人工智慧是對計算機系統如何能夠履行那些只有依靠人類智慧型才能完成的任務的理論研究
人工智慧能的核心技術：
1.摩爾定律：在**、體積不變的條件下，計算機的計算能力可以不斷增長。
2.大資料：大資料是人工智慧發展的助推劑，這是因為有些人工智慧技術使用統計模型來進行資料的概率推算，比如影象、文字或者語音，通過把這些模型暴露在資料的海洋中，使它們得到不斷優化，或者稱之為「訓練」——現在這樣的條件隨處可得。
3.網際網路和雲計算：和大資料現象緊密相關，網際網路和雲計算可以被認為是人工智慧基石有兩個原因，第一，它們可以讓所有聯網的計算機裝置都能獲得海量資料。這些資料是人們推進人工智慧研發所需要的，因此它可以促進人工智慧的發展。第二，它們為人們提供了一種可行的合作方式——有時顯式有時隱式——來幫助人工智慧系統進行訓練。
4.新演算法：演算法是解決乙個設計程式或完成任務的路徑方法。
認知技術
1.計算機視覺：計算機從影象中識別出物體，場景和活動的能力。
2.機器學習：計算機系統無需遵照顯示的程式指令而只是依照暴露在資料中來提公升自身效能的能力
3.自然語言處理：計算機擁有人類般的文字處理能力
4.機械人技術：
5.語音識別技術
人工智慧相關資源
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人工智慧的相關知識
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人工智慧簡史 人工智慧簡史
人工智慧簡史 在人工智慧的早期，計算機科學家試圖在計算機中重建人類思維的各個方面。這就是科幻 中的智力型別，即或多或少像我們一樣思考的機器。毫無疑問，這種型別的智慧型稱為可理解性。具有可理解性的計算機可用於探索我們如何推理，學習，判斷，感知和執行腦力活動。可懂度的早期研究集中於在計算機中對現實世界和...