AI(人工智能)的英文全称？AI指什么,包含什么？

　　人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）这一概念最初在1956年的Dartmouth学会上被提出。自此以后，研究者们不断发展和完善各种理论和原理，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，从事这项工作的人必须具备深厚的计算机知识、心理学和哲学素养。人工智能涉及的范围极为广泛，包括机器学习、计算机视觉等多个领域。总的来说，人工智能的目标是让机器能够完成通常需要人类智能才能处理的复杂任务。然而，随着时代的发展和技术的进步，对“复杂工作”的定义也在不断变化。例如，原本需要人脑承担的科学和工程计算，现在计算机不仅能够快速完成，而且准确性更高，因此这种计算已不再被视为需要人类智能的任务。这表明复杂工作的定义是动态的，随着技术的进步而演变。

　　人工智能研究的主要内容包括知识表示、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、计算机视觉以及智能机器人等方面。其中，知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。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。

　　关于常识的处理，已经提出了多种方法，如非单调推理和定性推理等，这些方法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使用过程，由于有多种知识表示方法，因此也有多种推理方法。推理过程一般分为演绎推理和非演绎推理。此外，还提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理等。

　　搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定了问题求解过程中知识的使用顺序。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。机器学习是在一定知识表示意义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、分析学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成，用于存储和调用知识解决问题。随着技术的发展，单一专家系统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和主体间的协作等。

　　人工智能的历史可以追溯到计算机科学与技术的发展史。除了计算机科学外，人工智能还涉及信息论、控制论等多个学科。英国科学家图灵在定义智慧时做出了重要贡献，他提出的图灵实验成为判断机器是否具有智慧的标准。此外，布尔等数学家和哲学家通过对人类思维进行数学化刻画，为智慧机器的思维结构与方法奠定了基础。

　　人工智能的应用领域广泛，包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言处理、智能信息检索技术以及专家系统等。目前，人工智能正在各个领域发挥重要作用，如医疗诊断、信息检索等。随着研究的深入，人工智能的理论体系逐渐完善，数学化趋势越来越明显。现代科技的高速发展使得许多科技理论都依赖于数学证明和仿真，人工智能也不例外。通过运用逻辑理论、多值逻辑等方法，人工智能能够更好地模拟人类智能，推动其向前发展。

　　未来的人工智能系统将更加复杂和智能，可能不仅具备逻辑推理能力，还将拥有情感能力。科学家们预言，机器的智能可能会迅速超过人类智能的极限。随着技术的发展，人类和机器的关系可能会发生变化，神经植入等技术可能增强人类的知识和思考能力，向人/机复合关系过渡。尽管这一目标的实现需要时间和努力，但人工智能的潜力无限，未来充满可能。