人工智慧目標

⑴ 21世紀人類發展人工智慧的目標是什麼

你好，人工智慧目前很有發展前景，因為人們對於機器的應用不再是要操作它版，還要權它自己工作，這在21世紀會體現的更加明顯。但是對於人工智慧無論可以完成什麼任務我想人類還是應該讓它只作為一部機器存在，不能讓他過於智能，否則人工智慧給我們帶來的問題不會比克隆人少的。

⑵ 人工智慧戰略的三步走分別是哪三步

第一步，到2020年人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智慧產業成為新的重要經濟增長點，人工智慧技術應用成為改善民生的新途徑，有力支撐進入創新型國家行列和實現全面建成小康社會的奮斗目標。
第二步，到2025年人工智慧基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智慧成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展。
第三步，到2030年人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智慧創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。

⑶ 我國新一代人工智慧發展規劃有什麼目標嗎

在面向2030年對我國人工智慧發展進行的戰略性部署中，我國新一代人工智慧發展規劃也明確提出了我國人工智慧發展的「三步走」目標：

專家認為，要想讓機器人滲透到人們生活，真正實現智能社會，一定要把相應的基礎設施建設好，建立知識庫、大數據庫、面向各類具體問題的智能系統等。「這不僅要有技術，還涉及整個社會體系、服務體系和治理體系等。」業內人士呼籲，要加快機器人向各領域的應用，實現人機協調、跨界融合、共創分享，營造有利於機器人發展的良好生態。

⑷ 人工智慧的研究目的有哪些

人工智慧的研究目的：

1、人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。

2、人工智慧的一個很重要的方向是數據挖掘技術，這種技術的原理是用計算機進行數據分析，然後進行人性化的推薦和預測。比如，我們電腦上的廣告是根據我們日常瀏覽網頁的興趣進行推薦的，微博上、網站上最顯眼的也是我們最感興趣的內容，這些都是計算機分析而得出的。

3、人工智慧的另外一大重要方向是自然語言處理技術，包括機器翻譯、語音識別等等。其中語音識別是最核心、普及程度最高的一種自然語言處理技術。

語音識別技術是將人語音當中的詞彙內容識別出來，通過技術手段，轉換為計算機可讀取的內容。通俗點來說，就是要讓機器學會「聽人話」，讓計算機作我們的「耳朵」。

(4)人工智慧目標擴展閱讀：

科學介紹

1、實際應用

機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

2、學科範疇

人工智慧是一門邊緣學科，屬於自然科學和社會科學的交叉。

3、涉及學科

哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，資訊理論，控制論，不定性論。

⑸ 研究人工智慧的目的是什麼

人工智慧是一門包括計算機科學、控制學、信系論、語言論、神經生理學、心理學、數學、哲學等多種學科相互滲透發展起來的學科,其研究對象可以歸納為「機器智能、智能機器」,它體現在思維、感知、行為三個層次,而它要模擬眼神、擴展人的智能,其研究內容可以分為機器思維和思維機器、機器感知和感知機器、機器行為和行為機器三個層次。

研究人工智慧的目的，一方面是要創造出具有智能的機器，另一方面是要弄清人類智能的本質，因此，人工智慧既屬於工程的范疇，又屬於科學的范疇。通過研究和開發人工智慧，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計算機更好的造福人類。

目前，人工智慧的研究是與具體領域相結合進行的。基本上有如下領域：

專家系統

專家系統是依靠人類專家已有的知識建立起來的知識系統，目前專家系統是人工智慧研究中開展較早、最活躍、成效最多的領域，廣泛應用於醫療診斷、地質勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。它是在特定的領域內具有相應的知識和經驗的程序系統，它應用人工智慧技術、模擬人類專家解決問題時的思維過程，來求解領域內的各種問題，達到或接近專家的水平。

機器學習

機器學習的研究，主要在以下三個方面進行：一是研究人類學習的機理、人腦思維的過程；和機器學習的方法；以及建立針對具體任務的學習系統。

機器學習的研究是在信息科學、腦科學、神經心理學、邏輯學、模糊數學等多種學科基礎上的。依賴於這些學科而共同發展。目前已經取得很大的進展，但還沒有能完全解決問題。

模式識別

模式識別是研究如何使機器具有感知能力，主要研究視覺模式和聽覺模式的識別。如識別物體、地形、圖象、字體（如簽字）等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來迅速發展起來應用模糊數學模式、人工神經網路模式的方法逐漸取代傳統的用統計模式和結構模式的識別方法。特別神經網路方法在模式識別中取得較大進展。

人工神經網路

人工神經網路是在研究人腦的奧秘中得到啟發，試圖用大量的處理單元（人工神經元、處理元件、電子元件等）模仿人腦神經系統工程結構和工作機理。

在人工神經網路中，信息的處理是由神經元之間的相互作用來實現的，知識與信息的存儲表現為網路元件互連間分布式的物理聯系，網路的學習和識別取決於和神經元連接權值的動態演化過程。

人工智慧研究的近期目標；是使現有的計算機不僅能做一般的數值計算及非數值信息的數據處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標，根據現行的計算機的特點研究實現智能的有關理論、技術和方法，建立相應的智能系統。

⑹ 人工智慧的目的

人工智慧是人類自身的能力的延伸。由於自身條件的局限，人類無法把現有的資源和認知發揮到極致，這就需要人工智慧類的輔助工具。

人工智慧具有超強的運算能力，記憶能力，而且不知疲倦，可以長期無休止的工作，這就為一些超級繁雜的任務提供了解決的一條可能路徑。比如，如何在浩如煙海的資料中快速的檢索出我們想要的信息。

再比如，可以破解出任何加密演算法。理論上講，量子類計算機的運算能力，即使使用最笨拙的窮舉演算法，也可以在極短的時間內破解出任何現有的已知的加密演算法。

(6)人工智慧目標擴展閱讀

人工智慧就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。對於人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，製造出「類人腦」的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。

弱人工智慧如今不斷地迅猛發展，尤其是2008年經濟危機後，美日歐希望借機器人等實現再工業化，工業機器人以比以往任何時候更快的速度發展，更加帶動了弱人工智慧和相關領域產業的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經能用機器人實現。

⑺ 人工智慧的發展方向

一是重點培育和發展智能網聯汽車、智能服務機器人、智能無人機、醫療影像輔助診斷系統、視頻圖像身份識別系統、智能語音交互系統、智能翻譯系統、智能家居產品等智能化產品，推動智能產品在經濟社會的集成應用。

以上智能化產品已有較好的技術、產業基礎，部分細分領域的產品已經走在了國際前列，在國家政策引導下有望實現規模化發展，形成由點到面的突破，並帶動人工智慧技術在行業中的深入應用。

二是重點發展智能感測器、神經網路晶元、開源開放平台等關鍵環節，夯實人工智慧產業發展的軟硬體基礎。

以上這些產品或平台市場競爭力不強，是產業鏈上的薄弱環節，對產業發展可能形成制約，亟待加快創新發展，夯實基礎，補齊短板。

三是深化發展智能製造，鼓勵新一代人工智慧技術在工業領域各環節的探索應用，提升智能製造關鍵技術裝備創新能力，培育推廣智能製造新模式。

製造業是人工智慧最先落地的行業之一，「中國製造2025」提出「以推進智能製造為主攻方向」的明確要求。近年來，在黨中央國務院的高度重視下，我國製造業發展已取得積極進展，特別是在加快發展智能製造，推動製造業智能化升級改造方面開展大量工作。《行動計劃》與「中國製造2025」緊密對接，進一步突出了需要加快應用人工智慧技術進行改造升級的具體任務，將為智能製造的深化發展提供有力支撐。

四是構建行業訓練資源庫、標准測試及知識產權服務平台、智能化網路基礎設施、網路安全保障等產業公共支撐體系，完善人工智慧發展環境。

目前，我國人工智慧發展的痛點問題之一就是缺少有效的行業資源訓練庫等公共服務支撐體系，業界普遍反映已經影響了人工智慧技術發展及在行業中的應用。《行動計劃》注意到了這一關鍵問題，加大對產業公共服務平台的支持，將形成有效引導，不斷完善產業發展環境。