AI(人工智能)的英文全称是什么？AI指什么？包含什么？

　　人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）一词最初于1956年在Dartmouth学会上被提出。从那时起，研究者们不断探索并发展了众多理论和原理，使得人工智能的概念逐渐扩展。这是一门极富挑战性的科学，要求从业者具备深厚的计算机知识、心理学和哲学背景。人工智能涵盖广泛的领域，如机器学习、计算机视觉等，其目标主要是使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的复杂任务。然而，随着时代的发展和技术的进步，对“复杂工作”的定义不断变化。例如，原本需要人脑承担的繁重的科学和工程计算，现在计算机不仅能完成，而且速度和精度都超越人类，因此这类计算已不再被视为需要高度智能的任务。

　　人工智能研究的核心内容包括：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、智能机器人以及自动程序设计等。其中，知识表示是人工智能的基本问题之一，与推理和搜索方法密切相关。常用的知识表示方法有逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。

　　在常识处理方面，人们提出了多种方法，如非单调推理和定性推理，以从不同角度表达和处理常识。问题求解中的自动推理是知识的应用过程，由于存在多种知识表示方法，因此也有多种推理方法。推理过程通常分为演绎推理和非演绎推理，其中谓词逻辑是演绎推理的基础。近年来，还提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。

　　搜索是人工智能中一种重要的问题求解方法，其策略决定了在推理步骤中知识使用的优先关系。搜索可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式搜索方法如A*、AO*算法等，近年来开始关注超大规模搜索问题。

　　机器学习是人工智能的另一重要课题，涉及在特定知识表示下获取新知识的过程。按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。

　　知识处理系统主要由知识库和推理机构成。知识库存储系统所需的知识，而推理机在问题求解时规定使用知识的基本方法和策略。如果知识库中存储的是某领域的专家知识（如医疗诊断），则称为专家系统。随着复杂问题求解的需求增加，单一的专家系统正向多主体的分布式人工智能系统发展，研究重点在于知识共享、主体间的协作以及矛盾的处理。

人工智能的历史

　　人工智能是一门极富挑战性的科学，要求从业者具备深厚的计算机、心理学和哲学背景。它涵盖广泛的领域，旨在使计算机能够像人类一样思考。然而，这是一个极其复杂的目标。为了创造一台能思考的机器，必须首先理解什么是思考，以及智慧的表现方式。科学家通过图灵实验等定义智慧的方式为人工智能的发展奠定了基础。图灵实验的本质是让人无法区分机器行为和人类行为，而图灵的理论为计算机的产生奠定了基石。

　　在计算机出现之前，科学家就希望能制造出模拟人类思维的机器。布尔通过对人类思维进行数学化刻画，与其他科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法。今天，我们使用的逻辑基础正是他所创立的。布尔代数是计算机科学的基础之一。

　　随着计算机的出现，人类开始有了可以模拟人类思维的工具。1941年，美国和德国共同研制出第一台计算机，随后存储程序的计算机在1949年发明，编程变得简单，计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生。1956年，AI这个单词在一次会议上被提出，之后因科学努力而得以发展。尽管人工智能的进展不像期待的那样迅速，但经过几十年的发展，它正在以巨大的力量影响着人们的生活。

人工智能的应用领域

1. 问题求解：人工智能在下棋程序中的应用发展了搜索和问题归纳等关键技术。今天的计算机程序已达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。
2. 逻辑推理与定理证明：这是人工智能研究中最持久的领域之一，包括数学中的定理证明和非形式的工作如医疗诊断和信息检索。
3. 自然语言处理：这是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，已获得了大量令人瞩目的成果。
4. 智能信息检索技术：受“*”技术的影响，信息获取和精化技术成为迫切需要研究的课题。
5. 专家系统：这是目前人工智能中最活跃、最有成效的领域之一，已出现成功应用人工智能技术的趋势。

人工智能理论的数学化趋势

　　在现代科技高速发展的今天，许多科技理论都依赖于数学提供证明和仿真。人工智能也不例外，如何形式化和符号化人们的思维活动成为研究的重要课题。逻辑的有关理论、方法和技术在此起着重要作用，不仅为人工智能提供了工具，也为知识推理奠定了理论基础。目前的人工智能研究越来越依赖于数学工具来描述和处理不确定性的事物或概念。

人工智能的发展现状及前景

　　目前绝大多数人工智能系统都建立在物理符号系统假设之上。SOAr在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征方面取得了有特色的进展或成就。80年代，Newell A等学者总结了专家系统的成功经验，提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。目前的Soar已显示出强大的问题求解能力。此外，还有其他新的途径如rOOks提出的无需概念或符号表示的智能系统进化模型正在探索中。

结语

　　人工智能的实现不仅是逻辑思维与模仿的过程，科学家们对人类大脑和神经系统的研究越多，越认为情感是智能的一部分。因此，下一个突破可能在于赋予计算机更多的情感能力而不仅仅是逻辑推理能力。科学家们预言机器的智能会迅速超越人类历史上的伟大科学家如阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。未来人类生命的本质可能会发生变化，神经植入将增强人类的知识和思考能力，并逐渐向复合的人/机关系过渡。这种复合关系将使人类减少对生物机体的依赖，而大量微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地并创造出逼真的虚拟现实效果。尽管道路艰辛但没有人规定只有人类才能思考未来是充满无限可能的。