人工智能技术目标
⑴ 我国新一代人工智能发展规划有什么目标吗
在面向2030年对我国人工智能发展进行的战略性部署中，我国新一代人工智能发展规划也明确提出了我国人工智能发展的“三步走”目标：
专家认为，要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会，一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等。“这不仅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等。”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态。
⑵ 人工智能涉及哪些核心技术和理论
人工智能（Artificial Intelligence），来英文缩写为源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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]
⑶ 研究人工智能的目的是什么
人工智能是一门包括计算机科学、控制学、信系论、语言论、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透发展起来的学科,其研究对象可以归纳为“机器智能、智能机器”,它体现在思维、感知、行为三个层次,而它要模拟眼神、扩展人的智能,其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器感知和感知机器、机器行为和行为机器三个层次。
研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域：
专家系统
专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。
机器学习
机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。
机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。
模式识别
模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图象、字体（如签字）等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。
人工神经网络
人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。
在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。
人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。
⑷ 人工智能的研究目的有哪些
人工智能的研究目的：
1、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
2、人工智能的一个很重要的方向是数据挖掘技术，这种技术的原理是用计算机进行数据分析，然后进行人性化的推荐和预测。比如，我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的，微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容，这些都是计算机分析而得出的。
3、人工智能的另外一大重要方向是自然语言处理技术，包括机器翻译、语音识别等等。其中语音识别是最核心、普及程度最高的一种自然语言处理技术。
语音识别技术是将人语音当中的词汇内容识别出来，通过技术手段，转换为计算机可读取的内容。通俗点来说，就是要让机器学会“听人话”，让计算机作我们的“耳朵”。
(4)人工智能技术目标扩展阅读：
科学介绍
1、实际应用
机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
2、学科范畴
人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
3、涉及学科
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论。
⑸ 人工智能技术
在地质找矿的人员都知道数据库和人工智能找矿系统，这是两个独立的系统。考虑到现在正在模拟人类脑神经活动的功能，发展人工智能技术，因此，这两个独立的系统将合为一个系统，它将包括本书除前三章外的几乎所有内容。
在第一章及第三章中曾提到直接信息和间接信息的互补性，利用间接信息弥补直接信息的局部性，利用直接信息及其他先验的地质知识来限制间接信息解译的多解性，可以根据当地情况设计出快速而有效的找矿方法。
因此，在地质找矿工作中，数据的处理及解译就显得特别重要。现在，地质数据的处理及解译都是在计算机上进行的。现代的计算机运行速度非常快，有的已达1秒钟万亿次。但传统的计算机是建立纽曼（V.Neumann）型顺序处理结构基础上串行计算机，存在一些缺点和不足，主要的有：运行必须按事先设计时的一整套精确的串行算法来进行，但对很多实际问题中的定性信息及辩证逻辑判决，则很难找到这样的串行算法；容错性差，局部出现小问题或考虑不周便会影响整个系统的工作；学习能力差；串行算法结构在根本上限制了程序的运行速度，不能实时处理。这些不足迫切需要研制和设计具有新的计算原理的新结构计算机，而以人脑为模型的神经网络学的研究是解决这一问题的崭新途径。一旦这种计算机设计出来，结合神经网络动力学系统理论的研究成果，将给信息高科技的应用与开发带来新的变革。
这种新的计算机特别适合于地质信息的处理，因为地质信息中大量的信息是定性信息，矿产预测时特别需要辩证思维。这里所说的定性信息是指信息与待找目标物之间的关系而言，而不是指信息本身而言。例如，物探或化探异常，就其本身而言，都是定量信息，但物化探异常与待找矿产之间的关系，或这些异常与矿产存在与否则不一定有定量关系。又如岩石的蚀变，其本身是模糊信息，但可以定量化，但却无法给出蚀变与矿产存在的定量关系（参看第十章中关于统计信息、模糊信息及定性信息的叙述）。我们只能根据形式逻辑的思维方法编制程序作矿产预测，限制了预测的效果。现在正在开展的神经网络模式识别系统理论的研究，可望在这方面有所突破。
·在目前，信息解译技术中引人入胜的是利用人工智能技术，建立地质找矿的虚拟现实系统。所谓虚拟现实是在计算技术虚拟环境中模仿真实物体的状态，并在视觉仿真环境中运行。利用这种技术，人们坐在一个座舱中，就如进入到一个坑道中或站在一个采矿掌子面前那样，看到了立体的地质现象，这种地质现象是多种地质信息解译的结果。通过用户/对象在虚拟环境中的交互（例如装有传感器的手套，用户可以抓取虚拟空间内的虚拟物体），改变地下地质体的分布，使其所引起的信息（例如物探异常）与观测到的信息符合，而这种地质体的分布又符合先验的地质知识及已有的直接地质信息。由于这时地下地质体分布的改变，充分利用了找矿人员的经验及人脑的辩证思维能力，可以在串行运行的计算机上达到好的解译结果，而且解译的速度是非常快的。
这样一个系统，要有以下五种功能：
1.储存先验的地质知识及工作地区的综合地质信息的数据库，这种数据库能自动快速检索并输出储存的信息，这种数据库还具有一定的联想功能；
2.能直接接受和处理语言、文字、数字及图影等信息；
3.推理、分析、联想和学习等解题功能，例如根据线性方程组中变数的个数及其系数的特点，自动选择解方程式的方法；
4.三维立体显示和声响等功能；
5.输入、输出智能接口。
在目前的虚拟实现技术中，用的是对人脑功能性模拟，还做不到结构性模拟。结构性模拟和功能性模拟是人工模拟脑神经的两种模拟途径。所谓功能性模拟是按照人脑的生理构造来模拟，从模拟神经元的结构开始，逐步制造具有某种思维功能的自动机。已知人脑的结构非常复杂，单是大脑皮层就有140亿个以上神经元，而神经元的树状突与轴突又互相以非常复杂的方式联系着，在一个神经元树状突区域中，可能有几十万个其他神经元的轴突交织在一起。因此，这种模拟，短期内不会成功。现在用的功能性模拟是利用计算机系统来逐次模拟，即先对所研究的问题提出某种假设，即初始模型，并由计算机算出其解，然后将这个解与所获得的信息相比较，并根据比较结果，修改模型，直到两者相差达到一个预先给定的标准为止。功能性模拟已获得很大的成就，如具自学功能的弈棋机等。
⑹ 什么是人工智能技术
首先我们要知道人工智能（Artificial Intelligence），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。说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。人工智能70年来的研究过程中，早期受制于计算机运算速度和存储的限制，人工智能的研究进展缓慢。06年深度学习技术突破到2016年阿尔法狗打败李世石，人工智能的概念世人皆知，那么人工智能主要由哪几部分构成呢？
一、采集：传感器—信息采集
二、处理：CPU—各种算法、架构、系统
三、输出：像人一样行动
四、存储
NORFLASH、NANDFLASH、ONENANDFLASH、DDR1、DDR2、DDR3----。存储内容的压缩、存储、解压缩。
五、显示：
虚拟现实VR、增强型虚拟现实AR。
六、通信
超级宽带。万物互联。
七、电源
医疗器械专用开关电源
工业控制专业开关电源
车载&无人驾驶&无人机专用开关电源。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。对于想要进入人工智能领域的小白来讲：一开始就接触到人工智能的研究是不现实的，不妨试着学习嵌入式、Python、物联网等和人工智能息息相关的基础领域，先学好基本后再一步步通向人工智能学习之路是个不错的选择。