您所知道的關于人工智能AI的知識有哪些？分享一下？作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個問題。首先，人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領域：計算機視覺、自然語言處理

您所知道的關于人工智能AI的知識有哪些？分享一下？

作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個問題。

首先，人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領域：計算機視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習和機器人學。這些不同的領域也有許多細分的研究方向。

從學科體系來看，人工智能是一門非常典型的交叉學科，涉及數學、計算機、控制科學、經濟學、神經科學、語言學、哲學等多個學科，因此人工智能領域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門學科不僅知識量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關，因此在人工智能領域聚集了大量的創(chuàng)新人才。

從目前人工智能技術的落地應用來看，在計算機視覺和自然語言處理兩個方向出現了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺，基于這些人工智能平臺，可以與行業(yè)產生更多的組合，為人工智能技術在行業(yè)中的應用奠定基礎，同時進行研究和開發(fā)。人工智能的門檻大大降低。

從行業(yè)發(fā)展趨勢來看，未來很多領域需要與人工智能技術相結合。智能化也是當前產業(yè)結構升級的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網快速發(fā)展的推動下，大數據、云計算、物聯(lián)網等技術的落地應用，也將為人工智能技術的發(fā)展和應用奠定基礎。目前，應用人工智能技術的行業(yè)主要集中在it（互聯(lián)網）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領域。未來，將有更多的產業(yè)與人工智能技術相結合。

為什么現在人工智能這么熱，是因為某個技術獲得突破性進展了嗎？

不僅僅是AI現在如此火爆，歷史上也曾一度火爆。

人們總是高估短時間內能取得的成就，卻低估了長時間內能取得的成就。這是人類社會的本性，而且一直如此。1956年達特茅斯會議提出了人工智能的概念。當時，科學家們信心滿滿，希望讓人工智能在十年內解決人類智能能夠解決的問題。當時的一位大牛認為，讓機器看到和理解事物是一項非常簡單的任務，讓他的博士生在一個月內解決機器視覺的問題。當然，我們知道，這個問題到現在還沒有解決。

人工智能是一個極其重要的領域。正因為如此，人們對它的看法總是徘徊在幾個極端之間。上世紀60年代，人們對解決自然語言問題充滿了熱情，希望用幾年時間創(chuàng)造出一個通用的翻譯器，讓人們相互理解，讓巴別塔不再是廢墟。但在投入了大量人力物力后，研究人員卻一敗涂地。于是，人工智能的熱潮迅速退去。在接下來的十年里，整個領域變得悲觀起來，持續(xù)了十多年的“人工智能之冬”開始了。

然而，許多研究人員仍在研究它——畢竟，人工智能太有吸引力了。20世紀90年代以來，一些新的思想被應用，人工智能領域逐漸活躍起來。但最大的變化應該是2006年提出的“深度學習”方法。該方法以神經網絡為基礎，模擬人腦的學習方法，構造多層機器學習模型。

最重要的是，這種方法具有很強的通用性，使機器能夠“學習”如何理解現實世界中的對象。因此，人們在圖像識別、機器翻譯、作文、寫作等領域進行了深入的學習嘗試，其中自然語言處理有著良好的發(fā)展勢頭。

如果在人工智能的發(fā)展中有任何突破性的技術，深度學習應該是其中之一。然而，這一領域的普及不僅僅是由深度學習推動的，計算機工具的普及、計算能力的提高和互聯(lián)網的發(fā)展都是促成當今人工智能發(fā)展的重要因素。機器視覺是最常用的人工智能應用之一。更好的介紹請看維基百科。

https://en.wikipedia.org/wiki/Computer計算機視覺是利用計算機對圖像進行處理，獲得我們想要的信息。在人工智能領域，計算機視覺的意義更近了一步，它不再是簡單的圖像采集和圖像處理，如裁剪、縮放、濾波等，而是如何像人一樣理解圖像。這一領域的先驅者可以追溯到更早的時代，但直到20世紀70年代末，計算機性能的提高足以處理圖像等大規(guī)模數據，計算機視覺才得到了正式的關注和發(fā)展。

例如，在下面的圖片中，人們可以很容易地識別一個男人、一條斑馬線、一個黑色背包、一部手機等等。同時，他們還可以了解這些對象之間的關系。一個背著黑色背包的男子正在打電話穿越斑馬線。甚至可以進行進一步的推理，比如根據男人的穿著，那么他可能是一個喜歡運動的人。

信息，計算機視覺就是這么做的。

目前，計算機視覺主要包括：最基本的，如目標檢測與識別，在此基礎上，動作手勢識別，目標跟蹤，圖像恢復與增強。

進一步的研究是圖像理解。例如，在下面的圖片中，我們首先需要識別圖片中的所有對象并為它們添加標簽。例如，在左邊的圖片中，我們可以識別大象、河流等，甚至包括描述性信息，如臟的、躺著的、站著的等等。這些標記在語義上被重新組織成一個句子。然而，在圖像中仍然存在許多問題，如識別圖像中不存在的對象，如馬、人等。因此，輸出語句（黑色）與實際語句（藍色）有很大的不同。