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未来五年，人工智能会让哪些人失业
　　文章来源：科技日报
　　本报记者 刘 霞 综合外电
　　据俄罗斯卫星网日前报道，在全球的工厂车间内，每天都有机器人取代工人工作。随着以人工智能为标志的第四次工业革命的不断发展，这一趋势将持续下去。
　　世界经济论坛（WEF）的与会专家称，到2020年，工作岗位可能比现在少700万左右；剑桥大学的专家也警告称，20年后，39%的人将失业；未来学家迪克·佩勒提耶则认为：到2040年，全球一半的工作岗位将由机器人承担。
　　那么，哪些人最需要担心失业呢？
　　办公室雇员和产业工人
　　包括出纳、呼叫中心操作员和销售经理等在内的办公室行政人员，最有可能是首先受到智能机器人冲击的群体。据悉，一套智能系统能做人类会计和审计员日常工作的86%，以及销售员和销售经理工作的53%。
　　接下来被智能机器人淘汰的可能是产业工人。在生产领域，现在智能机器人可胜任的工作已达43%。WEF专家表示，某些领域失去的工作将被其他领域的新工作弥补。从现在起4到5年后，大约有200万个高科技岗位涌现出来，市场对技术过硬的工人、数据分析员及贸易代表的需求将与日俱增。
　　对于男性来说，失去3个岗位会增加1个新岗位；而对于女性来说，失去5个岗位才会增加1个新岗位。
　　餐饮服务员
　　麦肯锡国际咨询公司的专家认为，随着智能机器人的普及，现在咖啡店和餐馆75%的工作可由机器人取代，餐饮服务人员将面临新一轮的失业潮。
　　据“今日俄罗斯”电视台网站（RT）报道，位于美国伊利诺伊州芝加哥市橡溪的总部被迫关门。数以千计的员工及工会活动人士聚集在总部大楼外举行游行示威活动，要求最低时薪15美元。去年5月份，美国有成千上万名快餐店雇员上街游行，要求时薪由现在的7.5美元增加到15美元。
　　公司前美国负责人爱德华·伦西接受《福克斯商业》杂志采访时称，花3.5万美元购买一台机器人，比付给效率低的员工每小时15美元去炸薯条要实惠得多。提高工资的要求“将会导致更多美国人失业”。
　　据悉，美国动力机器公司已推出能做汉堡的机器人。2016年7月，该公司研制的一款能在一个小时内自动切、烤、组合包装400个汉堡的机器人，在加州已投入使用。
　　药剂师
　　世界最大在线零售商公司的仓库，已全部由橘黄色的机器人接管。这些机器人会从货架上取下物品后，递给人类“同事”进行扫描。结果表明，这样使生产力提高了3倍。
　　人工智能的日益完善正使机器人悄然走进人类生活的方方面面，说不定哪天你去抓药，站在柜台后面的就是一个机器人。据称，加州大学旧金山分校医学中心就推出了一个由机器人操控的自动化药房，医生开好药方并输入电脑之后，机器人会按方取药、打包并分好，再把病人需要在12小时内服的所有药物放在一个贴了二维码的塑料盒中，以便病人自行买药。该机器人一年中共配了35万剂药，没出过一次错误，表现出色，这反而让人类相形见绌。
　　麻省理工学院（MIT）数字商务中心主任埃里克·布林约尔松曾表示，还有一点机器人药剂师比人类做得更好，那就是机器人能确保病人处方药不会与其正在服用的其他药物发生冲突。
　　银行柜员
　　银行柜员和办事员也有可能被机器人淘汰。银行分行的运作费用很高，部分原因是需要支付柜员的费用，而如果使用机器人来从事相关工作，就可以省掉这一部分开支。
　　在美国，至少已经有一家银行正尝试大幅缩减分行柜员相关费用。美国沿海联邦信用合作社已经用机器人替代了40%的雇员，在其下属的16家分行中，客户已无法找到哪怕一名柜员，与他们打交道的，是能够处理银行柜员大部分工作内容的“个人柜员机”。
　　部分律师
　　律师助理和文件审阅律师会向客户收取高额费用，但实际上，就他们所从事的某些工作来说，机器人可能会做得更好。在所谓的“文件审阅”工作中，律师需要对成百上千的文件进行搜索，从而找到提及特定条款或概念的文件。
　　总部位于硅谷的科技创业公司“探索”可向客户提供一种服务，用机器人来搜索相关词汇和概念。专家表示，跟人类不同的是，机器人不会因为从事这种琐碎而重复的工作而感到厌倦，因此，经常能做得比人类更好。
　　专家们称，当机器开始“碾压”人类时，人们保住自己“饭碗”的最好方式，就是从现在起不断提升自己的专业技能。
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提出时间：
提出地点：
DARTMOUTH学会
名称来源：
雨果·德·加里斯的著作
定义/人工智能
人工智能学科：人工智能（学科）是中设计研究、设计和应用智能机器的一个分支。其近期的主要目标在于研究用机器来模拟和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。能力：人工智能（能力）是所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习核问题求解等思维活动。人工智能的定义可以分为两部分，即人工和智能。人工比较好理解，争议性也不大。有时会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，人工系统就是通常意义下的人工系统。关于什么是智能，就问题多多了。这涉及到其它诸如（consciousness）、自我（self）、（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是人类对自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，政治决策，，仿真系统中得到应用。
词源/人工智能
人工智能 一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。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，和。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。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是需要人类智能才能完成的复杂任务，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及、、、、、心理学、、、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。
简史/人工智能
机器人是典型的人工智能应用自古以来，人类就力图根据认识水平和当时的技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。公元850年，就有制造机器人帮助人们劳动的神话传说。在中国公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的幻想。随着历史的发展，到十二世纪末至十三世纪初年间，的神学家和家Romen&Luee试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。十七世纪物理学家和B.Pascal制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后数学家和哲学家G.W.Leibniz在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。十九世纪英国数学和力学家C.Babbage致力于差分机和分析机的研究，虽因条件限制未能完全实现，但其设计思想不愧为当时人工智能最高成就。进入21世纪后，人工智能相继出现若干开创性的工作。1936年，年仅24岁的数学家A.M.Turing在他的一篇"理想计算机"的论文中，就提出了著名的图林机模型，1945年他进一步论述了电子数字计算机设计思想，1950年他又在"计算机能思维吗？"一文中提出了机器能够思维的论述，可以说这些都是图灵为人工智能所作的杰出贡献。1946年科学家J.W.Mauchly等人制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。还有同一时代美国数学家N.Wiener控制论的创立，美国数学家C.E.Shannon信息论的创立，英国生物学家W.R.Ashby所设计的脑等，这一切都为人工智能学科的诞生作了理论和实验工具的巨大贡献。1956年美国的几位心理学家，数学家，计算机科学家和信息论学家在Dartmonth大学召开了会议，提出了人工智能这一学科，现在普遍认为人工智能学科是这时建立的，到现在已有40多年的历史，它的发展先后经历了认知模拟，语意信息理解，专家系统等阶段。
发展阶段/人工智能
从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是。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，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅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器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep&Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。　世界第一台电子计算机1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命。这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机。第一台计算机要占用几间装空调的大房间，对来说是场恶梦：仅仅为运行一个程序就要设置成千的线路。1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些，而且计算机理论的发展产生了计算机科学，并最终促使了人工智能的出现。计算机这个用电子方式处理的发明，为人工智能的可能实现提供了一种媒介。&AI的开端美国国防部五角大楼虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系，Norbert&Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一。最熟悉的的例子是自动调温器。它将收集到的房间温度与希望的温度比较，并做出反应将加热器开大或关小，从而控制环境温度。这项对反馈回路的研究重要性在于：Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果。而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期AI的发展影响很大。1955年末，Newell和Simon做了一个名为“逻辑专家”(Logic&Theorist)的程。这个程序被许多人认为是第一个AI程序。它将每个问题都表示成一个树形模型，然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题。“逻辑专家”对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑。1956年,被认为是人工智能之父的组织了一次学会，将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一个月的讨论。他请他们到Vermont参加“Dartmouth人工智能夏季研究会”。从那时起,这个领域被命名为“人工智能”。虽然Dartmouth学会不是非常成功，但它确实集中了AI的创立者们，并为以后的AI研究奠定了基础。Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展。虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想已被重新考虑和使用了。Carnegie&Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战:下一步通用汽车标徽需要建立能够更有效解决问题的系统，例如在“逻辑专家”中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统。1957年一个新程序,“通用解题机”(GPS)的第一个版本进行了测试。这个程序是由制作“逻辑专家”的同一个组开发的。扩展了Wiener的反馈原理，可以解决很多常识问题。两年以后，IBM成立了一个AI研究组，Herbert&Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序。当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破。1958年McCarthy宣布了他的新成果:&LISP语言。LISP到今天还在用。“LISP”的意思是“表处理”(LISt&Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳。1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助，用于研究机器辅助识别.这笔资助来自美国高级研究计划署(ARPA)，已保证美国在技术进步上领先于苏联。这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家，加快了AI研究的发展步伐。大量的程序波音、世界著名飞机生产厂商以后几年出现了大量程序。其中一个著名的叫SHRDLU。SHRDLU是微型世界项目的一部分，包括在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程，在MIT由Marvin&Minsky领导的研究人员发现，面对小规模的对象，计算机程序可以解决空间和逻辑问题，其它如在60年代末出现的STUDENT可以解决代数问题，SIR可以理解简单的英语句子，这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助。70年代另一个进展是专家系统。专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率。由于当时计算机已有巨大容量，有可能从数据中得出规律.专家系统的市场应用很广十年间，专家系统被用于股市预测,帮助医生诊断,以及指示确定矿藏位置等。这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能。70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论。另外David&Marr提出了机器视觉方面的新理论，例如，如何通过一副图像的,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图像。通过分析这些信息，可以推断出图像可能是什么。同时期另一项成果是PROLOGE语言，于1972年提出。80年代期间，AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域。1986年,美国AI相关软硬件销售高达4.25亿美元，专家系统因其效用尤受需求。象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为美国国防部高级研究计划署支持的项目“机器骡子”VAX大型机编程。杜邦,和也大量依赖专家系统。为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公司,如Teknowledge和Intellicorp成立了。为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来。从实验室到日常生活人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响。计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员。个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前。有了象美国人工智能协会这样的基金会。因为AI开发的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮。150多所像DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上。其它一些AI领域也在80年代进入市场。其中一项就是机器视觉。Minsky和Marr的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中,进行质量控制。尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同。到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元。但80年代对AI工业来说也不全是好年景。86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元。象Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领导者削减经费。另一个另人失望的是支持的所谓“智能卡车”。这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费。尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展。新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的,它可以从不确定的条件作出决策；还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径。总之,80年代AI被引入了市场,并显示出实用价值。可以确信,它将是通向21世纪之匙。人工智能技术接受检验在“沙漠风暴”行动中军方的智能设备经受了战争的检验。人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以及其它先进武器。AI技术也进入了家庭.智能电脑的增加吸引了公众兴趣；一些面向苹果机和IBM兼容机的应用软件例如语音和文字识别已可买到；改变我们的生活。超越人类的临界点2016年1月，Google旗下的深度学习团队Deepmind开发的人工智能围棋软件AlphaGo，战胜了围棋欧洲樊麾。这是人工智能第一次战胜职业围棋手。AlphaGo能通过图灵测试不是偶然。在过往围棋人工智能通常采用的蒙特卡洛法之外，它加入了两种神经网络，以减少搜索所需的广度和深度：用价值网络评估棋子位置的优劣，用策略网络来为下一步取样。论文说，在与樊麾的对局中，靠着更精准的评估和更聪明的棋步选择，AlphaGo与人类的思维方式更接近，计算量要比20年前IBM深蓝计算机击败国际象棋世界大师卡斯帕罗夫要少几千倍。人工智能近年突飞猛进。最近还有人说，人工智能要战胜人类围棋手还要许多年。现实已经粉碎了这种预言。人工智能战胜业余强手也就是去年的事，现在已经战胜职业棋手。业余强手与职业棋手之间的差距，远大于职业棋手与职业顶尖棋手的差距。樊麾是职业二段，出生于中国，目前是法国国家围棋队总教练，连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。欧洲冠军与世界最强之间水平大概差让先到让两子之间，这对人类是天堑，但对已经取得突破的人工智能来说，步子大点也许一步就迈过去了。围棋成为人工智能新突破选择的领域，意义重大。围棋规则简单，变化繁多，而结果不确定，没有“正解”。不是说初始输入一个值，然后直线计算到终局，而是每一步都有判断、权衡、取舍。我的体会是它好似生活的投影，简单一些，但足够复杂。一位认知科学家朋友阳志平说，认知心理学实验研究智力、专家、专业技能习得，选取棋类作为游戏。是因为它的标准化程度较高；一般的棋类游戏标准化程度虽然不错，但认知复杂度不行，然而围棋不一样，兼具了标准测试集与认知复杂度高双重特点，这样使得人工智能在围棋上取得的突破，具有划时代意义。竞赛LOEBNER（人工智能类）
以人类的智慧创造出堪与人类大脑相平行的机器脑（人工智能），对人类来说是一个极具诱惑的领域，人类为了实现这一梦想也已经奋斗了很多个年头了。而从一个语言研究者的角度来看，要让机器与人之间自由交流那是相当困难的，甚至可以说可能会是一个永无答案的问题。人类的语言，人类的智能是如此的复杂，以至于我们的研究还并未触及其导向本质的外延部分的边沿。强弱对比人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（JOHN&MCCARTHY）在1956年的达特矛斯会议（DARTMOUTH&CONFERENCE）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
强人工智能(BOTTOM-UP&AI)
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。
非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
弱人工智能(TOP-DOWN&AI)
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
对强人工智能的哲学争论
“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：
“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。”（J&SEARLE&IN&MINDS&BRAINS&AND&PROGRAMS.&THE&BEHAVIORAL&AND&BRAIN&SCIENCES,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。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要很长时间，对于这样的问题，人能在很短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在仅是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。
关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（DUALISM）的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。
也有哲学家持不同的观点。DANIEL&C.&DENNETT&在其著作&CONSCIOUSNESS&EXPLAINED&里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。
有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如SIMON&BLACKBURN在其哲学入门教材THINK里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。BLACKBURN&认为这是一个主观认定的问题。
需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。
人工智能科学/人工智能
人工智能科学的主要应用领域为：实际应用机器人世界杯开战机器视觉：，，识别，虹膜识别，，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，和图像理解，等。智能模拟球形机器人机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：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，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。学科范畴陪伴机器人Kirobo mini人工智能是一门边沿学科，属于和的交叉。涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，研究范畴语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。意识和人工智能系统人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。应用领域人类通过人工智能获得永生机器翻译，智能控制，专家系统，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，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。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。安全问题
目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。实现方法
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering&approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling&approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic&Algorithm，简称GA）和人工神经网络（Artificial&Neural&Network，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。&自我繁殖机器人“机器思维”同人类思维的本质区别：1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是和心理的过程。2.人工智能没有社会性。3.人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。4.两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。5.机器思维总是按照人类预定的程序而定。
强弱人工智能/人工智能
约翰·麦卡锡人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由（John&McCarthy|）在1956年的（Dartmouth&Conference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器像人一样思考、像人一样行动、理性地思考和理性地行动。这里行动应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。强人工智能强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。弱人工智能弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。对强人工智能的哲学争论“强人工智能”一词最初是针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：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。（J&Searle&in&Minds&Brains&and&Programs.&The&Behavioral&and&Brain&Sciences，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，象下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必图灵，逻辑学家，人工智能之父须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（-&ristic）法而设法巧妙地解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要很长时间，对于这样的问题，人能在很短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在仅是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。关于强人工智能的争论不同于更广义的和（dualism）的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。也有哲学家持不同的观点。Daniel&C.&Dennett在其著作Consciousness&Explained里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如Simon&Blackburn在其哲学入门教材Think里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn&认为这是一个主观认定的问题。需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像等，在百多年前是被认为很需要智能的。
专业机构/人工智能
美国&⒈&MASSACHUSETTS&INSTITUTE&OF&TECHNOLOGY麻省理工学院
⒉&STANFORD&UNIVERSITY斯坦福大学(CA)
⒊&CARNEGIE&MELLON&UNIVERSITY卡内基美隆大学(PA)
⒋&UNIVERSITY&OF&CALIFORNIA-BERKELEY加州大学伯克利分校
⒌&UNIVERSITY&OF&WASHINGTON华盛顿大学
⒍&UNIVERSITY&OF&TEXAS-AUSTIN德克萨斯大学奥斯汀分校
⒎&UNIVERSITY&OF&PENNSYLVANIA宾夕法尼亚大学
⒏&UNIVERSITY&OF&ILLINOIS-URBANA-CHAMPAIGN&伊利诺伊大学厄本那—香槟分校
⒐&UNIVERSITY&OF&MARYLAND-COLLEGE&PARK马里兰大学帕克分校
⒑&CORNELL&UNIVERSITY&康奈尔大学&(NY)
⒒&UNIVERSITY&OF&MASSACHUSETTS-AMHERST马萨诸塞大学AMHERST校区
⒓&GEORGIA&INSTITUTE&OF&TECHNOLOGY佐治亚理工学院
UNIVERSITY&OF&MICHIGAN-ANN&ARBOR&密西根大学-安娜堡分校
⒕&UNIVERSITY&OF&SOUTHERN&CALIFORNIA南加州大学
⒖&COLUMBIA&UNIVERSITY哥伦比亚大学(NY)
UNIVERSITY&OF&CALIFORNIA-LOS&ANGELES加州大学洛杉矶分校
⒘&BROWN&UNIVERSITY布朗大学(RI)
⒙&YALE&UNIVERSITY耶鲁大学(CT)
⒚&UNIVERSITY&OF&CALIFORNIA-SAN&DIEGO加利福尼亚大学圣地亚哥分校
⒛&UNIVERSITY&OF&WISCONSIN-MADISON威斯康星大学麦迪逊分校中国&1、中国科学院自动化研究所
2、清华大学
3、北京大学
4、南京理工大学
5、北京科技大学
6、中国科学技术大学
7、吉林大学
8、哈尔滨工业大学
9、北京邮电大学
10、北京理工大学
11、厦门大学人工智能研究所
12、西安交通大学智能车研究所
13、中南大学智能系统与智能软件研究所
14、西安电子科技大学智能所
15、华中科技大学图像与人工智能研究所
16、重庆邮电大学
17、武汉工程大学
主要成果/人工智能
人工智能的主要成果有：人机对弈～17日，&GARRY&KASPAROV以4：2战胜“深蓝”&（DEEP&BLUE）。
～11日，&GARRY&KASPAROV以2.5：3.5输于改进后的“深蓝”。
2003年2月GARRY&KASPAROV&3:3战平&“小深”（DEEP&JUNIOR）。
2003年11月GARRY&KASPAROV&2:2战平&“X3D德国人”&(X3D-FRITZ）。模式识别采用$模式识别引擎，分支有2D识别引擎，3D识别引擎，驻波识别引擎以及多维识别引擎
2D识别引擎已推出指纹识别，人像识别，文字识别，图像识别，车牌识别；驻波识别引擎已推出语音识别；3D识别引擎已推出指纹识别玉带林中挂（玩游智能版1.25）自动工程自动驾驶（OSO系统）
印钞工厂（￥流水线）
猎鹰系统（YOD绘图）知识工程以知识本身为处理对象，研究如何运用人工智能和软件技术，设计、构造和维护知识系统
智能搜索引擎
计算机视觉和图像处理
机器翻译和自然语言理解
数据挖掘和知识发现
相关著作编辑/人工智能
《视读人工智能》：机器真的可以思考吗？人的思维只是一个复杂的计算机程序吗？本书着眼于人工智能这个有史以来最为棘手的科学问题之一，集中探讨了其背后的一些主要话题。人工智能不仅仅是一个虚构的概念。人类对智能机体结构半个世纪的研究表明：机器可以打败人类最伟大的棋手，类人机器人可以走路并且能和人类进行互动。尽管早就有宣言称智能机器指目可待，但此方面的进展却缓慢而艰难。意识和环境是困扰研究的两大难题。我们到底应该怎样去制造智能机器呢？它应该像大脑一样运转？它是否需要躯体？从图灵影响深远的奠基性研究到机器人和新人工智能的飞跃，本书图文并茂的将人工智能在过去半个世纪的发展清晰的呈现在读者面前。
《人工智能的未来》：诠释了智能的内涵，阐述了大脑工作的原理，并告诉我们如何才能制造出真正意义上的智能机器——这样的智能机器将不再仅仅是对人类大脑的简单模仿，它们的智能在许多方面会远远超过人脑。霍金斯认为，从人工智能到神经网络，早先复制人类智能的努力无一成功，究其原因，都是由于人们并未真正了解智能的内涵和人类大脑。所谓智能，就是人脑比较过去、预测未来的能力。大脑不是计算机，不会亦步亦趋、按部就班的根据输入产生输出。大脑是一个庞大的记忆系统，它储存着在某种程度上反映世界真实结构的经验，能够记忆事件的前后顺序及其相互关系，并依据记忆做出预测。形成智能、感觉、创造力以及知觉等基础的，就是大脑的记忆-预测系统……
《人工智能哲学》：人工智能哲学是伴随现代信息理论和计算机技术发展起来的一个哲学分支。本书收集了人工智能研究领域著名学者的十五篇代表性论文，这些论文为计算机科学的发展和人工智能哲学的建立作出了开创性的贡献。这些文章总结了人工智能发展的历程，该学科发展的趋势，以及人工智能中的重要课题。在这些划时代的著作中，包括有：现代计算机理论之父艾伦·图灵的“计算机与智能”；著名美国哲学家塞尔的“心灵，大脑与程序”；J·E·欣顿等人的“分布式表述”，以及本书编者、英国著名人工智能学者M·A·博登的“逃出中文屋”。
《人工智能：一种现代的方法》：本书以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。全书分为八大部分：第一部分"人工智能"，第二部分"问题求解"，第三部分"知识与推理"，第四部分"规划"，第五部分"不确定知识与推理"，第六部分"学习"，第七部分"通讯、感知与行动"，第八部分"结论"。本书既详细介绍了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。因此本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，可以作为信息领域和相关领域的高等院校本科生和研究生的教材或教学辅导书目，也可以作为相关领域的科研与工程技术人员的参考书。
研究课题/人工智能
人工智能的研究方向已经被分成几个子领域，研究人员希望一个人工智能系统应该具有某些特定能力，以下将这些能力列出并说明。解决问题早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了年代，利用概率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。
对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的存储器或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。
人类解决问题的模式通常是用最快捷，直观的判断，而不是有意识的，一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表征性的”解决问题方法取得进展：实体化AGENT研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。知识表示法AN&ONTOLOGY&REPRESENTS&KNOWLEDGE&AS&A&SET&OF&CONCEPTS&WITHIN&A&DOMAIN&AND&THE&RELATIONSHIPS&BETWEEN&THOSE&CONCEPTS.
主条目：知识表示和常识知识库规划智能AGENT必须能够制定目标和实现这些目标。他们需要一种方法来建立一个可预测的世界模型(将整个世界状态用数学模型表现出来，并能预测它们的行为将如何改变这个世界)，这样就可以选择功效最大的行为。在传统的规划问题中，智能AGENT被假定它是世界中唯一具有影响力的，所以它要做出什么行为是已经确定的。但是，如果事实并非如此，它必须定期检查世界模型的状态是否和自己的预测相符合。如果不符合，它必须改变它的计划。因此智能代理必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。在多AGENT中，多个AGENT规划以合作和竞争的方式去完成一定的目标，使用演化算法和群体智慧可以达成一个整体的突现行为目标。学习主条目：机器学习
机械学习的主要目的是为了从使用者和输入数据等处获得知识，从而可以帮助解决更多问题，减少错误，提高解决问题的效率。对于人工智能来说，机械学习从一开始就很重要。1956年，在最初的达特茅斯夏季会议上，雷蒙德索洛莫诺夫写了一篇关于不监视的概率性机械学习：一个归纳推理的机械。自然语言处理主条目：自然语言处理
运动和控制
主条目：机器人学知觉主条目：机器感知、计算机视觉和语音识别
机器感知是指能够使用传感器所输入资料(如照相机，麦克风，声纳以及其他的特殊传感器)然后推断世界的状态。计算机视觉能够分析影像输入。另外还有语音识别、人脸辨识和物体辨识。社交主条目：情感计算
KISMET,一个具有表情等社交能力的机器人
情感和社交技能对于一个智能AGENT是很重要的。首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动(这涉及要素博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测)。此外，为了良好的人机互动，智慧代理人也需要表现出情绪来。至少它必须出现礼貌地和人类打交道。至少，它本身应该有正常的情绪。创造力主条目：计算机创造力
一个人工智能的子领域，代表了理论(从哲学和心理学的角度)和实际(通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意，或系统识别和评估创造力)所定义的创造力。相关领域研究的包括了人工直觉和人工想像。多元智能大多数研究人员希望他们的研究最终将被纳入一个具有多元智能(称为强人工智能)，结合以上所有的技能并且超越大部分人类的能力。有些人认为要达成以上目标，可能需要拟人化的特性，如人工意识或人工大脑。上述许多问题被认为是人工智能完整性：为了解决其中一个问题，你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的任务，如机器翻译，要求机器按照作者的论点(推理)，知道什么是被人谈论(知识)，忠实地再现作者的意图(情感计算)。因此，机器翻译被认为是具有人工智能完整性：它可能需要强人工智能，就像是人类一样。人工智能影响（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。
（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。
（3）人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。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冲突及早预防，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。
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