋势。

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