什么是人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence）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。
AI和神经网络、机器学习、深度学习、数据挖掘等有什么联系？
人工智能、机器学习、深度学习并非是层层包含的关系，而最近火热的神经网络也只是与人工智能有交叉而非人工智能的实现方式或者子集。他们之间相互交叉而又相互融合。
人工智能的三轮高潮
- 人工智能第一次浪潮（1956-1976） -----计算机性能危机 --70S
1956年的达特矛斯会议确立了AI的名称和基本任务，因此这一事件被广泛承认为AI诞生的标志。
2.人工智能第二次浪潮（1976-2000） ----- 经费危机 --90S
1975年Paul Werbos 提出了BP算法，使得多层人工神经元网络的的学习变成可能。1986年两层神经元网络的提出，是整个人工智能浪潮的奠基性工作。
3.人工智能的第三次浪潮（2000-至今）
2012年Hinton的学生在图片分类竞赛ImageNet上大大降低了错误率，打败了工业界的巨头Google，这不仅学术意义重 大，更是吸引了工业界大规模的对深度学习的投入。
AI 知识图谱
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数据量的上涨、运算力的提升和深度学习算法的出现使人工智能的前进步伐走上了高速。
AI发展的主导因素有一下几种
*************算法*************
*************** 大数据 ****************
************ 运算力***********
AI的实战演练
在应用研究方面：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，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等都是人工智能的具体体现。
在学科研究方面：哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，大数据，数据挖掘、深度学习、机器学习等方面都是人工智能主导产生的。
在技术研究方面： 主要工具：计算机。 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。
AI仿生机器人
人工智能的发展目前已经成为了一种趋势，在人工智能领域，主导虚拟战场，才能引领智能发展革命潮流！
------本文部分内容引用自【今日头条算数中心】
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