最早的人工智能叫什么名字人工智能机器智能(各个手机的人工智能名字)
人工智能的发展简史
人工智能发展史1、0
工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的论理、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能范畴的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专业人士系统等。
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论理、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，该范畴的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专业人士系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术愈来愈成熟，应用范畴在不断的扩大，可以设想，未来人工智可以带来的科技产品，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。固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，效率更高且成本较低廉的机器及人工智能实体代替了人的各式能力，人类的劳动力将大大被解放。
2。人类环境问题将会获得一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3。人工智能可来提升人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1。人工智能代替了人类做样式不一的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可活着的状态。
2。人工智能假如不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会掉进恐慌。
3。假如我们无法很好控制和利用人工智能，我们相反的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。
人工智能的传说能够追溯到古埃及，不过伴随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以建造出机器智能，“人工智能”（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一词最开始是在1956年DARTMOUTH学会上提出来的，从此后，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，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，依然出现了很多AI流程，并且它们也作用与影响到了其它 技术的发展。 1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了剪掉鞭子。这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机。第1台计算机要占用几间装空调的大房间，对流程员来说是场噩梦：仅仅为运行一 个流程就要设置成千的线路。1949年改进后的能存储流程的计算机使得输入流程变得简单些，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数据的发明，为人工智能的可能实现提供了一种媒介。
固然计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到50年代早期人们才注意和提防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。最熟悉的反馈控制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 回路的研究重要程度在于：WIENER从按道理来讲指出，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的发展作用与影响很大。
1955年末，NEWELL和SIMON做了一个名为逻辑专业人士(LOGIC THEORIST）的流程。这个流程被很多人 认为是第1个AI流程。它将每个问题都预示成一个树形模型，紧接着选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题。逻辑专业人士对公众和AI研究范畴产生的作用与影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑。1956年，被看作是 人工智能之父的JOHN MCCARTHY组织了一次学会，将很多对机器智能有兴趣的专业人士学者聚集在一起进行了一 个月的讨论。他请他们到 VERMONT参与 DARTMOUTH人工智能夏季研究会。从那时起，这个范畴被命名为 人工智能。固然 DARTMOUTH学会不是特别成功，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。固然这个范畴还没明确定义，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：下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统，例如在逻辑专业人士中减少搜索；还要说的就是建立可以自我学习的系统。
1957年一个新流程，通用解题机(GPS）的第1个版本进行了测试。这个流程是由制作逻辑专业人士 的同一个组开发的。GPS扩展了WIENER的反馈原理，可以解决许多常识问题。两年之后，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流程。
当愈来愈多的流程涌现时，MCCARTHY正忙于一个AI史上的冲破。1958年MCCARTHY宣布了他的新成 果：LISP语言。 LISP到今天还在用。LISP之义是表处理(LIST PROCESSING），它很快就为大都AI开发者采纳。
1963年MIT从美国得到一笔220万美元的资助，用于研究机器辅助识别。这笔资助来自国防部 高档研究计划署（ARPA），已保证美国在技术进步上领先于苏联。这个计划招引了来自全球性的计算机科学工作者，加快了AI钻石的发展步伐。 LOEBNER（人工智能类）
以人类的智力建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范畴，人类为了实现这一梦想也业已奋斗了许多个年头了。并且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，甚至可以说也许会是一个永无答案的问题。人类的语言，人类的智能是这样的复杂，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。 以后几年显现了大量流程。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领路人的研究人员发现，面对小规模的对象，计算机流程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可以理解简单容易的英语句子。这几个流程的结果对处理语言理解和逻辑能够起到帮助作用。
70年代另一个进展是专业人士系统。专业人士系统可以预测推算在一定条件下某种解的概率。因为那个时候计算机已 有巨大容量，专业人士系统有可能从数据中总结出规律。专业人士系统的商场应用很广。十年间，专业人士系统被用于股市预 测，帮助医生诊断疾病，以及指示矿工确定矿藏位置等。这所有的都由于专业人士系统存储规律和信息的能力而成为可能。
70年代很多新方法被用于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，怎样通过一副图像的阴影，形状，颜色，边界和纹理等基本信息辨别图像。通过剖析这几个信 息，可以推断出图像或许是什么。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，并更加的多地进入商业范畴。1986年，美国AI相关软硬件销售高达4、25亿 美元。专业人士系统因其效用特别受需求。象数字电气公司如此的公司用XCON专业人士系统为VAX大型机编程。杜邦，通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专业人士系统。为满足计算机专业人士的需要，一些生产专业人士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业人士系统中的错误，又有另外一些专业人士系统被设计出来。 人们开始感受到计算机和人工智能技术的作用与影响。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体现在人们面前。有了像美国人工智能协会如此的基金会。由于AI开发 的需要，还显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）如此的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上。
其它AI范畴也在80年代进入市场。其中一项就是机器视觉。 MINSKY和MARR的成果如今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，这几个系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的区别。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，大概占利润的三分之一巨大无比的损失迫使很多研究领 导者削减经费。另一个令人失望的是国防部高档研究计划署支持的所谓智能卡车。这个项目目的是研制一种能完成很多战地任务的机器人。因为项目缺陷和成功无望，PENTAGON停止了项目的经费。
尽管经历了这几个受挫的事件，AI仍在慢慢恢复发展。新的技术在日本被开发出来，如在美国首创的模糊逻辑，它真的可以从不确定的条件作出决策；还有神经互联网，被看成是实现人工智能的可能途径。也就是说，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。智能电脑的增添招引了公众兴趣；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；使用模糊逻辑，AI技术简化了摄像设备。对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现。人工智能已经并将继续不可避开地改变我们的活法。 人工智能的一个比较流行的定义，也是该范畴较早的定义，是由约翰·麦卡锡（JOHN MCCARTHY）在1956年的达特矛斯会议（DARTMOUTH CONFERENCE）上提出来的：人工智能就是要让机器的行为看似就象是人所展现出的智能行为一样。不过这个定义好像忽视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展现出来的智能性。总体而言，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)
强人工智能看法认为有可能制造出真实不虚能推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，而且，如此的机器能将被看作是有知觉的，有个人意识的。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好像人的思维一样。
非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不相同的知觉和意识，使用和人完全不相同的推理方式。
弱人工智能(TOP-DOWN AI)
弱人工智能看法认为没有可能制造出能真真正正地推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，这几个机器不过呢看似像是智能的，不过并不真真正正拥有智能，断然不会有自主意识。
主流科研集中于弱人工智能上，并且一般认为这一研究范畴已经取得引诱的成就。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”一词最开始是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机与其他信息处理机器创造的，其定义为：
“强人工智能看法认为计算机不但是用以研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的流程，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。在这儿智能的涵义是多义的、不确定的，像下面所提到的就是里边 的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的流程。那么，人即便在不了解流程时，依据发现（HEU- RISTIC）法而设法巧妙的解决了问题的情形是不少的。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、根据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的流程固然是清楚的，不过实行起来需要很长久，对于如此的问题，人可以在很短的时间内找出极佳的处理办法，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、不正确的信息的情形下，依据适当的补充信息，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：假如一部机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这部机器是否有思维的？希尔勒认为这是没有可能的。他举了个中文房间的例子来说明，假如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，那么这样说的话在不明白这一编码和这实际事情之间的相呼应之关系的前提下，机器没有可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即便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。
亦有哲学家持不同的看法。DANIEL C。 DENNETT 在其著作 CONSCIOUSNESS EXPLAINED 里认为，人也但是是一台有灵魂的机器而已，为啥我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他觉得像上述的数据转换机器是有也许有思维和意识的。
有的哲学家认为假如弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。打比方说SIMON BLACKBURN在其哲学入门教材 THINK 里说道，一自个的看似是“智能”的行动并不能真真正正说明这个人就真的是智能的。我永久没有可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他仅仅是看似是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看似像是智能的，那么这样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 不是和强人工智能完全对立，总之，即便强人工智能是可能的，弱人工智能依然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被看作很需要智能的。
人工智能的具体发展历史是什么?
历史 突飞猛进
1950年 阿兰·图灵出版《计算机与智能》。
1956年 约翰·麦卡锡在美国达特矛斯电脑大会上“创造”“人工智能 ”一词。
1956年 美国卡内基·梅隆大学展示全地球第1个人工智能软件的工作。
1958年 约翰·麦卡锡在麻省理工学院发明Lisp语言———一种A．I．语言。
1964年 麻省理工学院的丹尼·巴洛向世人展示，电脑能掌握足够的自然语言从而解决了开发计算机代数词汇流程的难题。
1965年 约瑟夫·魏岑堡建造了ELIZA———一种互动流程，它能以英语与人就任意话题展开对话。
1969年 斯坦福大学研制出Shakey————一种集运动、理解和解决问题能力于一身的机器人。
1979年 第1台电脑控制的自动行走器“斯坦福车”诞生。
1983年 世界第1家批量生产统一规格电脑的公司“思考机器”诞生。
1985年 哈罗德·科岑创作的绘图软件Aaron在A．I．大会亮相。
90年代 A．I．技术的发展在各个范畴均展示长足发展————学习、教学、案件推理、策划、自然环境认识及方位识别、翻译，乃至游戏软件等范畴都瞄准了A．I．的研发。
1997年 IBM（国际商用机械公司）制造的电脑“深蓝”击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。
90年代末 以A．I．技术为基础的互联网信息搜索软件已是国际网络的基本构件。
两千年 互动机械宠物面世。麻省理工学院推出了会做数十种面部表情的机器人Kisinel。
此刻 流行挡不住
商业上的成功，成为实验室研究工作的催化剂。A．I．的边界正逐步向人类智慧逼进。
全球的高科技实验室不约而同盯上了A．I．大脑，这其中响当当之名字包括卡内基·梅隆大学，IBM和日本的本田汽车公司。
在比利时，Starlab（星实验室）正开发种能取代真猫大脑工作的人工大脑。据“人工大脑网站”报道，它将拥有约7500个人工脑神经细胞。它将能自如地操控猫咪行走，玩耍毛线球。据推测它将在2002年完成。
软件在将复杂决策流程化整为零方面取得冲破。像外貌识别等看起来简单容易的人类能力实际涉及广泛、复杂的认知和判断步骤。今天的电脑软件愈来愈精于模仿人类最精细的思维。而计算机硬件在追赶人脑能力方面亦不遗余力。
目前全地球最快的超级电脑————位于美国加利福利亚州劳伦斯·立弗摩尔国家实验室的IBM制“ASCI白色”业已是有人脑0·1％的运算能力。
IBM正在研制的“蓝色牛仔”（Blue Jean）的每秒运算能力估计将与人脑相当。IBM研发部主管保罗·霍恩说Blue Jean将在4年后开始运行。
斯坦福大学A．I．范畴的首席专业人士埃里克·霍维兹及其很多同行相信，A．I．技术迎来冲破发展的日子近在眼前，那时，A．I．将细分并派生出翻越出广泛范畴的学科。
未来 聪明过人？
关于A．I．人们最迫切希望知道的问题是，它真能和人一般聪明吗？很多科学工作者相信，这只是个时间上的问题。A．I．软件工程师库尔兹维尔认为迟至2020年A．I．即可聪明过人。IBM的霍恩估计比较守旧，他觉得A．I．赶上人还need40—50年时间。AT＆T的斯通则说他的目标是在2050前组建一只能挑战曼联的A．I．足球队。他这不是开玩笑。
在很多方面，A．I．大脑比人类更有优势。人脑的学习吸收新知识的过程非常慢。要说一口流利的英语至少得半年或两三年时间（吹牛广告中的例子除外）。而是要让A．I．学会说法语，仅需为它装上一个说法语软件，数秒之间一个A．I．法语专业人士便诞生了。
另一个更难解答的问题：A．I．是否能拥有情感感情。目前无人有把握回答此问题。
于是剩下一个最可怕的问题：A．I．机器人能变得比人类更聪明，并反戈一击与人类为敌？库尔兹维尔、技术学家比尔·乔伊认为这并 不是没有可能。霍恩在此问题上拿不太稳。
霍恩认为固然电脑的粗略运算能力可超过人类，但它没有可能具备人类所有精细的特点，由于人类对本人的大脑具有的很多微妙能力并不清楚，更无从仿模相应软件。
库尔维兹的观点比较乐观，他觉得人类在开发超级A．I．的并 且，在对它们的引导和管理方面也将相应提高，因此将永久走在前面，掌握控制权。【1950-1956年是人工智能的诞生年】
图灵测试1950
Dartmouth 会议1956
（1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学工作者在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它预示着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。）
【1956-1974 年是人工智能的黄金年】
第1个人工智能流程LT逻辑理论家1958（西蒙和纽维尔）
LISP编程语言1958（约翰麦卡锡）
用于机器翻译的语义网1960（马斯特曼和剑桥大学同事）
模式识别-第1个机器学习论文发表（1963）
Dendral 专业人士系统1965
基于规则的Mycin医学诊断流程1974
【1974-1980年是人工智能第1个冬天】
人工智能：综合调查1973（来特希尔）
项目失败，列强削减科研经费
【1980-1987年是人工智能繁荣期】
AAAI在斯坦福大学召开第1届全国大会1980
日本启动第5代计算机用于知识处理1982
决策树模型带动机器学习复苏1980中期
ANN及多层神经互联网1980中期
【1987-1993年是人工智能第2个冬天】
Lisp机市场崩溃1987
列强再次取消科研经费1988
专业人士系统滑翔谷底1993
日本第5代机退场1990年代
【1993-此刻冲破期】
IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫1997
斯坦福大学Stanley 赢得没有人驾驶汽车挑战赛2005
深度学习论文发表2006
IBM的沃森机器人问答比赛夺魁2011
谷歌启动谷歌大脑2011
苹果公司的Siri上线2012
微软通用实时翻译系统2012
微软Cortana 上线2014
百度度秘2015
IBM发布truenorth芯片2014
阿尔法狗打败人类棋手2016AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。
“人工智能”一词最开始是在1956 年Dartmouth学会上提出来的。从此后，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明 白计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分宽广的科学，它由不同的范畴组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能钻石的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常来讲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”的理解是不一样的。例如繁重的科学和工程计算原本是要人脑来承担的， 此刻计算机不仅能完成这种计算， 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。目前能够用以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， 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科钻石的主要内容包括：知识预示、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、自动流程设计等方面。
知识预示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与预示方法息息相关。常用的知识预示方法有：逻辑预示法、产生式预示法、语义互联网预示法和框架预示法等。
常识，自然为人们所关注，已提出多个办法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
问题求解中的自动推理是知识的使用过程，因为有多种知识预示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化预示下的继承性能推理是非演绎性的。因为知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来预示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意和提防那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识预示意义下获取新知识的过程，依照学习机制的区别，主要有归纳学习、剖析学习、连接机制学习和遗传学习等。
知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所所需的知识，当知识量较大而又有多种预示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。假如在知识库中存储的是某一范畴(如医疗诊断)的专业人士知识，则如此的知识系统一叫作专业人士系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专业人士系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识分享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是钻石的关键问题。 `
1956年谁首次提出人工智能?
人工智能是在1956年Dartmouth学会上提出来的。
在计算机科学中，人工智能（AI）有时被叫作机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用以描述模仿人类和其它人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。
随着机器变得愈来愈有能力，被看作需要“智能”的任务通常来讲会从人工智能的定义中删除，这样的现象被叫作人工智能效应，特斯勒定理（Tesler's Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”
例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常来讲被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争角逐， 自主操作汽车、内容传递互联网中的智能路由以及军事模拟。
定义：
计算机科学将人工智能研究定义为对“智能代理”的研究：任何感知其环境并采取最优行动使其有机会成功实现目标的设备。
一个更详细的定义将人工智能描述为“一个可以正确解释外部数据，从这几个数据中学习，并利用这几个学习通过灵活的适应提升实现特定目标和任务的能力的系统。”
有人工智能的手机有哪些
此刻多数手机皆可以实现人工智能，如远程控制家用电器、远程监控等，仅需要安装一个相相应的运用(APP)就能够了，当然被控制或者监控的设备也需要具备这几个玏能，此刻市场上已经有许多家用电器具备互联网远程控制功能了。人功智能手机太多钱，米系列，vivo。oppo华为，苹果，除了老年机，都是智能机。老大你不要把人工智能看得很邪乎。一些所谓具有人工智能的手机，说起来不外乎是下载一个什么语音软件之类的。紧接着你讲普通话，他就能依照你说的去执行。真真正正具有顽强人工智能的手机，恐怕此刻还没面试吧。
oppo手机人工智能叫什么名字
OPPO手机人工智能叫 小喔
希望采纳，谢谢！！！
oppo手机人工智能叫“小布”，使用需要开启语音唤醒功能，开启方法就是：
操作设备：OPPO R17
设备系统：ColorOS 11、1
1。以R17为例，打开手机，点击进入手机【设置】页面，如下图所示：
2。在设置中找到【Breeno】后，点击进入【Breeno】设置页面，如下图所示：
3。进入Breeno后俺们是可以看见【Breeno语音】，点击进入【Breeno语音】，如下图所示：
4。进入Breeno语音后，点击【语音唤醒】进入开始下一步，如下图所示：
5。点击【用“嘿Breeno”唤醒】即可设置语音，如下图所示：
