在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，VPU人工智能虚拟化，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，VPU人工智能虚拟化，这种现象被称为人工智能效应，VPU人工智能虚拟化。特斯勒定理（Tesler'sTheorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。人工智能能够自我意识，并在与他人的互动中自我意识。VPU人工智能虚拟化

人工智能系统做出决定或采取行动，人们不一定知道它为什么或如何达到这个结果。人工智能系统就是这么做的，而这就是人工智能的黑盒模型，它确实很神秘。在某些用例中应用很好，而在其他情况下却不一定。人工智能一开始的个重要的部分是算法，而这个算法是早在1950年代就开始探索的东西。关于人工智能的提法、算法和想法，甚至一些指导性的意见，是很少几个创始人在1956年的时候在一次会上把这个名字确定下来，讨论了大的方向，其中奠基人之一是经济学家西蒙教授，他是诺贝尔经济学奖获得者，同时他是卡内基梅伦大学的经济学教授、计算机教授、心理学教授，这三个专业统一在一起，才有了人工智能的想法。VPU人工智能虚拟化人工智能能够从数据中学习；

伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的误差及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。应用领域机器翻译，智能控制，**系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

简单的智能代理是解决特定问题的程序。更复杂的代理包括人和人的组织（如公司）。该范例允许研究人员通过询问哪个代理很擅长很大化给定的“目标函数”，直接比较甚至组合不同的方法来解决孤立的问题。解决特定问题的代理可以使用任何有效的方法——一些代理是符号化的和逻辑化的，一些是亚符号化的人工神经网络，还有一些使用其他新的方法。这一范式也为研究人员提供了一种与其他领域交流的通用语言——如决策理论和经济学——这些领域也使用抽象主体的概念。人工智能要求制造系统不但要具备柔性，而且还要表现出智能。

强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。“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。”（JSEARLEINMINDSBRAINSANDPROGRAMS.THEBEHAVIORALANDBRAINSCIENCES,VOL.3,1980）这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，像下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（HEU-RISTIC）法而设法巧妙的解决了问题的情况是不少的。人工智能生成对世界的认知表示。VPU人工智能虚拟化

人工智能通常围绕算法的使用展开。VPU人工智能虚拟化

什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体组织的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也**知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的组织，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下很困难的事情了。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的**了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科。VPU人工智能虚拟化

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