导读：很多朋友问到关于人工智能基础中什么是智能的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能 中的智能到底是什么
人工智能是目前非常火热的领域，科研市场双开花。在日常生活中，我们经常说这是基于人工智能，很厉害，就像各种智能机器人、智能音箱、智能手机等。什么是智能？怎么判断？这个问题每个人都有答案，每个人都有不同的理解。
那么究竟什么是智能呢？在这里，我给出个人的看法，也希望看到大家的理解。第一，人类对于智能的认识不断演化，原始人可能觉得自行车都很智能，记得有个穿越电影，男主用打火机点烟，被部落的人看作火神。显然我们现在没有人会这么看待打火机，连手电筒都懒得理。第二，智能和每个人的认知范围、知识领域有关系。在很多人看来，今日头条这样的媒体就是具有高度智能，深度理解你的想法，给你想看的内容。但是对专业人士而言，也就是一个简单的算法而已。第三，智能设备应该具有某些人类的特质，比如长期记忆、学习、推理和归纳等。
以上是个人的看法，当然每个人的体验、认识、经历均不相同，对智能的看法也存在很大的区别。那么，你心目中什么样的机器具有智能呢？留言我们一起讨论。
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。
简单的概括什么是人工智能？
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。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。
人工智能基础
偷个懒，直接贴上目录的思维导图。
1950 年，艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence) 中提出了著名的图灵测试 (Turing test)
1956年，美国的达特茅斯学院讨论会。 这次会议提出:
这次会议为这个致力于通过机器来模拟人类智能的新领域定下了名 字一一 人工智能 ( Artificial Intelligence, AI) , 从而正式宜告了人工智能作为 一门学科的诞生。
麻省理工学院的约瑟夫· 维森鲍姆 (Joseph Weizen-haum) 教授在 1964 年到 1966 年间建立了世界上第一个自然语言对话程序 ELIZA。 ELIZA 通过简单的模式匹配和对话规则与人聊天。
进人80年代 ， 由千专家系统(expert system)和人工神经网络(artific1al neural
专家系统是一种基于一组特定规则来回答特定领域问题的程序系统 。
与此同时 . 人工神经网络的研究也取得了重要进展 。
反向传播算法(backpropagation)可以在神经网络的隐藏层中学习到对输入 数据的有效表达 。从此 ， 反向传播算法被广泛用于人工神经网络的训练。
在新一 次人工智能浪潮兴起的同时， 日本通商产业省在1982年雄心勃勃地开始 了旨在建造 “ 第五代计笢机" 的大型研究计划。
经过了10年研发 ， 耗费了500亿日元 ， 这个项目末能达成预期的目标。 到了80年代后期 ， 产业界对专家系统的巨大投入 和过高期望开始显现出负面的 效果。 人们发现这类系统开发与维护的成本高昂 ， 而商业价值有限。在矢望情绪的影
响下 ， 对人工智能的投入被大幅度削减 ， 人工智能的发展再度步入冬天 。
进入了 21 世纪
2012年一次全球范围的图像识别算法竞赛ILSVRC (也称为ImageNet挑战赛)。
多伦多大学开发的一个多层神经网络 Alex Net取得了冠军， 并大幅度超越了使用传统 "一各学习算法的第二名。
这次比赛的成果在人工智能学界引起了广泛的震动。
从此，多层神经网络为基础的深度学习被推广到多个应用领域， 在语音识别、图像分析、 视频埋解等诸多领域取得成功。
2016年，谷歌 (Google) 通过深度学习训练的阿尔法(AlphaGo) 4 : 1 战胜了曾经的围棋世界冠军李世乭(石)。
它的改进版更在2017年战胜了当时世界排名第一的中国棋手柯洁。
人工智能涉及很广，涵盖了感知、学习、推理与决策等方面的能力 。从实际 应用的角度说，人工智能最核心的能力就是根据给定的输人做出判断或预测 。 比如 :
当代的人工智能普 遍通过学习 (learning) 来获得进行预测和判断的能力。 这样的方法被称为 机器学习 ( machine learning) , 它已经成为入工智能的主流方法 。
感知器 (perceplron) 是一种训练线性分类器的算法。
支持向量机 (support vector machine, SVM) 是在特征空间上分类间隔最大的分类 ,与感知器一样，是对两个类别进行分类。
一个深度神经网络通常由多个顺序连接的层 (layer) 组成。 第一层一般以图像为输入 ， 通过特定的运算从图像中提取特征。 接下来每一层以前一层提取出的特征榆 人，对其进行特定形式的变换 ， 便可以得到更复杂一些的特征。 这种层次化的特征提 取过程可以累加，赋予神经网络强大的特征提取能力。经过很多层的变换之后 ， 神经 网络就可以将原始图像变换为高层次的抽象的特征 。
当一个深度神经网络以卷积层为主体时 ， 我们也称之为卷积神经网络 (convolutional neural network) 。
参考：《人工智能基础（高中版）》
什么是人工智能简单理解
什么是人工智能简单理解：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（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做出反应的智能机器，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。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，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”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
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。
人工智能的定义是什么？
一句话说：人工智能是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程
人工智能可以分为弱智能和强智能，区分点是：是否能真正实现推理、思考、解决问题
人工智能
按程度可以分为人工智能、机器学习、深度学习。
机器学习是利用已有数据，得出某种模型，利用模型预测结果
深度学习是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据
希望本回答可以帮助到你
望采纳~
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