人工智能的数据分析与应用范例最新8篇

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人工智能的数据分析与应用范文【第一篇】

近年来，随着大数据和云计算等技术的快速发展，人工智能的应用越来越广泛。我是一名计算机专业的本科生，在学习人工智能的基础应用方面得到了许多启发和体会。在这篇文章中，我将总结自己的学习经验，分享一些关于人工智能基础应用的心得和体会。

人工智能即通过计算机模拟人类智能完成的任务。其中，基础应用是指一些常见的应用场景，比如图像识别和自然语言处理等。基础应用的存在可以帮助传统企业提高效率，实现智能化管理，在创新型企业中提高研发效率，加速机器人和虚拟助手的普及，改变人与计算机的交互方式等。

人工智能技术有很多种，例如机器学习、深度学习、强化学习等。其中，机器学习是最基础的技术，强化学习则是机器学习的进一步深化和拓展。在机器学习中，数据和算法是最重要的因素。我们需要用大量的数据去训练模型，并且选择最优算法来完成任务。

图像识别是人工智能中最重要的应用之一。例如，在人脸识别系统中，我们可以通过彩色的图像或视频中的人脸提取出一系列特征，然后使用人工智能技术来对这些特征进行识别和识别匹配。图像识别场景的核心技术是卷积神经网络(CNN)，它模仿人类视觉系统，通过分层抽象的方式来学习并理解输入的图像。

自然语言处理(NLP)是指计算机处理自然语言(例如人类语言)的能力。例如，在机器翻译领域，计算机需要将一个语言中的词汇、短语和句子翻译成另一个语言。为此，我们需要用到技术包括tokenization、part-of-speechtagging(POS)、namedentityrecognition(NER)等。与图像识别相比，自然语言处理更加复杂，因为我们需要理解人类所说的话并将其转化为计算机可以操作的格式。

第五段：总结。

在人工智能的基础应用中，我们需要了解机器学习的算法、数据的特征提取和处理、图像识别和自然语言处理的核心技术等。其中，图像识别和自然语言处理是非常重要的应用场景，它们可以帮助我们实现许多不同的目标，所以我们需要对它们有清晰的认识和理解。总之，人工智能的技术和应用仍在不断发展，我们需要不断地学习和更新相关知识，才能更好地适应未来的发展趋势和应用需求。

人工智能的数据分析与应用范文【第二篇】

电子邮件营销edm，即emaildirectmarketing的缩写，是在用户事先许可的前提下，通过电子邮件的方式向目标用户传递价值信息的一种网络营销手段，下面我们重点介绍电子邮件营销的数据分析即各种数据指标。

几个主要的数据指标介绍：

1.到达率。

100个人的邮件列表并不代表你发送100封邮件都可以准确到达对方的邮箱。一种情况是，对方邮件地址格式不对（如缺少@符号，会直接略过发送）；一种情况是地址不存在或邮件被识别为垃圾邮件（硬性弹回）；也有可能对方邮址正确，但你的邮件出现在对方的垃圾邮箱中（类似垃圾邮件弹回，对方同样没有机会阅读到你的邮件）。邮件出现在垃圾邮箱不会计算在到达率中，但提高到达率是减少后者数量的有效途径。

营销者可以样本域名测试的方法进行到达率分析。域名测试就是向主要的因特网服务商注册测试邮箱如gmail,163,yahoo,chinaren,新浪,搜狐,hotmail,msn获得种子联系人。

对于企业接收者，营销者还需要对方公司拥有企业域名邮件的内部员工协助，才可能做域名测试。之后，营销者通过发送域名测试来统计出哪个域名邮件到达率最高，再分析和到达率相关的问题。

如果借助esp，整个过程的实现会变得简单很多。通常性能完善的esp会提供一个域名到达率统计，比较高级的esp甚至还会提供到达率等级评估的功能，让用户随时监控自己的列表纯净度。如果到达率等级变低，可能意味着营销者的列表地址出现老化或错误。此外，很多垃圾邮件过滤机制以及一些桌面端的应用程序会将正常邮件识别为垃圾邮件，因此，到达率降低也可能说明营销者的邮件设计有问题。

通常垃圾邮件过滤机制扫描检查的内容包括：邮件标题，内容和格式：

1）标题：对于“免费”“特别折扣”，“全额退款”，以及加上很多感叹号的标题是标准的垃圾邮件。

2.打开率。

打开率是一个初步说明问题的指标，但只是“初步说明”，因为打开不等于“阅读”。注意打开率的统计意义在于“纵向趋势分析”，你可以对比很多次企划的打开率来获取更精细的商业信息。

另外，很多时候，你可能会发现打开率持续下降，但点击率保持上升。这是因为跟踪打开需要在邮件中增加一种隐形的1像素gif（电邮航标），由于图片被阻止的时候，航标也会被阻止，所以这些邮件无法被追踪。这也意味着对于纯文本文件是没法追踪打开率的。此外，一些手机端用户(blackberry&treos)无法显示图片，因此这些用户即使阅读了邮件也不会被计算到打开率中。

打开率的计算还有其他误差，例如某些邮件接收端，像outlook会将预览框的阅读也计算到打开中。

提高打开率有这些方法：

1）设置一个对方认识的“发件人姓名”。确保发件人包含公司名称或发件人的名称，或产品及服务的名称。选择已给接收者认识的名字（不管是人名、公司名还是产品名），并且重复这个“发件人姓名”，可以保证接收者熟悉你，并让对方相信你的邮件来自一个恒定的、可靠的发送者，即使并非同一个人操作。

2）设置一个有吸引力的标题。标题不要长，一定要到位，说明打开邮件的好处。而且不要用无关的标点，以及让人误解为垃圾邮件的字眼。

3）目标化。先做一个关于受众的调查，细分你的邮件接收群，把有相似兴趣的邮件接收者收集起来建立新的邮件列表。

4）考究一下发送日期和时间。有数据显示，邮件在中午以及一周的中期（如周三）发送接收效果最好。你可以摸索适合自己的发送时间。

3.点击率。

点击率比打开率更重要，也是说明邮件接收者真正互动的第一步。有一些邮件服务商会提供点击率/打开率的比例，这个比例没有点击率准。因为打开率有水分，可能出现假象的上升。

4.取消订阅率。

取消订阅数量除以发送量减去弹回量（即实际发送量）即是取消订阅率，通常低于%。如果这个比率持续上升，说明你的企划发送可能在某一方面出问题。例如，是否邮件列表需要定期清理？是否内容相关性太低？是否发送时间有误？这些取消订阅者有什么共同特点？有时候，取消订阅也可能是因为对方邮箱太满，需要个案分析。

5.投诉率。

订阅者有时候可能不愿点击取消订阅按钮，那么对方很可能会直接点击垃圾邮件投诉。如果定阅者向黑名单地址提供方投诉，营销者的发送ip地址会被彻底封杀。对这种情况，如果营销者不借助esp，很难自己统计。对于已经投诉的订阅者，营销者需要及时处理，查出原因，并保证发送ip地址的到达率。

人工智能的数据分析与应用范文【第三篇】

机械电子工程与人工智能的有机统一，是运用传统机械工程的理论，将人工智能的理念应用到机械电子工程中，实现了机械电子工程的信息化，促进了我国企业生产效率的提高。本文对机械电子工程与人工智能的相关概念进行分析，让人们对这两个概念有深入了解，然后对二者的结合进行阐述，分析人工智能在机械电子工程中应用的作用，在一定程度上促进我国机械电子工程实现智能化。

机械电子工程是一项涵盖各类科学的技术，其核心专业是机械电子，同时要结合信息技术、网络、智能化的相关知识，各类学科相互交叉形成的一类科学，这些学科的理论在机械电子工程中得到了广泛的应用。总体来说，机械电子工程包括计算机技术、网络技术等，机械电子工程实现了技术的多元化和技术的融合，其在使用的过程中必须借助其他学科。在对机械电子工程进行设计时，必须要将计算机技术与网络技术以及机械相关的技术融合，将机械中不同的元件组合，完善设计。机械电子工程在设计时运用的知识比较复杂，但是设计比较简单，结构不复杂，而且具有较好的性能。机械电子工程投入生产时的效率高，夕卜形小巧，从而取代了传统的机械。

人工智能技术是在计算机技术发展的前提下得到应用的，其通过对计算机技术的分析，从而对计算机技术的功能进行进一步的完善而实现的智能化的技术，智能技术在机械电子工程中应用时，主要实现了对机械工程的自动化控制，人工智能在机械电子工程中应用不仅仅采用计算机技术，同时还要结合信息技术、心理学、语言学等知识。人工智能技术的发展经历了几个阶段，在人工智能技术发展的初始阶段，人工智能主要实现了自动翻译、自动推理，而后，人工智能技术进入了其停滞阶段，这时人工智能技术主要是以计算机视觉技术、对语言的理解、系统的研发和机器人设计等方面得到了广泛的应用。人工智能技术进入发展的第二个阶段后，其主要应用的领域是知识工程，知识工程促进了商业化的进程，在这个阶段，人工智能技术主要进行推理以及机器人中得到了广泛的应用。随后，人工智能技术进入了平稳发展时期，在这个阶段，人工智能技术朝着分布式的方向发展，其发展的形式比较简单。

现在，随着我国信息技术的广泛应用，在机械电子工程中都开始使用人工智能的模型，而且能能够对大型机械进行故障的诊断，在机械电子工程投入使用后，机械工程本身的稳定性比较差，导致机械工程在使用的过程中会出现复杂的关系，如机械在进行输入或者输出时，如果不能建立合适的模型，就会导致输出困难。

在使用传统的机械进行生产时，信息系统的精确度比较高，如果系统出现了故障，不能正常的进行输入和输出工作，就会导致一系列的操作不能正常完成，但是，将人工智能技术在机械电子工程中使用，能够对机械设备进行自动化的控制，能够通过模糊的推理对系统进行操作，模糊推理主要是对人脑的模拟，从而分析系统发出的信号，在机械电子工程中，主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号，实现对数字信号的分析，从而确定信号的参考值。

模糊推理主要实现了对机械电子工程中模糊的系统与神经网络的融合，能够实现神经网络系统与网络的互补融合，将神经网络系统与模糊系统有机地统一，使机械设备的神经网络系统能够自动的识别信号，进行推理，使机械电子工程的系统能够进行复制，使其具备学习的能九这样就使机械电子工程中系统的智能化水平有所提高。智能化技术实现了机械电子工程中功能相似的部件的融合，其主要是运用模糊系统中的信号，与神经网络中的信号进行相似性的对比，通过选择，使具有相似性的部件实现融合，从而可以提高系统的运作效率，简化了运算的程序，在机械电子工程中的非线性的信号与系统中的函数进行相似性的对比，从而能够实现对系统中函数的优化。在机械电子工程中，主要是通过非线性表达运行的，这样能能够实现机械中网络的强化能力，使机械中网络的空间增大，使机械运行的效率更快。

本文通过介绍机械电子工程和人工智能的相关理论，从而分析人工智能在机械电子工程中应用的好处，會能够提高工业化进程，提高生产九因此，智能化技术在机械电子工程中的应用是很有必要的。在机械电子工程中，主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号，实现对数字信号的分析，从而确定信号的参考值。将人工智能技术在机械电子工程中使用，會能够对机械设备进行自动化的控制，會能够通过模糊的推理对系统进行操作。

人工智能的数据分析与应用范文【第四篇】

文件分析、仿生计算-应用与界面、统计机器学习导论。

社会科学。

社会研究实践、线上研究方法、社会科学数据创建高级方法、社会科学高级应用(政策与服务)。

统计数据分析。

贝叶斯数据分析导论、广义线性模型、统计学习、应用时间序列分析。

人工智能的数据分析与应用范文【第五篇】

文本数据挖掘在数字图书馆中的应用进行探索研究,重点对数字图书馆文本分类的'构建与实现进行研究,并将开方拟合检验方法、knn分类算法等经典理论应用到数字图书馆文本分类模型中,以提高数字图书馆检索能力以及检索准确性.

作者：叶福军作者单位：浙江传媒学院动画系,浙江,杭州,310018刊名：硅谷英文刊名：siliconvalley年，卷(期)：“”(7)分类号：g25关键词：文本数据挖掘数字图书馆文本分类

人工智能的数据分析与应用范文【第六篇】

摘要：随着黄河涵闸远程监测系统和超声波自动计量仪的应用，在黄河上，为实现人工智能调水提供了硬件基础，采用自动推理和搜索方法、控制与自动化、自动程序设计、信息自动提取等技术手段，通过对远程控制终端，网络通信传输，远程监控、监测系统和自动计量设施整合，实现人工智能调度黄河水。

一、慨述。

人工智能(artificialintelligence)，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。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。

随着黄河涵闸远程监测系统和超声波自动计量仪的应用，在黄河上，为实现人工智能调水提供了硬件基础，通过对远程控制终端，网络通信传输，远程监控、监测系统和自动计量设施整合，实现人工智能调水。目地是完成引水计划引水量与实际引水量的无缝藕合，将因技术原因造成涵闸实际引水与计划引水误差降至最低，提高调度精度，为实现功能性不断流之水量调度提供技术支撑。研究途径是充分利用现有运行较稳定的系统和成熟的技术，在分析的基础上，整合已有黄河下游远程涵闸监测技术和超声波自动计量技术，采用自动推理和搜索方法、控制与自动化、自动程序设计、信息自动提取等技术手段，实现智能调水。先在有条件的引水口门先行应用研究，如开封市局黑岗口闸，以增强项目研究的可靠性，同时节约投资。

二、人工智能调水内容。

人工智能调水主要研究内容，是在远程终端上下达调度指令及计划引水流量和引水量，经过网络通信传输到涵闸现地站，利用水量调度智能数据库检索和查询，依据引水指标流量，提取涵闸初始开启高度等参数值，通过plc控制模块和控制系统开启闸门，待闸后引水流量稳定，自动计量仪自动计量引水量，然后计算实测引水量和引水指标引水量之差，分析测算涵闸开启高度调整值，返过来对涵闸开启高度进行自动调整，最终达成实际引水与计划引水一致，实现黄河水量智能调度。

三、远程监控技术和自动计量设施。

1.河南黄河涵闸远程监控系统依托原有的通信网完成数据传输工作，省局至市局由光纤、微波连接，部分市局至县局由光纤连接，县局至涵闸现地站间的数据传输主要依赖光纤路由和无线宽带接入，通信网络较完善。目前已建远程监控涵闸现地站32座，典型涵闸5座，有4座正常，正常运行率达80％。

2.自动计量设施目前在张菜园、黑岗口、柳园、彭楼、二水厂等工业引水口安装应用，计量仪显示的引水量已经被河务部门和灌区单位共同认可和采纳。

黑岗口闸远程监控系统和自动计量设施都较完善，引水条件较好，加之常年引水，最有条件适合做人工智能调水技术研究和应用场地。

智能调度数据库是整个系统建立的软件支撑部分，提供系统运行的初始调度参数和涵闸调整参数，它直接影响系统运行的效率和精度。

1.智能数据库的建立。

智能数据库应包括以下信息，闸前水位、闸后水位、引水指标流量、实测引水流量、闸门最大开启高度、流量与开启控度关系等与水量调度有关数据资料。

2.智能数据库的更新。

智能数据库采用自动和人工更新方式。通过对智能数据库初始开闸高度值的提取，控制涵闸开启，然后经自动计量仪实测水量，计算得出实测水量与计划水量误差，进而调整涵闸开启高度，当实测水量与计划水量误差在允许范围内，不再对涵闸开启高度进行调整，待这一过程完成后，将有关参数自动入库，补充和调整数据库中已有参数，通过不断自动更新完善数据库，使数据库信息准确和完整。

五、涵闸引水自动调整。

1.调整范围应在涵闸最大――最小高度之间。

2.调整次数（一次引水计划下达过程中）不适过频繁，以3次——5次为宜，并且与智能数据库的准确性和完整性有关。

3.调整梯度设置，视自动计量设施引水管道直径和引水流量而定。一般以立方米每秒为一个梯度，进行调整。

若无相关参数，就按与之接近的参数进行设定，但所选参数与计划引水误差应控制在一定范围内，否则，第一次要人工设定初始参数，然后入库更新。

六、出措报警。

1.实际引水量与计划引水量超出误差，没有自动调整的，应自动报警。

2.在初始引水参数设定过程中，检索不到相应引水参数时，应自动报警。

3.一次引水调整过程超过5次（有待研究），实际引水仍未控制在所要求范围内，应重设调整梯度值。

4.涵闸开启出现机械故障时，应自动报警。

稿件来源：黄河报·黄河网。

人工智能的数据分析与应用范文【第七篇】

随着科技的飞速发展，人工智能已经成为了这个时代的重要技术，被广泛应用于医疗、金融、教育、交通等诸多领域。无论是在工作中，还是在生活中，我们都离不开人工智能技术的帮助。在过去的两年中，我在实践中不断体验和探索人工智能技术的应用，其中的收获和体会让我受益匪浅。

第一段：智能语音助手。

我常常使用智能语音助手，如Siri、小度等。在工作中，通过语音助手快速查找信息，提高效率。在生活中，我利用它来提醒我吃饭、运动、看医生等，使得生活更加便捷和规律。此外，智能语音助手还具有智能聊天的功能，能够满足人们的互动需求。我最喜欢和我的语音助手进行智能闲聊，向它请教各种问题或倾诉自己的心事，这让我感到非常的开心和轻松。

第二段：面部识别技术。

面部识别技术目前在安防领域得到了广泛应用，如超市、机场、地铁等公共场所都使用了此技术。我也使用面部识别技术来解锁我的手机、电脑等设备。面部识别准确率非常高，使用也非常方便，无需记密码、输入验证码等繁琐操作。此外，由于面部识别可以判断性别、年龄、情绪等信息，还有很大的潜力被用于无人售货、智能家居、虚拟现实等新兴领域。

第三段：智能推荐系统。

智能推荐系统是由人工智能算法驱动的推荐算法，目的是根据用户历史行为、兴趣爱好和群体特征等因素对用户个性化推荐产品、服务或内容。这个系统被广泛应用于电子商务、视频网站、音乐平台等领域。我常常使用的是购物网站，它的智能推荐系统可以根据我的浏览、购买和收藏等信息为我选择最适合我的商品，为我节约了购物时间和成本。但是，也有一些问题，这些推荐系统可以形成信息茧房，让我们一直处于“我爱听/看什么”的消极状态。

第四段：机器学习。

机器学习是人工智能领域的一项重要技术，它是指计算机程序能够自动学习并改进不需要明确的指示。机器学习的广泛应用包括自然语言处理、图像分析、智能车辆等领域。在我的工作中，我使用机器学习算法分析海量数据，优化我的工作流程，缩短时间和成本。这个技术已经成为了我工作中必不可少的一部分。

第五段：技术的局限性与未来。

虽然人工智能技术已经取得了巨大的进步，但是它还有一些局限性。例如，语音助手只能根据设定的条件来听取用户的指令，不能完成一些复杂的操作，如编程、制作PPT等。智能推荐算法有时会形成信息茧房，过度依赖多数人的品味和偏好，而没有考虑少数人的可能性。未来，我们需要不断研究和探索新的技术，为人工智能带来更完美的应用。同时，我们也需要学会如何正确使用人工智能，避免技术滥用给人类带来的危害。

总结：在我看来，人工智能技术的应用已经为我们的生活和工作带来了诸多便利，它正成为发展的主要趋势。虽然这项技术也存在一些问题，但是只要我们正确使用，就能够发挥其优势，为人类造福。随着人工智能的不断发展，我们相信它将会为人类带来更美好的未来。

人工智能的数据分析与应用范文【第八篇】

本文概要地阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用及未来的发展趋势。

人工智能（artificialintelligence，简称ai），也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统角度来看，人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统，实现模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。人工智能是一门交叉学科，是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合性技术学科，目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果，并形成了多元化的发展方向。

人工智能经历了三次飞跃阶段：第一次是实现问题求解，代替人完成部分逻辑推理工作，如机器定理证明和专家系统;第二次是智能系统能够和环境交互，从运行的环境中获取信息，代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人;第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。

ai研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是因为计算机硬件突飞猛进地发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低，以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的三个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

1。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。

2。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现及网上数据挖掘等。

3。主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习及多主体系统应用等方面。

1。专家系统。

专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，专家系统存储着某个专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制。专家系统的开发和研究是人工智能中最活跃的一个应用研究领域，涉及社会各个方面。

2。知识库系统。

知识库系统也叫数据库系统，是储存某学科大量事实的计算机软件系统，它可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。知识库系统的设计是计算机科学的一个活跃的分支。为了有效地表示、储存和检索大量事实，已经发展出了许多技术。但是在设计智能信息检索系统时还是遇到很多问题，包括对自然语言的理解，根据储存的事实演绎答案的问题、理解询问和演绎答案所需要的知识都可能超出该学科领域数据库所表示的知识。

3。物景分析。

计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。视觉是感知问题之一。整个感知问题的要点是形成一个精练的表示，以表示难以处理的、极其庞大的未经加工的输入数据。最终表示的性质和质量取决于感知系统的目标。机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传送和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。

4。模式识别。

模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统能够弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷，使计算机能够通过感官接受外界信息，识别和理解周围环境。模式识别在二维的文字、图形和图像的识别方面已取得许多成果，在三维景物、活动目标的识别和分析方面是目前研究的热点，同时它还是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础。此外，人工智能还在机器视觉、组合调度问题、自然语言理解、机器学习、博弈、定理证明等研究应用领域发挥着重要作用。可以说人工智能已深入各行各业，对人类社会作出了巨大的贡献。

5。机器人。

机器人学所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统，但是现在工业上运行的机器人都是一些按预先编好的`程序执行某些重复作业的简单装置，大多数工业机器人是“盲人”。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多课题。机器人已在工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋及国防等多个领域获得越来越普遍的应用。

目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前，无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看，soar在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就，处在人工智能研究的前沿。上世纪80年代，以newella为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验，吸收了认知科学研究的最新成果，提出了作为通用智能基础的体系结构soar。目前的soar已经显示出强大的问题求解能力。在soar中已实现了30多种搜索方法，实现了若干知识密集型任务（专家系统），如ri等。对于人工智能未来的发展方向，专家们通过一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络及其情感。

目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域。未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

根据这些前瞻性研究我们也可以通过想象模拟勾画出人工智能未来发展的三个阶段。

1。融合时期（2010―2020年）。

（1）用语言操纵和控制的智能化设备十分普及，像远程医疗这样的服务也更为完善。

（2）以计算机和互联网为基础的远程教育十分普及，在家就可以上大学。

（3）在身体里植入许多不同功能的芯片已不新奇。

（4）量子计算机和dna计算机会有更大发展，新材料不断问世。

（5）抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

2。自信时期（2020―2030年）。

（1）智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行研究、生产产品。

（2）一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

（3）有了高水准智能化技术的协助，人们“定居火星梦”可能性大增。

3。非神秘时期（2030―2040年）。

（1）新的全息模式世界将取代原有几何模式的世界。

（2）人们对一些目前无法解释的自然现象会有更完善的解释。

（3）人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，在各个领域的应用都相当广泛，而且人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。现在，已经有很多人工智能研究的成果进入到人们的日常生活之中，考虑到人工智能良好的发展和应用前景，我们应当加大力度对人工智能理论进行研究，让其更好地为人类服务。相信在不久的将来，人工智能理论将会有更大的突破，人工智能技术的发展会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。