ai的发展历史及现状(AI的发展趋势)

1、ai,到底是什么

   一、AI就是Adobe Illustrator的缩写，Illustrator（译为：“插画师”）是美国Adobe出的一款矢量处理软件。 ，又称CS 3版，有方中文版本的。这款软件的作用通常用于： 1、卡通造型的设计； 2、商业插画的绘制； 3、设计I。 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的技术科学。 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，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，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”一词最初是在 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。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。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。二、篮球巨星AI 篮球巨星AI是艾佛森的绰之一，，即Allen Ivern，绰AI就是由他的名和姓的第一个字母得来的，由于简明，也是对于他用的比较多的绰之一。 艾佛森的其他绰还有 (The Answer)(名字的英文缩写组成); (bubba chuck)。 三、歌手AI，星座：天蝎座，唱片：环球唱片（Universal Music） 艾弗森！一种精神！永不言弃 以上由WOLFMARK团队解答，我们将根据你的需要给出最好的作答！ 就是阿伦。艾弗森，爱称答案，ai，费城之子。退役球员，现在还有复出的可能。NBA最伟大的球员之一 指的是??答案——阿伦 艾弗森

2、关于人工智能的发展

   同意楼主的观点。但国内的人工智能程度还远远不够。个人认为国内高校应该更注重统计学教育，提高非统计学专业学生的重视度，毕竟统计学是一切数据分析的基础 我国研究AI的人还不够多,范围还不够广。 主要还停留在机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能应与更多的技术结合，在更广的范围使用。还缺乏突破性的进展。 所谓人工智能是一类技术的统称，真实存在且应用广泛，该类技术中最具代表性的即是智能机器人技术。目前发展程度最高的机器人在外观方面具备：高仿皮肤、复杂表情、流畅动作；在功能方面具备：自由人机对话、基本学习能力；在发展方面日本最为领先，已拥有的功能机器人包括：女性t台走秀机器人、小提琴机器人（在北京车展展出）、以及智能程度最高的阿莫西（在年长沙车展展出）。国内培养人工智能人才的高等院校以哈尔滨工业大学为代表。 最先进机器人阿莫西智商已能达到8岁小孩。 看你把 artificial intelligence 定义在什么领域. 俺幻想的 AI 跟霹雳游侠那车差不多. 最少也得有自动学习功能. 不然感觉就是 编好的程序 机器 永远按程序的步骤去执行..

3、人工智能语言的人工智能语言的历史

   人工智能语言 在人工智能的研究发展过程中，从一开始就注意到了人工智能语言问题。人工智能发展的初期，人工智能语言就得到了研究和开发。实际上四十多年来有一百来种人工智能语言先后出现过，但很多都被淘汰了。它们大抵有三个。第一个是计算机科学家们对可计算性理论的研究。例如，LISP语言是为处理人工智能中大量出现符编程问题而设计的，它的理论基础是符集上的递归函数论。已经证明，用LISP可以编出符集上的任何可计算函数。Prolog语言是为处理人工智能中也是大量出现的逻辑推理问题(首先是为解决自然语言理解问题)而设计的。它的理论基础是一阶谓词演算(首先是它子集Horn子句演算)的消解法定理证明，其计算能力等价于LISP。OPS的理论基础是Post的产生式系统，其计算能力也等价于LISP。第二个是认知科学的研究成果。人们研究出各种各样的认知模型，并为这些模型设计相应的知识表示语言。例如产生式表示、框架表示、语义网络表示等实际上都有其认知模型作为背景。如上所述的OPS5是产生式表示的语言，SRL、FRL、FEST等是框架语言，概念图和SNetI都是语义网络表示语言。面向对象的程序设计是在SIMULA中的类程和Minsky的框架表示两种思想融合的基础上发展起来的(它适用于计算机软件的所有领域，不只是人工智能)。 lisp（全名list procesr，即链表处理语言），由约翰·麦卡锡在年左右创造的一种基于λ演算的函数式编程语言。 lisp有很多种方言，各个实现中的语言不完全一样。年代guy l. steele编写mon lisp试图进行标准化，这个标准被大多数解释器和编译器所接受。在unix/linux系统中，还有一种和emacs一起的emacs lisp（而emacs正是用lisp编写的）非常流行，并建立了自己的标准。 lisp的祖先是年代carnegiemellon大学的newell、shaw、simon开发的ipl语言。 lisp（全名list procesr，即链表处理语言），由约翰·麦卡锡在年左右创造的一种基于λ演算的函数式编程语言。 lisp有很多种方言，各个实现中的语言不完全一样。年代guy l. steele编写mon lisp试图进行标准化，这个标准被大多数解释器和编译器所接受。在unix/linux系统中，还有一种和emacs一起的emacs lisp（而emacs正是用lisp编写的）非常流行，并建立了自己的标准。 lisp的祖先是年代carnegiemellon大学的newell、shaw、simon开发的ipl语言。

4、al的光辉历史？

   阿伦·艾弗森 个人档案 常规赛 平均数据表 赛季 球队 出场 时间 投篮 三分 罚球 前场 后场 总篮板 助攻 抢断 封盖 失误 犯规 得分 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 职业生涯 季后赛 平均数据表 赛季 球队 出场 时间 投篮 三分 罚球 前场 后场 总篮板 助攻 抢断 封盖 失误 犯规 得分 人 8 人 人 人 5 人 人 5 艾弗森各类资料 基本资料 [1] 名字：阿伦艾弗森（Allen Ezail Ivern）三 | 得分后卫（Point Guard）日 | 出生地：弗吉尼亚州汉普敦市（Hampton, irginia）大学：乔治城大学（Geetown College ‘年月被交易至丹佛掘金队 巨星说小艾 “他是那种会让我愿意花钱买票看他球的年轻人。”——菲尔·杰克逊 “身为NBA球员，应该要建立起如同艾弗森一般的自信。”——迈克尔·乔丹 “对我而言，守艾弗森的确是一项艰苦的挑战，他的速度实在是太快了！——斯科蒂·皮蓬 “充满天赋与才气的艾弗森显然更有挑战性，如果你听到观众席上发出赞叹声与惊讶声，那肯定是艾弗森又做出什么样的高难度动做了了。”——“魔术师”·约翰逊 “或许他真的走步了，但我一点儿也不在乎，看他运球，就像是鉴赏一件艺术品。真的让人陶醉。”——菲尔·杰克逊 “他老喜欢拿了就跳，但却非中距离跳投的筐中好手。请问你，上一次看见他为队友做挡拆动作是多久前的历史了？”——拉里·布朗 “以他的身材人们认为很多事情他做不到，但是他却用行动证明人们错了，他是个伟大的球员，谁也否认不了。”——乔丹 “艾弗森就是那种在每一天都全力以赴，全力争胜的球员。”他是名人堂级别的球员，你会不愿意和这样的球员做队友么？”——詹姆斯 “与艾弗森一样，他也拿到过联盟得分王的头衔，“你在过去两年中一直都听到关于艾弗森的转会说法，谁都明白这只是时间问题。费城在这两年中什么都没有做，不过改变或许对艾弗森和球队都更有好处。”——麦迪 “答案”是“不可思议的天才球员”，——加内特 “他就像一个小版本的我——勇往直前,所向披靡,而且从不抱怨。——奥尼尔 “很少人能让他停下来。”——卡特 “你可以阻止他，但你没法让他停下来。他从来没有放弃过比赛。”——希尔 “艾弗森是位伟大的球员，我们都不舍得让他离开球队。”——韦伯 “他（艾弗森）从来都是一位有召力的球员，这一点我们深信不疑。”——NBA总裁大卫·斯特恩 琐碎信息 年曾经入狱。在Bethel高中时期，他在校橄榄球队中担任四分卫并最终赢得全国冠军。年2月日，其高中时期的3球衣退役。他的母亲Ann Ivern拥有一支ABA（the American Basketball Asciation）联盟中的球队，名字是irginiabased Richmond Warriors。建立过the Cross Over Foundation（CO基金会），自从年以来主持Allen Ivern Celebrity Classic（年度艾弗森邀请赛）。在篮球场外，艾弗森最喜欢画卡通画（Cartoon caricatures），他喜欢画他的家人，朋友，队友以及教练。艾弗森在比赛时间里一周整理两次他的发型，场外则为一次一周。花费在发型上的时间在一个半到两个半小时之间。 得到过常规赛MP 全明星赛MP，带领球队得到东部冠军，杀进总决赛，拥有NBA最犀利的突破，球员得分榜冠军，抢断榜冠军，NBA出名了的铁血斗士。 辉煌战绩 艾弗森代表乔治敦大学在两个赛季的大学联赛表现不俗，年作为新秀状入选NBA，加盟费城人队在阔别季后赛八年后连续两年入季后赛，并进入第二轮比赛。 年入选全明星赛东部队首发阵容 年入选全明星赛东部队首发阵容 入选年全明星赛，并且首发出场 位 荣获位 参加年全明星赛，荣获“最有价值球员”称 入选赛季NBA“第二阵容” 位，入选NBA“最佳阵容” 获得人队新秀最高纪录 年分，创NBA新秀最高纪录 参加年全明星周末“新秀大赛”，得到分，9次助攻；获得“最有价值球员”称 过往赛季平均 每场比赛篮板 赛季 球队 上场 首发 时间 投篮% 3分% 罚球% 进攻 防守 总数 助攻 抢断 盖帽 失误 犯规 得分 人 . 人 . 人 . . 人 . 人 . . 人 . . 人 . . 人 . . 人 . . 职业生涯 . 季后赛 . . 全明星 . . 赛季/职业生涯记录 纪录 职业生涯纪录 得分 对 魔术 投篮命中 对 火箭 出手次数 对 火箭 三分球命中 6 3次 三分球出手 对 公牛 罚球命中 对 魔术 罚球次数 对 魔术 进攻篮板 5 4次 防守篮板 9 3次 篮板总数 对 勇士 助攻 2次 抢断 9 2次 盖帽 对 公牛 上场时间 / 对 魔术 个人简介 建立“Cross Over基金会”，为费城居民提供福利 喜欢画画和读体育画报 最喜欢的演员是萨谬尔杰克逊 最喜欢的食物是烤宽面条 多分的情况下率领东部最好险胜西部,自己获得MP

5、人工智能的现状及发展方向

   人工智能含义：通过人类的智慧改造成的一种可思考，或可自动运行的机器。 人工智能主要体现在电器，其用途非常之广。 人工智能用途：科学实验必然少不了人工智能，比如计算机。 仿真机器人则用于勘探人类暂所不能及的地方，比如海底、外星星球。 总结：人工智能有利也有弊！利；能完成人类所不能完成的多种复杂任务。弊；趋于人类科学不断的进步，自动智能化不断加强，有朝一日像电影《机器人罗博》那部电影一样，出现机器人反攻人类的局面不再只是出现在科幻片中。

6、人工智能的历史?

   AI简介 AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。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。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题解方法，搜索策略决定着问题解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `