❶ 人工智能广告语

1.花了一辈子来来研究人类和自人的潜力之后，伟大的心理学家阿佛瑞德.安德尔说，人类最奇妙的特性之一就是“把负变为正的力量”。2.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,--生物学3.当你自己在心里对世界有一个认识,你就是生命吗?5.所谓智能，就是人脑比较过去、预测未来的能力.

❷ 人工智能技术包括哪些

人工智能近些年是一门很热门的专业，通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术，人工智能技术包含机器学习、机器视觉、机器人技术、自然语言处理以及自动化。

❸ 电影《AI人工智能》经典台词

电影《AI人工智能》经典台词：
David:
Is
it
a
game?
大卫：这是一个游戏吗？
Monica:
Yes.
莫尼卡：是的。
Monica:
You
won't
understand
the
reasons
but
I
have
to
leave
you
here.
莫尼文卡：你不会明白的，但是我不得不把你留在这儿。
David:
Is
it
a
game?
大卫：这是一个游戏吗？
Monica:
No.
莫尼卡：不。
David:
When
will
you
come
back
for
me?
大卫：你什么时候会回来？
Monica:
I'm
not,
David.
You'll
have
to
be
here
by
yourself.
莫尼卡：我不会回来，大卫。你将独自留在这儿。
David:
Alone?

❹ 人工智能语言的介绍

人工智能（AI）语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。

❺ 什么是人工智能技术

首先我们要知道人工智能（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。说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。人工智能70年来的研究过程中，早期受制于计算机运算速度和存储的限制，人工智能的研究进展缓慢。06年深度学习技术突破到2016年阿尔法狗打败李世石，人工智能的概念世人皆知，那么人工智能主要由哪几部分构成呢？
一、采集：传感器—信息采集
二、处理：CPU—各种算法、架构、系统
三、输出：像人一样行动
四、存储
NORFLASH、NANDFLASH、ONENANDFLASH、DDR1、DDR2、DDR3----。存储内容的压缩、存储、解压缩。
五、显示：
虚拟现实VR、增强型虚拟现实AR。
六、通信
超级宽带。万物互联。
七、电源
医疗器械专用开关电源
工业控制专业开关电源
车载&无人驾驶&无人机专用开关电源。
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。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。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。对于想要进入人工智能领域的小白来讲：一开始就接触到人工智能的研究是不现实的，不妨试着学习嵌入式、Python、物联网等和人工智能息息相关的基础领域，先学好基本后再一步步通向人工智能学习之路是个不错的选择。

❻ 2017年人工智能带火了哪些词

TOP1 机器人

机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。2017年10月25日，在沙特首都利雅得举行的“未来投资计划”大会上，机器人索菲娅被授予沙特公民身份，她也因此成为史上首个获得公民身份的机器人。

TOP2 芯片

随着人工智能、物联网、5G、智慧城市等新概念付诸实践，芯片作为载体产生了海量的增量市场需求，变得越发重要。在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。目前，能够适应深度学习需要的芯片类型有GPU、FPGA和ASIC等。

❼ 　人工智能技术

在地质找矿的人员都知道数据库和人工智能找矿系统，这是两个独立的系统。考虑到现在正在模拟人类脑神经活动的功能，发展人工智能技术，因此，这两个独立的系统将合为一个系统，它将包括本书除前三章外的几乎所有内容。

在第一章及第三章中曾提到直接信息和间接信息的互补性，利用间接信息弥补直接信息的局部性，利用直接信息及其他先验的地质知识来限制间接信息解译的多解性，可以根据当地情况设计出快速而有效的找矿方法。

因此，在地质找矿工作中，数据的处理及解译就显得特别重要。现在，地质数据的处理及解译都是在计算机上进行的。现代的计算机运行速度非常快，有的已达1秒钟万亿次。但传统的计算机是建立纽曼（V.Neumann）型顺序处理结构基础上串行计算机，存在一些缺点和不足，主要的有：运行必须按事先设计时的一整套精确的串行算法来进行，但对很多实际问题中的定性信息及辩证逻辑判决，则很难找到这样的串行算法；容错性差，局部出现小问题或考虑不周便会影响整个系统的工作；学习能力差；串行算法结构在根本上限制了程序的运行速度，不能实时处理。这些不足迫切需要研制和设计具有新的计算原理的新结构计算机，而以人脑为模型的神经网络学的研究是解决这一问题的崭新途径。一旦这种计算机设计出来，结合神经网络动力学系统理论的研究成果，将给信息高科技的应用与开发带来新的变革。

这种新的计算机特别适合于地质信息的处理，因为地质信息中大量的信息是定性信息，矿产预测时特别需要辩证思维。这里所说的定性信息是指信息与待找目标物之间的关系而言，而不是指信息本身而言。例如，物探或化探异常，就其本身而言，都是定量信息，但物化探异常与待找矿产之间的关系，或这些异常与矿产存在与否则不一定有定量关系。又如岩石的蚀变，其本身是模糊信息，但可以定量化，但却无法给出蚀变与矿产存在的定量关系（参看第十章中关于统计信息、模糊信息及定性信息的叙述）。我们只能根据形式逻辑的思维方法编制程序作矿产预测，限制了预测的效果。现在正在开展的神经网络模式识别系统理论的研究，可望在这方面有所突破。

·在目前，信息解译技术中引人入胜的是利用人工智能技术，建立地质找矿的虚拟现实系统。所谓虚拟现实是在计算技术虚拟环境中模仿真实物体的状态，并在视觉仿真环境中运行。利用这种技术，人们坐在一个座舱中，就如进入到一个坑道中或站在一个采矿掌子面前那样，看到了立体的地质现象，这种地质现象是多种地质信息解译的结果。通过用户/对象在虚拟环境中的交互（例如装有传感器的手套，用户可以抓取虚拟空间内的虚拟物体），改变地下地质体的分布，使其所引起的信息（例如物探异常）与观测到的信息符合，而这种地质体的分布又符合先验的地质知识及已有的直接地质信息。由于这时地下地质体分布的改变，充分利用了找矿人员的经验及人脑的辩证思维能力，可以在串行运行的计算机上达到好的解译结果，而且解译的速度是非常快的。

这样一个系统，要有以下五种功能：

1.储存先验的地质知识及工作地区的综合地质信息的数据库，这种数据库能自动快速检索并输出储存的信息，这种数据库还具有一定的联想功能；

2.能直接接受和处理语言、文字、数字及图影等信息；

3.推理、分析、联想和学习等解题功能，例如根据线性方程组中变数的个数及其系数的特点，自动选择解方程式的方法；

4.三维立体显示和声响等功能；

5.输入、输出智能接口。

在目前的虚拟实现技术中，用的是对人脑功能性模拟，还做不到结构性模拟。结构性模拟和功能性模拟是人工模拟脑神经的两种模拟途径。所谓功能性模拟是按照人脑的生理构造来模拟，从模拟神经元的结构开始，逐步制造具有某种思维功能的自动机。已知人脑的结构非常复杂，单是大脑皮层就有140亿个以上神经元，而神经元的树状突与轴突又互相以非常复杂的方式联系着，在一个神经元树状突区域中，可能有几十万个其他神经元的轴突交织在一起。因此，这种模拟，短期内不会成功。现在用的功能性模拟是利用计算机系统来逐次模拟，即先对所研究的问题提出某种假设，即初始模型，并由计算机算出其解，然后将这个解与所获得的信息相比较，并根据比较结果，修改模型，直到两者相差达到一个预先给定的标准为止。功能性模拟已获得很大的成就，如具自学功能的弈棋机等。