20世纪50年代以来，核算机科学家们致力于研制与人类智能相似的程序。当这些程序被开发到必定水平后，它们就能够在一些特定的使用场景中代替人类。它们被称为人工智能（AI）和认知核算。20世纪80年代，人们对这个概念进行了大肆宣传，但随后就迎来了“人工智能的冬季”，宣告这个美好愿望的幻灭。直到最近，这个范畴内的一些突破性的成功总算使学界信任，人工智能不只会带来解放人力的智能机器，还会孕育全新的技能。
20世纪90年代，一些研制人员开端使用人工神经网络，为优化动力密布型钢铁工厂寻觅立异解决方案。而西门子的研制人员就在第一批探索者之中。今日，西门子约有200位专家专攻数据剖析与神经网络范畴。
01， 包括很多研讨范畴：核算机科学、心理学、哲学、神经科学、社会学、数学、生物学 在核算机科学里，人工智能是一个跨学科的研讨范畴。依据研讨方针的不同，它触及数学、信息学、语音辨认、核算机视觉和机器人学等学科的解决方案。而自从研制人员开端教训核算机理解怜惜、快乐和情愿供给协助等情感后，心理学和哲学模型也被纳入了研讨范围内。此外，因为核算机程序还需要在自主驾驭或保险公司的办理等工作中做出决议计划，它还有必要能够答复法令范畴，尤其是触及职责求偿等方面的问题。
02 ，人工智能研讨趋势 趋势一：深度学习深度学习是指经过多层人工神经网络进行学习。这种网络模型以人类神经体系为根底。在人类大脑中，神经通路使用得越多就会越活泼，而这一点相同适用于软件网络。
趋势二：强化学习传统机器学习模型在数据中会集寻觅固定形式，而强化学习程序则更进一步。它们会做出决议计划以尽可能地完结特定的方针。这表现了从猜测性剖析到指导性剖析的过渡。
趋势三：自然言语处理自然言语处理和主动言语辨认同为使用最广泛的人工智能技能。无论是谷歌的查找功用、Siri的语音指令仍是亚马逊Alexa对家用电器的操控，它们都是以语音辨认和理解为根底的。
03 ，人工智能的未来使用范畴：工业与效劳机器人、工作软件、互联电动交通、医疗确诊软件 未来，在人工智能的辅佐下能够学会简略流程的机器人将被用于支撑工厂、库房、医院和养老院的工作人员。而能够自主决议计划的程序很快也将能够处理像归档和标准化程序通讯这样的简略办理工作。在互联电动交通范畴，自主驾驭的车辆会彼此和谐，以优化道路交通。这能够让大城市免于交通瘫痪，而且愈加宜居。专家们还发现，智能医疗确诊体系能够为人们带来巨大的好处。经过训练，这些体系能够用来勘探异常情况，并供给开始剖析。
04. 新的经济影响要素 专家以为，人工智能技能正在给经济活动带来根本性的改变。现在，经济增加的关键要素不再是本钱或劳动力，而是取决于工业国家怎么充分使用人工智能技能带来的时机。这种新的增加形式的根底是数据。在未来，数据对商业和工作环境的价值堪比20世纪70年代的矿物油对二者的价值。一起，数据是机器学习的根底：一个程序所处理的数据越多，它就越能精准地完结毛病检测、猜测、语音辨认或运动等操作。
