人工智能领域最新研究有哪些？ 人工智能所涉足的领域有哪些？
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强人工智能和弱人工智能
人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
[编辑] 强人工智能
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。
非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
[编辑] 弱人工智能
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能，也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。就现下的人工智能研究领域来看，研究者已大量造出看起来像是智能的机器，取得相当丰硕的理论上和实质上的成果。
[编辑] 对强人工智能的哲学争论
“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：
“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）
关于强人工智能的争论，不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是转换编码数据，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是转换数据，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。
也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为：“人可以有智能，而普通机器就不能”呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。
有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。
需要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。
[编辑] 实际应用
机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。
[编辑] 学科范畴
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
[编辑] 涉及学科
哲学和认知科学
数学
心理学
计算机科学
控制论
决定论
不确定性原理
[编辑] 研究范畴
自然语言处理
知识表现
智能搜索
推理
规划
机器学习
知识获取
感知问题
模式识别
逻辑程序设计
软计算
不精确和不确定的管理
人工生命
人工神经网络
复杂系统
遗传算法
资料挖掘
模糊控制
[编辑] 应用领域
智能控制
机器人学
语言和图像理解
遗传编程
法学资讯系统
人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（Artificial Intelligence），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技术科学。
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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
【经典的人工智能成果】
人机对弈
1996年2月10～17日， Garry Kasparov以4：2战胜“深蓝” （Deep Blue）。
1997年5月3～11日， Garry Kasparov以3.5：2.5输于改进后的“深蓝” 。
2003年2月Garry Kasparov 3:3战平 “小深”(Deep Junior)。
2003年11月Garry Kasparov 2:2战平 “X3D德国人” (X3D-Fritz )。
模式识别
指纹识别
人脸识别
语音识别
文字识别
图像识别
车牌识别
知识工程
以知识本身为处理对象，研究如何运用人工智能和软件技术，设计、构造和维护知识系统
专家系统
智能搜索引擎
计算机视觉和图像处理
机器翻译和自然语言理解
数据挖掘和知识发现
人工智能的发展方向，是力求使智能系统会分析，自适应并做出自己的决策。
应用：在工业上应用于某些计算系统和传感系统中。例如神经系统：有三台机子共同承担某项工作，当有一台坏了，另外的两台自动分担坏掉的这台机子的任务。传感器探测方面：探测范围发生了变化，传感器会自动适应等等。
现状：目前还只能做到通过简单的学习，系统会自动记住并适应，也能做简单的分析。现在我国可以人工芯片植入控制鸽子行为。它国有人凭意念控制电脑操作。
好像现在研究的方向是感觉和反射吧。职能的本质我想归根结底要靠近哲学和伦理学范畴，也就是又要讨论一个老问题，我们为什么成为人，我们从哪里来到哪里去。技术角度来讲，将来的模糊学概念出现在电脑软件设计中应该会有自主意识的机器人产生，但那时还是不是可控？我们允许不允许自主意识的机器人存在？《全民公敌》上威尔，史密斯的态度也是我的态度。不能理解也不愿意接受有那样的机器人存在。
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