多几个角度看问题吧。人工智能很难定义，范围边界很还讲不清楚。尝试下管中窥豹。不专业，求喷。
人工智能两个词构成，一个是人工的，一个是智能。通过的对比来分析。人工的，对应的就是自然的，就是大自然发展出来的，人的智能， 的智能。在中国大妈理念中，就是自然的，野生的。相对应就是人工的，人造的。智能这个词对应什么呢？应该不是愚笨，有是机械的。而机械的还有一些内涵就是确定性的，被动的，所以智能应该还有一层意思是有主动性，不确定性，适应性。所以人工智能就是人造出来的能够适应环境的，应对不确定性的主体。
智能与自动化的差异：在第三次工业革命中，就是计算机来实现人类的知识。例如控制论的结论，例如PID等用来控制机械设备，大大的解放了人类的体力劳动。那么这种承载控制算法以及载体cpu是否也是智能？目前有派系认为是的。还有例子就是我们做的信息管理软件，例如财税管理，帮助了人们去做财税。对于50，60年代的中国人来说大部分认为这是智能的，甚至当时拿个计算器都觉得很智能。另外一派认为这不够智能，程序都是人设计好的。输入和输出的结果是可预测的，确定的，机械的。所以也不算智能。
五六十年代提出的人工智能目标是像人类一样智能的。又出现了符号派，这个派的的主要观点是：科学研究的基础是数理逻辑的形式科学，其他的自然规律也是构建在此之上，同时认为人的自然智能思维也是如此工作，因此模仿人的思维逻辑去构建推理体系(不用所谓的学习训练，对应现在的说法就是0样本，0学习)，后来失败了。主要原因是：3.1数理逻辑是科学的底层表达没错，但是从形式科学~自然科学~工程技术~社会科学等之间的鸿沟很巨大。3.2复杂跨越的尺度太大了，也没有计算的载体可以承接。3.3另外还有就是数理逻辑也是动态发展的，当前的逻辑，比如逻辑如何判断情感的词语？由于符号派就是用人类自己知识形式化出来，称之为知识驱动，基于当时历史条件不成熟，失败了。后来的就是现在的机器学习了，他们的观点是什么？一切知识的表达都可以用数据来表达，通过输入输出拟合的方式来做。借鉴了部分行为主义理念，只要现象一致就说明具备智能，只要任务跟人做得很像，那么就认为“它”具备智能。因为是用数据拟合，所以需要喂数据，所以需要一个训练过程。
生物进化演化，第三视角看：生物进化中，从来底层逻辑是求生存与繁殖。有些以数取胜，比如鱼，先干个几百万个宝宝，又如植物的种子数量。在环境“迫使下”或者诱导下，有些不走数量策略，例如有蛋生的蛇，出来后已经有本能反应，自己可以生活，不用妈妈带。在往后的哺乳动物类的智能，宝宝出生后还要大人教育，狮子老虎要父母的教育，当然这种教育是演示怎么捕猎。在灵长类的就不一样了，已经具备简单的交流。到了人就有了语言，知识可以上下两代积累或者多代积累。有了语言和符号，纸张，竹简，绢布，可以跨多代以及更大范围的互学。同时到了近几千年从哲学求真发展了很多学科。近期到了自然科学的发展知识大爆炸。从认识世界-改造世界，认识自己-改造自己。但是人也有缺陷bug的，例如教育一个人20年都难成才，记忆力又差，计算速度又慢，培养出来有可能成为流氓。同时知识分科太严重了，交叉学科，领域融合太难了，因为没有一个人可以倾其一生去学完所有的知识，所以融合再爆炸难以实现。咋办呢？那就人造一个智能，让他拥有所有知识，这个就是人工超级智能体。从历史角度看，必须如此发展才能解决人的不足。当然是否替代人这个不做讨论。
人工智能就是人工创造的智能，就目前而言，主要是指各种机器学习的方法，尤其是以深度学习为代表的一系列方法。
卷积神经网络是最具代表性的深度学习方法之一，其AlexNet开启了这一轮人工智能热潮。
深度残差网络是一种添加了跨层连接的深层卷积神经网络，主要优势在于降低了训练难度。
人工智能（AI）是通过机器对人类智能过程进行的模拟。AI的特定应用包括专家系统，自然语言处理（NLP），语音识别和机器视觉。
自校正：AI编程的这一方面旨在不断优化算法，并确保它们提供最准确的结果。
AI可以分为弱或强。弱AI（也称为窄AI）是经过设计和培训以完成特定任务的AI系统。强AI也称为人工通用人工智能（AGI），描述了可以复制人脑认知能力的程序。当出现不熟悉的任务时，强大的AI系统可以使用模糊逻辑将知识从一个领域应用于另一个领域，并自动找到解决方案。
随着围绕AI的大肆宣传，供应商一直在努力促进其产品和服务如何使用AI。通常，他们所谓的AI仅仅是AI的一个组成部分，例如机器学习。人工智能需要专门的硬件和软件基础来编写和训练机器学习算法。没有一种编程语言是AI的代名词，但是很流行，包括Python，R和Java。
1：反应式机器。这些AI系统没有内存，并且是特定于任务的。一个例子是Deep Blue，它是1990年代击败Garry Kasparov 的IBM国际象棋程序。深蓝可以识别棋盘上的棋子并做出预测，但由于它没有记忆力，因此无法利用过去的经验来告知未来的经验。
2：有限的内存。这些AI系统具有存储能力，因此它们可以利用过去的经验来为将来的决策提供依据。无人驾驶汽车的某些决策功能是通过这种方式设计的。
3：心理理论。心理理论是心理学术语。当应用于AI时，这意味着该系统将具有社交智能来理解情绪。这种类型的AI将能够推断出人类意图并预测行为，这是AI系统成为人类团队不可或缺的成员所必需的技能。
4： 自我意识。在此类别中，人工智能系统具有自我意识，这赋予了它们意识。具有自我意识的机器可以了解自己的当前状态。这种类型的AI尚不存在。
自动化。与AI技术结合使用时，自动化工具可以扩展执行任务的数量和类型。一个示例是机器人流程自动化（RPA），可以自动执行传统上由人类执行的重复的，基于规则的数据处理任务。与机器学习和新兴的AI工具结合使用时，RPA可以使企业工作的大部分自动化，从而使RPA的战术机器人能够传递AI的智能并响应流程变化。
机器学习。这是使计算机无需编程即可运行的科学。简而言之，深度学习是机器学习的一个子集，可以将其视为预测分析的自动化。机器学习算法分为三种：监督学习。标记了数据集，以便可以检测模式并将其用于标记新数据集。无监督学习。数据集未标记，而是根据相似性或差异进行排序。强化学习。数据集未标记，但是在执行一个或多个动作后，会向AI系统提供反馈。机器视觉。这项技术使机器具有查看能力。机器视觉使用摄像头，模数转换和数字信号处理来捕获和分析视觉信息。它通常可以与人类的视力进行比较，但是机器视觉不受生物学的束缚；计算机视觉，其重点是基于机器的图像处理，往往混为一谈与机器视觉。
自然语言处理。这是计算机程序对人类语言的处理。当前的NLP方法基于机器学习，任务包括文本翻译，情感分析和语音识别。
机器人技术。工程领域专注于机器人的设计和制造。机器人通常用于执行人类难以执行或难以持续执行的任务。如机器人用于汽车生产的装配线中，或在太空中移动大型物体。
自动驾驶汽车。自动驾驶汽车结合了计算机视觉，图像识别和深度学习功能，可以建立自动驾驶技巧，既可以在给定的车道内停留并避免意外的障碍物。
机器视觉作为人工智能重要的一部分，完美体育在工业中的作用也越来越明显，有想要学习机器视觉的，推荐到马克拉伯！
2）深度学习平台：为零算法基础的开发者提供定制高精度AI模型的服务，进行AI模型训练生成模型文件后，可导入SGVision AI模块中直接引用进行离线)筛选整合优质视觉硬件品牌：如整合优质的视觉硬件（如相机、镜头、光源）等品牌入驻，为用户提供低成本的视觉配件选配平台。
SGVision是一款机器视觉应用软件，免编程，设置即用。SGVision软件的不限套永久免费授权，是Mooklab平台为平台会员提供的权益，因此该权益建立在用户为会员用户的基础上。如何获取免费的机器视觉检测软件SGvision？
给出人工智能的概念及知识，专业科学，但一定也会让不少人望而生畏。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。
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。
我决定做一下科普，让小至５、６岁的娃，上到80岁的老爷爷、老奶奶都能听得懂。
以前，譬如夏季晚上18:30亮，早晨5点灭；冬季17:30亮，早晨6点半灭。无论天阴天晴，我们都是人为的开关灯。
蒸汽机引导的第一次工业革命，以一当百不再是神话，甚至整个社会的生产力成百倍、千倍、万倍提高。
除了有脑袋之外，它也像人一样有眼镜（超清摄像头、激光雷达……）、鼻子（CO传感器，我们闻不见，它能）、耳朵（麦克风，我们听不见，它能），还有各种各样的传感器，譬如光线、红外、超声波、温度、温度传感器……，它在某些领域做到我们看不见的，它能看见；我们听不见的，它能听见；我们闻不见的，它能闻见。
强人工智能是啥？通俗来讲，就是这东西修炼的快成人了，咱人能干的活，它几乎（注意几乎不是都）都能干；咱不能干的某些活，它也能干，这已经快修炼成仙了。
那弱工智能又是啥？通俗的说就是这东西正在修炼中，离修炼成人有不小的距离，离妖都差点，比木头脑子强点，大概距离小猫、小狗差不多的聪明。
机器学习和深度学习说实话不好听，尤其我说的想让小至5、6岁，上至70、80岁，更是难上加难。
倘若，你打算从事人工智能行业的工作和研究。那么又分为两类：一类是应用型的，一类是学术型的。
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI），字面意思就是人类通过一定的技术手段所创造的一种为我们服务的智能工具。它是一种通过计算机程序模拟、实现和扩展人类智能的技术。通过这项技术计算机能够自动化地完成一些通常需要人类智力才能完成的任务，比如语音识别、图像识别、自然语言处理等等。
人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种类型。弱人工智能指的是解决特定问题的人工智能系统，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。这些系统通常依赖于预定义的规则或者机器学习算法，能够执行特定任务，但缺乏真正的智能。强人工智能则指能够在各种复杂场景下自主学习、推理、判断、决策并表现出超越人类的智能水平的系统。
人工智能在众多领域都有广泛的应用，如智能家居、自动驾驶、金融风险管理等。同时，也存在着一些潜在的问题和挑战，如数据隐私、不公平性、透明度和责任等方面。
虽然人工智能如此强大，但是在使用人工智能的过程中，我们需要注意以下几个方面：
1.数据隐私和安全：人工智能需要用到大量的数据进行训练和学习，但是这些数据往往包含着用户的个人信息，因此需要加强数据隐私和安全保护。
3.透明度和可解释性：有些人工智能算法往往是黑盒子，无法解释其内部逻辑或者推理过程，这对于一些应用场景来说是不可接受的。因此，需要提高人工智能的透明度和可解释性，以便更好地理解其工作原理和处理过程。
4.责任问题：在使用人工智能的过程中，如果出现错误或者损害，谁来承担责任是一个非常重要的问题。因此，需要建立相应的法律和规范，明确各方责任和义务。
5.社会影响：人工智能技术的发展和应用会对社会产生深远的影响，可能会带来一些新的挑战和问题，需要仔细考虑其社会影响，以便更好地引导和推动人工智能技术的发展。
总之，人工智能是一项重要的技术领域，我们需要在使用它的过程中密切关注以上几个方面，以便更好地保障人工智能的合理应用和发展。
当下，人工智能是当前科技领域的热点之一，它将在未来继续迎来更广泛的应用和快速发展。人工智能技术的发展将会给我们的生活和工作带来越来越多的改变，为社会创造更大的价值。同时也需要注意，在人工智能的快速发展过程中，我们需要深入思考其对社会、经济和环境方面所带来的影响，并采取相应的措施以保障其合理应用和可持续发展。
