人工智能是一門研究如何構造智能機器（智能計算機）或智能系統(tǒng)，使它們能夠模擬、延伸和拓展人類智能的學科。

個人理解就是：研究人的智能，并且把人的智能放到機器上面，代替人思考。

人工智能發(fā)展簡史：
孕育階段：
1.亞里士多德三段論
2.英國哲學家培根：知識就是力量。
3.萊布尼茨：建立一種通用的符號語言以及在此符號語言上進行推理的演算。
4.布爾：致力于使思維規(guī)律形式化和實現(xiàn)機械化，并創(chuàng)立了布爾代數(shù)。
5.圖靈：提出了理想的計算機數(shù)學模型，稱作圖靈機。
6.美國神經(jīng)生理學家麥克洛奇與匹茲在1943建立了第一個神經(jīng)網(wǎng)絡模型。
7.美國愛荷華州立大學的阿塔納索夫和他的研究生貝瑞在1941年開發(fā)了世界上第一臺電子計算機“阿塔納索夫-貝瑞計算機”。第一臺計算機是在1941年產(chǎn)生，不是1946.

形成階段：
1956年麥卡錫召集多位有為的年輕學者開會，會議中正式采用了“人工智能”這個術語，麥卡錫因此被稱為人工智能之父。
在此之后的10年間，是人工智能的第一次爆發(fā)，其中本人想單獨提出來的是美籍華人數(shù)理邏輯學家王浩于1958年在BIM-704機器上用3~5min證明了《數(shù)學原理》中有關命題演算的全部定理（220條），并且還證明了謂詞演算中150條定理的85%。；1965年魯賓孫提出來歸結原理，為定理的機器證明做出了突破性的貢獻。
第一個冬天：雙語翻譯難題。
第二次爆發(fā)：專家系統(tǒng)的應用。
第二個冬天：專家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡的局限性使人工智能處于低速發(fā)展期。
現(xiàn)在：機器博弈，人機大戰(zhàn)。

人工智能研究的基本內(nèi)容：
1.知識表示：人類語言和文字的知識表示方法不適用于計算機處理，知識表示方法可分為：符號表示法和連接機制表示法。
2.機器感知
3.機器思維
4.機器學習：使機器自動的獲取知識。
5.機器行為

人工智能主要的研究領域：
1.自動定理證明：定理證明的實質(zhì)是證明由前提P得到結論Q的永真性。
2.博弈
3.模式識別
4.機器視覺
5.自然語言理解
6.智能信息檢索
7.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)通過各種學習方法，自動處理數(shù)據(jù)庫中大量的原始數(shù)據(jù)，提煉出具有必然性且由意義的知識，從而揭示出蘊含在這些數(shù)據(jù)背后的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。
8.專家系統(tǒng)
9.自動程序設計
10.機器人
11.組合優(yōu)化問題
12.人工神經(jīng)網(wǎng)咯
13.分布式人工智能與多智能體
14.智能控制
15.智能仿真
16.智能CAD等
17.智能CAI
18.智能管理與智能決策
19.智能多媒體系統(tǒng)
20.智能操作系統(tǒng)
21.智能計算機系統(tǒng)
22.智能通信
23.智能網(wǎng)絡系統(tǒng)
24.人工生命：以計算機為研究工具，模擬自然界的生命現(xiàn)象，生成表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特點的仿真系統(tǒng)。主要研究天體生物學、宇宙生物學等等。。。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能基础——什么是人工智能的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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