生物经济与人工智能
⑴ 人工智能的利与弊分别是什么
1、人工智能的利
目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率。
虽然可能会带来大量的失业，但是这本来就是社会前进必须经历的过程，当新技术被发明出来时一定会影响某些群体的既得利益，然而只要这个前进的方向是对的，也就无可厚非了，毕竟被取代的是所需能力不高的工种，只能怨自身没有什么不可替代的价值了。
⑵ 人工智能是什么
人工智能（计算机科学的一个分支）
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。 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，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。
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。
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。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者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。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（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。但是我们对我们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。其它关于动物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。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
⑶ 1 人工智能的研究领域具体包含哪些是机器人和算法吗还有没有其他
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。 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，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“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，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。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。
[编辑本段]【人工和智能】
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。有时我们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。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（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。但是我们对我们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。其它关于动物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，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
[编辑本段]【人工智能的定义】
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
[编辑本段]【实际应用】
机器视觉: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，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。
[编辑本段]【学科范畴】
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
[编辑本段]【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，不定性论，仿生学，
[编辑本段]【研究范畴】
自然语言处理，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
[编辑本段]【应用领域】
智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程
[编辑本段]【意识和人工智能的区别】
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；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机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。
“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，人类智能主要是生理和心理的过程。
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。
[编辑本段]【强人工智能和弱人工智能】
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，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，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一元论和二元论（alism）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。
[编辑本段]【人工智能简史】
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”(Artificial Intelligence)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，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，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它 技术的发展。
计算机时代
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,对程序员来说是场恶梦: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数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介.
AI的开端
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)的程序.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John McCarthy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.GPS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开发者点赞.
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.这笔资助来自国防部 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
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,专家系统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,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等.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阴影,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国防部高级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,如在美国首创的模糊逻辑,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;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.人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活.
⑷ 人工智能涉及的领域有哪些
1、市场营销
随着AI的不断发展，在不久的将来，网络上的消费者可能会通过拍张照片来购买产品。像CamFind这样的公司及其竞争对手已经在尝试这种方法。
2、银行业
许多银行已经采用基于AI系统来提供客户支持并检测异常情况和信用卡欺诈。HDFC银行就是一个例子。使用AI预防欺诈并不是一个新概念。实际上，人工智能解决方案可用于增强零售和金融等多个业务部门的安全性。
万事达卡和RBS WorldPay等公司多年来一直依靠AI和深度学习来检测欺诈幸福易模式并防止卡欺诈。这节省了数百万美元。
3、金融业
风险投资一直依靠计算机和数据科学家来确定市场的未来模式。交易主要取决于准确预测未来的能力。
AI之所以出色，是因为它们可以在短时间内处理大量数据。AI还可以学习观察过去数据中的模式，并预测这些模式将来可能会重复。在超高频交易时代，金融机构正在转向使用AI来改善其股票交易性能并提高利润。
日本领先的经纪公司野村证券就是这样的组织。该公司一直不情愿追求一个目标，即借助计算机来分析经验丰富的股票交易员的见解。经过多年的研究，野村证券将推出一种新的股票交易系统。
新系统在其计算机中存储了大量的价格和交易数据。通过利用此信息库，它将进行评估。例如，它可以确定当前市场状况与两周前的状况相似，并预测股价在几分钟内将如何变化。这将有助于根据预测的市场价格做出更好的交易决策。
4、农业
气候变化，人口增长和粮食安全等问题促使该行业寻求更多创新方法来提高农作物产量。组织正在使用自动化和机器人技术来帮助农民找到更有效的方法来保护农作物免受杂草侵害。
Blue River技术公司开发了一种名为See&Spray的机器人，该机器人使用诸如对象检测之类的计算机视觉技术来监控除草剂并将其精确喷洒到棉花上。精确喷雾可以帮助防止对除草剂的抵抗。
除此之外，位于柏林的农业科技初创企业PEAT开发了一个名为Plantix的应用程序，该应用程序可通过图像识别土壤中潜在的缺陷和营养缺乏症。
图像识别应用通过用户的智能手机相机捕获的图像识别可能的缺陷。然后为用户提供土壤修复技术，技巧和其他可能的解决方案。该公司声称其软件可以实现模式检测，估计精度高达95%。
5、医疗行业
在挽救生命方面，许多组织和医疗中心都依赖AI。医疗保健中的AI如何帮助世界各地的患者有很多例子。
一家名为Cambio Health Care的组织开发了用于预防中风的临床决策支持系统，该系统可以在有患者患中暑的风险时向医生发出警告。
另一个此类示例是Coala Life，该公司拥有可以查找心脏病的数字化设备。同样，Aifloo正在开发一个系统来跟踪人们在养老院，家庭护理等方面的表现。医疗保健中AI的最好之处在于，您甚至不需要开发新药。通过正确使用现有药物，您还可以挽救生命。
⑸ 跪求请问人工智能在大学里是什么学科或专业
大学有专门的人工智能专业。人工智能是计算机科学的一个分支，属于计算机学科。
人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。
2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。
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。
(5)生物经济与人工智能扩展阅读
教育部在官网正式发布公告，北京科技大学、上海交通大学等 35 所高校获批新增「人工智能」本科专业，授予工学学位，四年制。
获批的除了南京大学、上海交通大学等教育部直属高校，北京航空航天大学、哈尔滨工业大学等工信部直属高校，还包括中北大学、中原工学院、华南师范大学等由各省主管的高校。
获批建设高校中，既有上海交通大学、北京航空航天大学、同济大学这样的全国性名校，也有江苏科技大学、安徽工程大学这样专业特色鲜明的地方性高校，还有长春师范大学这样的师范类高校。
随着人工智能(AI)的热度日益高涨，教育部公布的最新本科专业名单，AI专业代码为080717T(T代表特设专业)，学位授予门类工学，学制四年。
除了AI本科专业外，也有不少高校获批设立“机器人工程专业”、“数据科学与大数据技术”专业、“大数据管理与应用”专业，人工智能教育建设已经掀起热潮。
参考资料来源：网络-人工智能专业
参考资料来源：网络-人工智能
⑹ 在各大高校中（硕士研究生），有机器人类或人工智能类专业方向的学校有哪些
在开设机器人专业的高校中机器人专业排名前十的高校：
1、北京大学
北京大学工学院力学与工程科学系的前身是北京大学数学力学系力学专业,由著名科学家周培源教授创立于1952年，是新中国的第一个力学专业。经过几代人的艰苦创业、辛勤耕耘，力学与工程科学系在教学、科研和基础建设等各方面取得了很大发展。
2、清华大学
清华大学的力学专业发展历程比较艰辛，直到1968年才将工程力学数学系改名为工程力学系。1957年初，为了适应经济与国防建设的需要，培养新兴科学技术中有关力学及计算数学方面的专业人才。
3、哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学，简称哈工大，是中华人民共和国工业和信息化部直属的一所理工类全国重点大学，哈尔滨工业大学的力学专业在航天学院，这个学院设计的理工类专业非常广泛，其中力学就排在第一位。
4、北京航空航天大学
北京航天航空大学的力学系成立于1952年，但是主要设计在飞行器设计上。航空航天是一个国家高技术的代表，航空科学与工程学院其前身是飞行器设计与应用力学系，是北京航天航空大学的金牌学院，也是最具有航空航天特色的院系之一。
本院的本科招生专业为：飞行器设计与工程、飞行器环境与生命保障工程、工程力学。学院本科生培养目标为：培养基础理论扎实、知识面广、创新能力强、具有很强适应能力和发展潜力的高素质工程技术人才。
5、大连理工大学
大连理工大学工程力学系于1957年由钱令希院士和唐立民教授领导创建，1981年首批获得博士学位授予权，1985年设立力学博士后科研流动站。目前本学科包含一般力学和力学基础、固体力学、流体力学、工程力学4个二级学科，并自主设立计算力学、岩土与环境力学、动力学与控制、应用实验力学4个二级学科。
6、南京航空航天大学是中华人民共和国工业和信息化部直属的一所以航空航天为特色的理工类全国重点大学。
南京航空航天大学博士后流动站：航空宇航科学与技术、光学工程、交通运输工程、电气工程、仪器科学与技术、信息与通信工程、力学、机械工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、动力工程及工程热物理、数学、管理科学与工程、软件工程。
7、上海交通大学
上海交通大学在1958年创建工程力学系，开设设工程力学专业。研究生阶段设流体力学、固体力学、一般力学三个二级学科，都具有硕士和博士学位授予权，此外还设力学博士后流动站，具有力学一级学科博士学位授予权。
力学是上海交通大学的特色专业，上海交通大学力学学科始建于1958年，历经几十年，逐渐形成了各具特色、实力雄厚的四个二级学科：流体力学、固体力学、一般力学与力学基础和工程力学。此外，生物力学作为一门新兴的力学学科，是力学与生物、医学相结合的交叉学科，其中研究与人类心血管疾病成因及诊治相关的血流动力学是发展较快的领域之一。该方向属于当前国际前沿。
上海交通大学的力学专业是全国重点学科的一级学科。
8、浙江大学
浙江大学前身是1897年创建的求是书院，是中国人自己最早创办的现代高等学府之一。
浙江大学有过一段停办学院的历史，1914-1927年期间暂停办学。1927年，浙江高等学校恢复办学，更名为国立第三中山大学，下设文理、工、劳农三个学院，其中工学院由浙江公立工业专门学校改组而成、劳农学院由浙江公立农业专门学校改组而成。1928年4月1日更名为浙江大学，1928年7月1日起，校名前冠以“国立”二字，称国立浙江大学，下设文理、工、农三个学院。
9、华中科技大学
力学是华中科技大学的一个重要学科，学院跨越力学、土木工程、交通工程及管理科学与工程4个一级学科，有力学和土木工程学科两个博士后流动站。有力学、土木工程两个一级学科博士和硕士学位授予权，工程管理、道路与交通工程博士学位授予权，和交通工程一级学科硕士授予权。其中，力学和土木工程为湖北省一级学科重点学科，桥梁与隧道工程为建设部重点学科。
10、中国科学技术大学
中国科学技术大学是中国科学院直属的一所以前沿科学和高新技术为主、兼有特色管理和人文学科的理工类全国重点大学。
目前，本科院校培养的机器人相关人才，大多从事原理研究、本体开发及特种机器人开发等，而国内大多数高职院校有工业机器人应用方面的对口专业较少，开设年限也仅为1～2年，从课程内容设置到人才培养过程，还很不成熟。
2010年，常州机电职业技术学院开设了一个新专业——工业机器人应用，成为首家开设这一专业的职业院校。据统计，截至2014年，全国有9家职业院校以这一专业进行独立招生，120多家职业院校开设了与机器人相关的专业方向。
⑺ 我是学生物工程的,现在想找一家基因工程和人工智能结合起来做的公司,现在有这样的公司吗
什么是人工智能近年来，随着计算机技术的迅猛发展和日益广泛的应用，自然地会提出人类智力活动能不能由计算机来实现的问题。几十年来，人们一向把计算机当作是只能以极快地、熟练地、准确地运算数字的机器。但是在当今世界要解决的问题并不完全是数值计算，像语言的理解和翻译、图形和声音的识别、决策管理等都不属于数值计算，特别像医疗诊断要有专门的特有的经验和知识的医师才能作出正确的诊断。这就要求计算机能从“数据处理”扩展到还能“知识处理”的范畴。计算机能力范畴的转化是导至“人工智能”快速发展的重要因素。人工智能的定义：著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。从实用观点来看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。计算机与智能通常我们用计算机，不仅要告诉计算机，要做什么，还必须详细地、正确地告诉计算机怎么做。也就是说，人们要根据任务的要求，以适当的计算机语言，编制针对该任务的应用程序，才能应用计算机完成此项任务。这样实际上是在人完全控制计算机完成的，是谈不上计算机有“智能”。大家都知道，世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫与美国IBM公司的RS／6000（深蓝）计算机系统于1997年5月11日进行了六局“人机大战”，结果“深蓝”以3.5比2.5的总比分获胜。比赛结束了给人们留下了深刻的思考；下棋要获胜要求选手要有很强的思维能力、记忆能力、丰富的下棋经验，还得及时作出反映，迅速进行有效的处理，否则一着出错满皆输，这显然是个“智能”问题。尽管开发“深蓝”计算机的IBM专家也认为它离智能计算机还相差甚远，但它以高速的并行的计算能力（2r108步／秒棋的计算速度）。实现了人类智力的计算机上的部分模拟。从字面上看，“人工智能”就是用人工的方法在计算机上实现人的智能，或者说是人们使计算机具有类似于人的智能。智能与知识在20世纪70年代以后，在许多国家都相继开展了人工智能的研究，由于当时对实现机器智能理解得过于容易和片面，认为只要一些推理的定律加上强大的计算机就能有专家的水平和超人的能力。这样，虽然也获得一定成果，但问题也跟着出现了，例如机器翻译当时人们往往认为只要用一部双向词典及词法知识，就能实现两种语言文字的互译，其实完全不是这么一回事，例如，把英语句子“Timeflieslikeanarrow”（光阴似箭）翻译成日语，然后再译回英语，竟然成为“苍蝇喜欢箭”；当把英语“”（心有余而力不足）译成俄语后，再译回来竟变成“”（酒是好的但肉已变质）。在其它方面也都遇到这样或者那样的困难。这时，本来对人工智能抱怀疑态度的人提出指责，甚至把人工智能说成是“骗局”、“庸人自扰”，有些国家还削减人工智能的研究经费，一时人工智能的研究进入了低潮。然而，人工智能研究的先驱者们没有放弃，而是经过认真的反思、总结经验和教训，认识到人的智能表现在人能学习知识，有了知识，能了解、运用已有的知识。正向思维科学所说“智能的核心是思维，人的一切智慧或智能都来自大脑思维活动，人类的一切知识都是人们思维的产物。”“一个系统之所以有智能是因为它具有可运用的知识。”要让计算机“聪明”起来，首先要解决计算机如何学会一些必要知识，以及如何运用学到的知识问题。只是对一般事物的思维规律进行探索是不可能解决较高层次问题的。人工智能研究的开展应当改变为以知识为中心来进行。自从人工智能转向以知识为中心进行研究以来，以专家知识为基础开发的专家系统在许多领域里获得成功，例如：地矿勘探专家系统（PROSPECTOR）拥有15种矿藏知识，能根据岩石标本及地质勘探数据对矿产资源进行估计和预测，能对矿床分布、储藏量、品位、开采价值等进行推断，制定合理的开采方案，成功地找到了超亿美元的钼矿。又如专家系统（MYCIN）能识别51种病菌，正确使用23种抗菌素，可协助医生诊断、治疗细菌感染性血液病，为患者提供最佳处方，成功地处理了数百个病例。它还通过以下的测试：在互相隔离的情况下，用MYCIN系统和九位斯坦福大学医学院医生，分别对十名不清楚感染源的患者进行诊断和处方，由八位专家进行评判，结果是MYCIN和三位医生所开出的处方对症有效；而在是否对其它可能的病原体也有效而且用药又不过量方面，MYCIN则胜过了九位医生。显示出较高的水平。专家系统的成功，充分表明知识是智能的基础，人工智能的研究必须以知识为中心来进行。由于知识的表示、利用、获取等的研究都取得较大的进展。因而，人工智能的研究得以解决了许多理论和技术上问题。人工智能研究的目标1950年英国数学家图灵（A.M.Turing,1912—1954）发表了”计算机与智能”的论文中提出著名的“图灵测试”，形象地提出人工智能应该达到的智能标准；图灵在这篇论文中认为“不要问一个机器是否能思维，而是要看它能否通过以下的测试；让人和机器分别位于两个房间，他们只可通话，不能互相看见。通过对话，如果人的一方不能区分对方是人还是机器，那么就可以认为那台机器达到了人类智能的水平。图灵为此特地设计了被称为“图灵梦想”的对话。在这段对话中“询问者”代表人，“智者”代表机器，并且假定他们都读过狄更斯（C.Dickens）的著名小说《匹克威克外传》，对话内容如下：询问者：在14行诗的首行是“你如同夏日”，你不觉得“春日”更好吗？智者：它不合韵。询问者：“冬日”如何？它可完全合韵的。智者：它确是合韵，但没有人愿意被比作“冬日”。询问者：你不是说过匹克威克先生让你想起圣诞节吗？智者：是的。询问者：圣诞节是冬天的一个日子，我想匹克威克先生对这个比喻不会介意吧。智者：我认为您不够严谨，“冬日”指的是一般冬天的日子，而不是某个特别的日子，如圣诞节。从上面的对话可以看出，能满足这样的要求，要求计算机不仅能模拟而且可以延伸、扩展人的智能，达到甚至超过人类智能的水平，在目前是难以达到的，它是人工智能研究的根本目标。人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。人工智能的研究领域目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域；专家系统专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。机器学习要使计算机具有知识一般有两种方法；一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。模式识别模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图象、字体（如签字）等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带极大的便利。计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。二是计算机对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。三是计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。目前，研究计算机进行文字或语言的自动翻译，人们作了大量的尝试，还没有找到最佳的方法，有待于更进一步深入探索。机器人学机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代的发展过程：第一代（程序控制）机器人：这种机器人一般是按以下二种方式“学会”工作的；一种是由设计师预先按工作流程编写好程序存贮在机器人的内部存储器，在程序控制下工作。另一种是被称为“示教—再现”方式，这种方式是在机器人第一次执行任务之前，由技术人员引导机器人操作，机器人将整个操作过程一步一步地记录下来，每一步操作都表示为指令。示教结束后，机器人按指令顺序完成工作（即再现）。如任务或环境有了改变，要重新进行程序设计。这种机器人能尽心尽责的在机床、熔炉、焊机、生产线上工作。日前商品化、实用化的机器人大都属于这一类。这种机器人最大的缺点是它只能刻板地按程序完成工作，环境稍有变化（如加工物品略有倾斜）就会出问题，甚至发生危险，这是由于它没有感觉功能，在日本曾发生过机器人把现场的一个工人抓起来塞到刀具下面的情况。第二代（自适应）机器人：这种机器人配备有相应的感觉传感器（如视觉、听觉、触觉传感器等），能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析、处理，控制机器人的动作。虽然第二代机器人具有一些初级的智能，但还需要技术人员协调工作。目前已经有了一些商品化的产品。第三代（智能）机器人：智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。智能决策支持系统决策支持系统是属于管理科学的范畴，它与“知识—智能”有着极其密切的关系。在80年代以来专家系统在许多方面取得成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。人工神经网络人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。多年来，人工神经网络的研究取得了较大的进展，成为具有一种独特风格的信息处理学科。当然目前的研究还只是一些简单的人工神经网络模型。要建立起一套完整的理论和技术系统，需要作出努力和探讨。然而人工神经网络已经成为人工智能中极其重要的一个研究领域。结束语：人类经过五千的发展进入了基于知识的“知识经济”。人类社会空前地高速发展。知识是智能的基础，知识只有转化为智能才能发挥作用，知识无限的积累，智能也就将在人类社会起越来越大的作用，更有人提出：知识经济的进一步发展将是“智能经济”。“智能经济”是基于“广义智能”的经济，“广义智能”包含：人的智能、人工智能以及人和智能机器相结合的“集成智能”。可以想象基于广义智能的“智能经济”将比基于知识的“知识经济”将具有更高的智能水平，更高更快发展速度。叶秀松电子委转载：CA01KH03.htm谢谢您选用！