【推薦】人工智能總結

　　總結是在一段時間內對學習和工作生活等表現加以總結和概括的一種書面材料，他能夠提升我們的書面表達能力，因此我們要做好歸納，寫好總結�？偨Y你想好怎么寫了嗎？下面是小編為大家整理的人工智能總結，僅供參考，大家一起來看看吧。

人工智能總結1

　　一、人工智能概述

　　人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI），也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)角度來看，人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統(tǒng)，實現模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。人工智能是一門交叉學科，是一門涉及心理學、認知科學、思維科學、信息科學、系統(tǒng)科學和生物科學等多學科的綜合性技術學科，目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、博弈、自動定理證明、自動程序設計、專家系統(tǒng)、知識庫、智能機器人等多個領域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。

　　二、人工智能的發(fā)展過程

　　人工智能經歷了三次飛躍階段：第一次是實現問題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機器定理證明和專家系統(tǒng)；第二次是智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互，從運行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內的部分思維工作，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應環(huán)境的變化，如智能機器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認知和思維能力，能夠發(fā)現新的知識，去完成面臨的任務，如基于數據挖掘的系統(tǒng)。

　　三、人工智能的研究熱點

　　AI研究出現了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是因為計算機硬件突飛猛進地發(fā)展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低，以及網絡技術的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智能研究的三個熱點是：智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。

　　1.智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的.研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術已經開始實用化。

　　2.數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘和知識發(fā)現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱：數據庫、人工智能和數理統(tǒng)計。主要研究內容包括基礎理論、發(fā)現算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發(fā)現及網上數據挖掘等。

　　3.主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調智能行為，最終實現問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調、通信和交互技術、多主體學習及多主體系統(tǒng)應用等方面。

　　四、人工智能的應用領域

　　1.專家系統(tǒng)

　　專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識與經驗的程序系統(tǒng)，專家系統(tǒng)存儲著某個專門領域中經過事先總結、分析并按某種模式表示的專家知識，以及擁有類似于領域專家解決實際問題的推理機制。專家系統(tǒng)的開發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個應用研究領域，涉及社會各個方面。

　　2.知識庫系統(tǒng)

　　知識庫系統(tǒng)也叫數據庫系統(tǒng)，是儲存某學科大量事實的計算機軟件系統(tǒng)，它可以回答用戶提出的有關該學科的各種問題。知識庫系統(tǒng)的設計是計算機科學的一個活躍的分支。為了有效地表示、儲存和檢索大量事實，已經發(fā)展出了許多技術。但是在設計智能信息檢索系統(tǒng)時還是遇到很多問題，包括對自然語言的理解，根據儲存的事實演繹答案的問題、理解詢問和演繹答案所需要的知識都可能超出該學科領域數據庫所表示的知識。

　　3.物景分析

　　計算機視覺已從模式識別的一個研究領域發(fā)展為一門獨立的學科。視覺是感知問題之一。整個感知問題的要點是形成一個精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經加工的輸入數據。最終表示的性質和質量取決于感知系統(tǒng)的目標。機器視覺的前沿研究領域包括實時并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時變視覺、三維景物的建模與識別、實時圖像壓縮傳送和復原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機器視覺已在機器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導及電視實況轉播等領域獲得極為廣泛的應用。

　　4.模式識別

　　模式識別就是識別出給定物體所模仿的標本或標識。計算機模式識別系統(tǒng)能夠彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。模式識別在二維的文字、圖形和圖像的識別方面已取得許多成果，在三維景物、活動目標的識別和分析方面是目前研究的熱點，同時它還是智能計算機和智能機器人研究的十分重要的基礎。此外，人工智能還在機器視覺、組合調度問題、自然語言理解、機器學習、博弈、定理證明等研究應用領域發(fā)揮著重要作用。可以說人工智能已深入各行各業(yè)，對人類社會作出了巨大的貢獻。

　　5.機器人

　　機器人學所研究的問題，從機器人手臂的最佳移動到實現機器人目標的動作序列的規(guī)劃方法，無所不包。盡管已經建立了一些比較復雜的機器人系統(tǒng)，但是現在工業(yè)上運行的機器人都是一些按預先編好的程序執(zhí)行某些重復作業(yè)的簡單裝置，大多數工業(yè)機器人是“盲人”。機器人和機器人學的研究促進了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機器人的研究和應用體現出廣泛的學科交叉，涉及眾多課題。機器人已在工業(yè)、農業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國防等多個領域獲得越來越普遍的應用。

　　五、人工智能的未來發(fā)展

　　目前絕大多數人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號系統(tǒng)假設之上的。在尚未出現能與物理符號系統(tǒng)假設相抗衡的新的人工智能理論之前，無論從設計原理還是從已取得的實驗結果來看，Soar在探討智能行為的一般特征和人類認知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀80年代，以NewellA為代表的研究學者總結了專家系統(tǒng)的成功經驗，吸收了認知科學研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎的體系結構Soar。目前的Soar已經顯示出強大的問題求解能力。在Soar中已實現了30多種搜索方法，實現了若干知識密集型任務（專家系統(tǒng)），如RI等。對于人工智能未來的發(fā)展方向，專家們通過一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經網絡及其情感。

　　目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經網絡是未來人工智能應用的新領域。未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮諾依曼型機與作為智能的人工神經網絡的結合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。

人工智能總結2

　　淺談邏輯學與人工智能

　　人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實現機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關。邏輯學始終是人工智能研究中的基礎科學問題，它為人工智能研究提供了根本觀點與方法。

　　1人工智能學科的誕生

　　12世紀末13世紀初，西班牙羅門·盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機。17世紀，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器，并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀，英國布爾創(chuàng)立了布爾代數，奠定了現代形式邏輯研究的基礎。德國弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀，哥德爾對一階謂詞完全性定理與N形式系統(tǒng)的不完全性定理進行了證明。在此基礎上，克林對一般遞歸函數理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機械性思維過程，提出了理想計算機模型(即圖靈機)，創(chuàng)立了自動機理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數字計算機的馮·諾依曼型體系結構，以及1946年美國的莫克利和埃克特成功研制世界上第一臺通用電子數學計算機ENIAC做出了開拓性的貢獻。

　　以上經典數理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎。

　　現代邏輯發(fā)展動力主要來自于數學中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數學化，發(fā)展出來的邏輯被恰當地稱為“數理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現代科學特別是數學、哲學、語言學和計算機科學產生了非常重要的影響。

　　2邏輯學的發(fā)展

　　2.1邏輯學的大體分類

　　邏輯學是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學。從17世紀德國數學家、哲學家萊布尼茲(G.LEibniz)提出數理邏輯以來，隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產生。邏輯學大體上可分為經典邏輯、非經典邏輯和現代邏輯。經典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。

　　2.2泛邏輯的基本原理

　　當今人工智能深入發(fā)展遇到的一個重大難題就是專家經驗知識和常識的推理。現代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的，關于不精確推理的邏輯學作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎理論，進而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的，靈活的，開放的，自適應的邏輯學，這便是柔性邏輯學。而泛邏輯學就是研究剛性邏輯學(也即數理邏輯)和柔性邏輯學共同規(guī)律的邏輯學。

　　泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律，建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式，并能根據需要自由伸縮變化的柔性邏輯學，剛性邏輯學將作為一個最小的內核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。

　　3邏輯學在人工智能學科的研究方面的應用

　　邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學的研究成果不但為人工智能學科的誕生奠定了理論基礎，而且它們還作為重要的成分被應用于人工智能系統(tǒng)中。

　　3.1經典邏輯的應用

　　人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數學定理證明程序(LT)。在此基礎之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(GPS)，開拓了人工智能“問題求解”的一大領域。經典數理邏輯只是數學化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。

　　3.2非經典邏輯的應用

　　(1)不確定性的推理研究

　　人工智能發(fā)展了用數值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統(tǒng)中每個語句或公式賦一個數值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計算模型，以及假設推理、定性推理和證據空間理論等經驗性模型。

　　歸納邏輯是關于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類比的方法，計算機就可以通過新、老問題的相似性，從相應的知識庫中調用有關知識來處理新問題。

　　(2)不完全信息的推理研究

　　常識推理是一種非單調邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結論。非單調邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的NML非單調邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非單調邏輯系統(tǒng)。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理，即容錯推理。

　　此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關系合成原則，現有的絕大多數模糊推理方法都是關系合成規(guī)則的變形或擴充。

　　4人工智能——當代邏輯發(fā)展的動力

　　現代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數學中的'公理化運動。21世紀邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認為，計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理，而是最能體現人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關的經驗證據，在不充分信息的基礎上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據環(huán)境反饋調整、修正自己的行為，由此達到實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。

　　5結語

　　人工智能的產生與發(fā)展和邏輯學的發(fā)展密不可分。

　　一方面我們試圖找到一個包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個完美統(tǒng)一的邏輯基礎；另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結合，將推動人工智能進入一個新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專家和學者又在基于其他邏輯的基礎上研究概率推理，使得邏輯學盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來說，一個新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進行，各自發(fā)揮其優(yōu)點，為人工智能的發(fā)展做出貢獻。目前，許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決，技術上的突破，還有賴于邏輯學研究上的突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學，努力學習與運用并不斷深入挖掘其基本內容，拓寬其研究領域，才能更好地促進人工智能學科的發(fā)展。

人工智能總結3

　　人，沒有熊一樣的力量，卻能把熊關進籠子，這籠子的鑰匙，叫智慧。人類一直在思考如何讓自然界的其它事物為自己所用，而不是只想著如何獲取食物來填飽肚子，人類之所以會凌駕于食物鏈頂端，就在于對于資源的使用。為了減輕胃的消化負擔，人類開始學會使用火，讓蛋白質在進入胃之前就變質而變得更好消化易于吸收。經歷了漫長的手工制造業(yè)歷程，為了提高生產效率，也為了減輕工人手工勞作的負擔，人們開始了工業(yè)革命，無數的機器流水線取代了效率低下的廉價勞動力，也正是從此刻起，人類使用資源的能力有了質的發(fā)展，由使用已有資源，到創(chuàng)造新的資源。第一臺計算機應運而生，人類開啟了無限創(chuàng)造的時代。時至今日，計算機技術幾乎延伸到了生活的每個領域，甚至成了人們的生活必需品。計算機能幫助人們完成人類不可能完成的計算，但一直致力于創(chuàng)造的人們當然不會停止對計算機的要求。人們不光需要計算機做人類做不了的計算，還漸漸開始要求計算機做人類能做的事，這便催生了人工智能。人類就是這樣一步步用自己的智慧讓自己過上傻瓜一樣的生活。

　　人工智能目前還沒有在人們生活中普及，但是已經出現萌芽。最典型是的一些語音識別系統(tǒng)，如蘋果公司的Siri可能是目前人們接觸最多的基于人工智能和云計算技術的產品，相信這種人機交互系統(tǒng)的雛形經過時間的磨練會在未來形成一套完善的從界面到內核的智能體系。在社會生活方面，與數字圖像處理技術緊密結合的人工智能已經開始應用于攝像頭的圖像捕捉和識別，而模式識別技術的發(fā)展則使得人工智能在更廣闊的領域得以實現成為了可能。一些大公司在人工智能領域的投入和研究對于推動人工智能的發(fā)展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免費搜索表面上是為了方便人們的查詢，但這款搜索引擎推出的初衷，就是為了幫助人工智能的深度學習，通過上億的用戶一次又一次地查詢，來鍛煉人工智能的學習能力，由于我的'水平還很低，對于深度學習還不敢妄自拽測。但是，近年來谷歌公司在人工智能方面的突破一項接著一項，為人們熟知的便是智能汽車。不得不說，人工智能想要進一步發(fā)展，必須依靠這些大公司的研究和不斷推廣，由經濟促創(chuàng)新。

　　縱覽時間長河，很多新生的技術在一開始都是舉步維艱的，人工智能也不例外，但幸運的是，人們接受和學會使用新技術所需要的時間越來越短，對于人工智能產品的投入市場是有益的。因此，在我看來，將已開發(fā)出來但還需完善的人工智能產品投放市場，使其進入人們的生活只是時間的問題，但要想真正掌握人工智能，開發(fā)出完全符合研發(fā)人想法的智能產品還需各方面的努力。至于現在討論熱烈的“人工智能統(tǒng)治人類”的問題，我的看法是，人工智能的開發(fā)和應用是需要監(jiān)管的，但并不能阻止人工智能即將影響世界的趨勢。

　　由于我對于人工智能的理解還只是皮毛，對于文中出現的紕漏和錯誤還希望老師指正！

人工智能總結4

　　人工智能是產生于20世紀50年代的一門綜合高科技學科，它將機器智能和智能機器的概念和技術進行了融合，應用過程涉及了信息科學、心理學、思維科學、生物科學、認知科學以及系統(tǒng)科學等多種學科，隨著近些年的不斷發(fā)展和進步，已經在社會中的很多地方得以應用，向著多元化的方向發(fā)展，例如，在博弈、智能機器人、模式識別、自動程序設計、知識處理、自然語言處理、專家系統(tǒng)、自動定理證明、知識庫等方面，人工智能都已經取得了很高的成就，備受世人關注。

　　1人工智能概述

　　人工智能，又稱為AI，是ArtificialIntelligence的簡稱。可以算作是計算機科學的一個分支，是在1956年的Dartmouth學會上由McCarthy正式提出的，之后便躋身于世界三大尖端技術之一。很多學者都將人工智能定義為通過研究使計算機來完成之前只有人才能完成的智能屬性較高的工作。但是關于人工智能的最完整定義，當前業(yè)內還存在一定的正義，尚未形成統(tǒng)一的結果，但是所有的這些說法都能夠反映出人工智能的基本內容和基本思想，因此在本文中，筆者將其概念整理為：研究人類智能活動的規(guī)律，構造具有一定智能行為的人工系統(tǒng)。

　　2人工智能的`發(fā)展

　　人工智能的發(fā)展最早始于20世紀50年代，并在20世紀60年代更加壯大，形成了人工智能的初級階段。這一時期的研究偏向于運用領域知識和啟發(fā)式思維發(fā)展，編寫相關的智能計算機程序，為現代的計算機理論奠定一定的基礎。從1963年之后，人工智能便進入了研究的第二階段，人類嘗試用自然語言通訊，實現了計算機對自然語言的理解，并將分析圖像和圖形處理變得可行。70年代中，在進行了大量的研究和探索后，一些專家級的程序系統(tǒng)相繼出現，在各個領域得到運用。80年代，人工智能進入到以知識為中心的發(fā)展階段，更多的人開始注意到模擬智能中知識的重要性，圍繞這一現象進行了更多的研究和探索�，F如今，人工智能的發(fā)展正在朝著大型分布式人工智能及多專家協(xié)同系統(tǒng)、并行推理、多種專家系統(tǒng)開發(fā)工具，以及大型分布式人工智能開發(fā)環(huán)境和分布式環(huán)境下的多智能體協(xié)同系統(tǒng)等方向發(fā)展。

　　3人工智能的研究與應用

　　3.1問題求解

　　求解問題往往是人工智能發(fā)展的第一步。一般過程是將復雜問題分成一些較簡單的子問題，通過解決子問題的基本技術完成人工智能基本技術的組成。當前依然存在一些未真正解決額問題，例如問題的表示也成為問題的原概念在表述時往往存在解決不了的問題，這邊構成了人類發(fā)展人工智能過程中的主要工作內容。

　　3.2專家系統(tǒng)

　　專家系統(tǒng)也是研究人工智能的重要分支，這一理論能夠將所研究的問題轉化為知識求解的專門問題，從而實現人工智能從理論研究到實際應用的重要過度。專家系統(tǒng)可以看作是一種智能的軟件，通過啟發(fā)式方法對一般難以解決的問題進行求解，在不完全、不精確的信息背景下做出結論。專家系統(tǒng)的基本結構如圖1所示。

　　3.3機器學習

　　機器學習是對計算機模擬人類活動并實現人類活動而進行研究的過程。它是在專家系統(tǒng)之后出現的人工智能另一重要領域，是計算機能夠有智能屬性的根本途徑，具有很高的重要性。

　　3.4神經網絡

　　人工神經網絡是由數量巨大的神經元互相連接組成的，也可稱作類神經網絡或神經網絡。神經網絡通過大量節(jié)點之間的相互連接構成運算模型，通過模擬人的大腦的基本運算機制和機理來實現特定方面的功能。

　　3.5模式識別

　　模式識別是指通過計算機技術讓計算機代替人類進行感知和識別。計算機模式識別系統(tǒng)能夠讓計算機在模擬人類感覺器官功能的幫助下對外界形成感知能力。隨著模式識別的發(fā)展和壯大，量子計算機技術也已經在模式識別系統(tǒng)中得到運用。早期的模式識別系統(tǒng)僅僅是針對文字或二維圖像，但是隨著技術的進步，對三維景物的識別方面也已經有了重大突破，并已經延伸到活動物體的識別和分析，取得了長足的進步。

　　4結束語

　　作為一門偉大的科學成就，人工智能的誕生無疑成為20世紀最重要的技術之一，而它也必將成為未來發(fā)展的主導學科之一。當前，人工智能的一些研究成果已經在國民生活和生產中得到了廣泛的應用，隨著信息時代網絡技術和知識經濟的不斷發(fā)展，人工智能的技術成果必將受到更多的重視，得到更廣泛的應用，更多的推動社會和科技的進步和發(fā)展，為人類的生活發(fā)揮更多的作用。

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