人工智能是能够帮助大家提高效率的东西，也可以说是现在很流行的东西，本篇人工智能基础知识点总结可以帮助小白了解人工智能的基本知识，抓住科技的力量，那么今天我们就一起来看看吧。
人工智能基础知识点总结1
1.人工智能是什么？
（1）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。
（2）人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。
（3）人工智能是 计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（ 空间技术、 能源技术、 人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（ 基因工程、 纳米科学、 人工智能）之一。
2.人工智能的发展阶段有哪些？
（1）第一阶段（20 世纪50 年代中期到80 年代初期）：深耕细作，30 年技术发展为人工智能产业化奠定基础。在1956 年之前，人工智能就已经开始孕育。
神经元模型、图灵测试的提出以及SNARC 神经网络计算机的发明，为人工智能的诞生奠定了基础。1956 年的达特茅斯会议代表人工智能正式诞生和兴起。
此后人工智能快速发展，深度学习模型以及AlphaGo 增强学习的雏形——感知器均在这个阶段得以发明。随后由于早期的系统适用于更宽的问题选择和更难的问题时效果均不理想，因此美国、英国相继缩减经费支持，人工智能进入低谷。
（2）第二阶段（20 世纪80 年代初期至21 世纪初期）：急功近利，人工智能成功商用但跨越式发展失败。80 年代初期，人工智能逐渐成为产业，第一个成功的商用专家系统R1 为DEC 公司每年节约4000 万美元左右的费用。
截止到20 世纪80 年代末，几乎一半的“财富500 强”都在开发或使用“专家系统”。受此鼓励，日本、美国等国家投入巨资开发第5 代计算机——人工智能计算机。在90 年代初，IBM、苹果推出的台式机进入普通百姓家庭中，奠定了计算机工业的发展方向。
第5 代计算机由于技术路线明显背离计算机工业的发展方向，项目宣告失败，人工智能再一次进入低谷。尽管如此，浅层学习如支持向量机、Boosting 和最大熵方法等在90 年代得到了广泛应用。
（3）第三阶段（21世纪初期至今）：量变产生质变，人工智能有望实现规模化应用。摩尔定律和云计算带来的计算能力的提升，以及互联网和大数据广泛应用带来的海量数据量的积累，使得深度学习算法在各行业得到快速应用，并推动语音识别、图像识别等技术快速发展并迅速产业化。
2006年，Geoffrey Hinton和他的学生在《Science》上提出基于深度信念网络（Deep Belief Networks,DBN）可使用非监督学习的训练算法，使得深度学习在学术界持续升温。
2012年，DNN技术在图像识别领域的应用使得Hinton的学生在ImageNet评测中取得了非常好的成绩。深度学习算法的应用使得语音识别、图像识别技术取得了突破性进展，围绕语音、图像、机器人、自动驾驶等人工智能技术的创新创业大量涌现，人工智能迅速进入发展热潮。
人工智能基础知识点总结2
人工智能领域优秀企业有哪些？
一、互联网巨头4家：
百度（AIG），自动驾驶
阿里（达摩院）、智慧城市大脑
腾讯（腾讯优图）、智慧医疗
华为（AI&cloud）、AI芯片/计算平台/计算机视觉
二、独角兽6家：
商汤科技，计算机视觉
寒武纪，AI芯片
旷视，计算机视觉
科大讯飞，智能语音
依图，计算机视觉
海康威视，视频感知
另外补充一下国家人工智能开放创新平台名单
第一批5家：百度、阿里、腾讯、科大讯飞、商汤
第二批10家：依图、明略科技、华为、平安、海康威视、京东、旷视、360、好未来、小米
人工智能基础知识点总结3
人工智能现在面临哪些困难？
一是数据获取的问题。
人工智能需要获取大量的数据进行训练来感知这个世界。数据就像工业革命时代的煤一样举足轻重。数据如此重要，但是我们虽然处在大数据时代，在数据获取方面依然存在问题，如果数据是在用户不知情甚至是反感的情况下强制获取，那么这种行为是不道德也是不可取的。
二是在深度学习方面的问题。
首先，在人类情感方面，虽然人工智能已经会了深度学习，IBM所甚至研发出了人工智能“沃森”，它的口音识别工具可以在语言分析技术的帮助下，理解到人在表达时所传递出的情感、说话习惯和他的社交爱好，但是研发出像人类那样进行思考、拥有像人类一样的情感和意识的人工智能，当前的技术水平还远远做不到。其次，深度学习在解决太过复杂的综合数学难题上的能力以及准确率上存在问题。
三是在基础设施方面的问题。
如今人工智能研究领域已经有一定进展，社会基础设施建设却没有跟进。人工智能的发展依赖于基础设施的普遍安装和社会各界的广泛接受，只有完善基础设施，人工智能才有机会得以发展，只有广泛被人所接受，人工智能才得以传播。
人工智能基础知识点总结4
感知、处理和反馈构成人工智能的三个关键环节
人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。
智能感知：智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景，因此智能感知是实现人工智能的第一步。智能感知技术的目的是使计算机能 “听”、会“看”,目前相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术均已经初步成熟，开始商业化尝试。
智能处理：产生智能的第二步是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断，即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。
智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。
人工智能基础知识点总结5
智能机器人
智能机器人能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，对外界做出反应性动作，具有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。目前智能机器人已经应用到了医疗、工业、农业、教育等各行各业中。可以分为工业、初级智能、智能农业、高级智能、家庭智能等机器人。
目前电话销售机器人在销售行业中应用比较广泛，在20xx年英国BBC做出一项调查对于未来哪些职业会被最先被人工智能取代，其中电话销售的取代几率是99%!
可以预见在未来，机器人将会形成一个庞大的产业，越来越多的领域将会用到机器人。去年，我国市场规模达到62.8亿美元，2012-20xx年的平均增长率达到28%。
智能家居
智能家居是在互联网影响之下物联化的体现，通过物联网技术将家中的各种设备连接到一起，与普通家居相比，智能家居更加智能化、自动化、信息化。智能家居主要包括：智能照明系统、家电控制、背景音乐、智能电器控制、防盗报警、智能门锁、家庭影院系统等。
作为智能家居的入口智能音箱备受关注，目前市场我们比较熟知的智能音箱有天猫精灵、腾讯听听、小度智能音箱等，至此BAT已经全部入局。最新调查报告预测到20xx年底智能音箱的使用人数将达到1亿人。
智能家居作为一个新产业，目前在市场中的影响力还不足，但是着智能家居市场推广普及的进一步落实，培育起消费者的使用习惯，智能家居市场的消费潜力必然是巨大的，产业前景光明。到了今年，我国智能家居规模已经达到1800亿人民币!
作为一项前沿科技，如今人工智能已经开始进入了到了我们各行各业中，也给我们的生活带了巨大的改变!随着政策的开放，资本也不断的涌入，人工智能的市场才刚刚被打开未来还有无限发展可能，对于创业者来说这是一个最好的创业机会!
人工智能基础知识点总结6
主要发达国家积极布局人工智能技术，抢占战略制高点。
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。
在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构(包括通用的硬件与软件平台)、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到20xx年可完全模拟出人类大脑。
人工智能基础知识点总结7
1.在管理系统中的应用
(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。
(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。
2.在工程领域的应用
(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用
(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级AI通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
人工智能基础知识点总结8
强弱对比
1.强人工智能：强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：(1)类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。(2)非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
2.弱人工智能：弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
结论与看法：
人工智能的研究内容与应用领域之广，决定了人工智能在将来的各个工作领域得到大展手脚的机会，是未来社会发展的趋势。为此，需要我们一代代人去为之努力奋斗。不仅要在弱人工智能上取得突破，更要努力在强人工智能上做出一些较大的进取。对于人工智能，现在与将来同样会有很多人为之付出或多或少的精力，为了更加美好的明天。期待着将来人工智能能更好地融入到社会的各个方面，造福于人类。
人工智能基础知识点总结9
人机对弈
1996年2月10～17日， GARRY KASPAROV以4：2战胜“深蓝” (DEEP BLUE)。
1997年5月3～11日， GARRY KASPAROV以2.5：3.5输于改进后的“深蓝”。
2003年2月GARRY KASPAROV 3:3战平 “小深”(DEEP JUNIOR)。
2003年11月GARRY KASPAROV 2:2战平 “X3D德国人” (X3D-FRITZ)。
模式识别
采用 $模式识别引擎，分支有2D识别引擎 ，3D识别引擎，驻波识别引擎以及多维识别引擎
2D识别引擎已推出指纹识别，人像识别 ，文字识别，图像识别 ，车牌识别;驻波识别引擎已推出 语音识别;3D识别引擎已推出指纹识别玉带林中挂(玩游智能版1.25)
自动工程
自动驾驶(OSO系统)
印钞工厂(￥流水线)
猎鹰系统(YOD绘图)
知识工程
以知识本身为处理对象，研究如何运用人工智能和软件技术，设计、构造和维护知识系统
专家系统
智能搜索引擎
计算机视觉和 图像处理
机器翻译和自然语言理解
数据挖掘和知识发现
人工智能基础知识点总结10
人工智能的产品：谷歌人工智能项目DeepMind
谷歌位于伦敦的研发部门DeepMind已经开发出能够自主玩视频游戏的人工智能技术。以DeepMind技术为基础的计算机系统，能以惊人的速度学习，快速掌握游戏玩法，精通游戏获胜方法。此前，团队称之为深度Q-network学习网络,仅需观察游戏画面以及游戏得分的变化情况，即可分析获得“通关技巧”以及获得高分的玩法及算法，能够达到专业级人类玩家的水平。
目前这个系统在相同算法，网络架构以及参数的设定下已经经过49个游戏的测试，目前已经能够熟练22种游戏(包括上述的Space Invaders)，达到专家级的游戏水平。这套系统进一步证明人工智能可以通过深度学习，从而掌握游戏技巧，并获得和人类一样的操控力，甚至在某些方面超过人类。
人工智能的产品：IBM Watson
去年，IBM发布了Watson Analytics。Watson Analytics实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。Watson Analytics将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本(Freemium Version)，可在电脑及移动设备上使用。
Watson Analytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。
人工智能的产品：微软人工智能Torque中文版
今年2月份，微软发布了一款为安卓平台的中国用户度身打造、以手势驱动并语音交互的人工智能产品Torque中文版。作为微软在安卓平台上的首个人工智能产品，同时也是微软首个针对可穿戴设备的中文产品，Torque的目标是用最小的界面把信息的传递做到最直接、最及时。Torque的诞生解放了安卓用户的双手，用户只需要轻轻摇动手腕，然后对它说：“快乐大本营主持人”，“最近的肯德基在哪”，“打电话给张勇”等指令，就能体验以极简的动作轻松得到信息和完成更多任务——这也正是微软对移动互联时代，移动生产力和效率的理解。
据微软表示，Torque和小冰、小娜等微软人工智能产品一样，都采用了必应大数据平台作为底层引擎，用来处理每个用户通过手机和移动互联网上传到云里的语音命令;而微软(亚洲)互联网工程院的人工智能产品团队，针对中国用户的偏好和习惯，在功能上做了特殊设计和本地化开发。
2009年时Google便已经利用他们的语音识别技术，在YouTube上提供实时的「自动字幕(Automatic Captions)」功能，除了让用户可以在避免干扰到他人以不开启喇叭的状况下，观赏网络上成千上万的各种影片内容。
人工智能基础知识点总结11
人工智能的产品：Youtube自动字幕
YouTube调用Google的自动语音识别技术(ASR)给YouTube视频加入字幕，这个技术来自于Google Voice。当然生成的字幕不可能100%准确，但起码可以帮助你提高听力来理解视频内容，而且Google会一直改进自动语音识别技术的。这项技术支持英语、日语、韩语、西班牙语、德语、意大利语、法语、葡萄牙语、俄语、荷兰的自动字幕。
除了自动字幕功能以外，YouTube还针对给视频制作字幕的朋友添加了字幕时间和自动时间的功能，使大家可以更轻松的自己动手做字幕。你只需要创建一个简单的文本文件，里面写上所有视频里说的单词，然后Google利用自动语音识别技术可以将文本里的这些话与自己识别出的话做对应，这样准确率就提高了，而且你还不必花太多时间去一句一句的配字幕。
人工智能的产品：人工智能仿生眼
英国曼彻斯特皇家眼科医院已经成功实施了世界首例人工仿生机器眼移植治疗老年性视网膜黄斑变性(AMD)所导致失明的手术。这个人工智能仿生眼装置被称为Argus II，由两部分组成：体内植入部分和体外病人必须穿戴的部分。植入设备将植入到病人的视网膜上，设备中含有电极阵列，电池和一个无线天线。外部设备包含一副眼镜，内置前向的摄像头和无线电发射器以及一个视频处理单元。
摄像头会捕捉到植入体正对面的画面，将信号发送到视频处理器上等待处理。经处理后的信号又被发送回眼镜上，信号通过眼镜被植入设备的天线所接收。最终，视频被“输出”到电极阵列上，电极阵列起到视神经模拟的作用。电极阵列的分辨率达到60像素水平，这已经足够让植入设备追踪物体运动的轨迹，看清基本的图案和形状，或者缓慢阅读较大的文字。Argus II所提供的画面是黑白的，但Argus的开发团队正在努力对电极大脑刺激进行编译，希望尽快能让大脑接收彩色信号。
患者在手术后，恢复后已经能够识别出垂直或水平的线条，能够辨识出人脸，不需要放大镜阅读报纸。更有趣的是，通过这项手术，患者即使闭上眼睛也能够看到眼睛的景象，这就让人感到有一些有趣了。
此外，美国开发人工智能眼球的公司–第二视觉公司开发的人工智能眼球也已获准上市，该产品可以让完全失明的盲人重新恢复视力。
人工智能的产品：新闻写作机器人
美联社去年夏天起用Wordsmith平台自动撰写财经新闻。按照美联社商业新闻主管Lou Ferrara的说法，采用基于算法的机器新闻写作后，在无须增加新的人手的情况下，美联社的商业新闻中关于企业季度经营状况的报道量，将增加10多倍，即从原先每季度300篇上升到4400篇，而与此同时将能把之前用于此类报道的记者“解放”出来，让其可以从事更具有创造性和挑战性的新闻策划和新闻源拓展工作。该系统刚上线时，尚需由人工审稿并对平台加以调整，三个月后已完全不需要人为干预。
人工智能基础知识点总结12
久前发生了这样一件事，德国汽车制造商大众声称，该公司位于德国的一家工厂内，一个机器人“杀死”了一名外包员工。其实这并不是首起“机器人杀人事件”，早在20世纪80年代后，世界上便出现多例机器人杀人事件，涉及多个国家。好在随着科学技术的快速发展，人类对于机器人的控制也就越发精细，使得类似的机器人伤人事件几乎不再发生，不过这也使得很多人对于机器人“放松警惕”，这也是此次发生在大众的事件引起广泛关注的原因。机器人或者说人工智能究竟“是好是坏”，又一次成为科学家、社会学家们争论的焦点。
简单来说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。因此，机器人仅仅是人工智能的一个分支，但却是最受人们关注甚至喜爱的一类。这一“派系”的最佳形象代言人有两位：哆啦A梦和变形金刚。
通过人们对于哆啦A梦和变形金刚的喜爱与向往也不难看出，绝大多数人是希望机器人能够发展壮大，成为人类的伙伴，帮助人类战胜各种困难。不过这一切的前提就是机器人可以向这两位一样，是遵纪守法的好市民。然而事实上到目前为止关于人工智能的道德底线问题还没有一个让人信服的答案，也就是说不排除人工智能起义消灭人类的情况。
作家莎士比亚的名作《哈姆雷特》中有这样一句话广为流传：“是生存还是毁灭，这是一个值得思考的问题。”想象一下，如果有一天人工智能足够“聪明”，开始思考这样一个问题的时候，它们会给出怎样的答案?是心甘情愿的成为人类的工具，还是与人类和平共处平等相待，又或是消灭人类自己掌控世界?显然，这是一个值得我们人类思考的问题。
人工智能基础知识点总结13
人类离不开人工智能
人工智能之所以会出现可以说是科技发展的必然结果，也是人类为了更好生活而迈出的重要一步。人工智能的出现改变了人们的生活方式，提升了工作效率，带来的正面效果远超其负面影响，这也就坚定了不少人继续研发人工智能技术的信念。
目前人类应用人工智能主要是机器人以及各种识别设备，主要目的是提升效率和保护人类的自身安全，因此“生杀决定权”还掌握在人类自己手里。如今人们的日常生活已经离不开人工智能了，将人工智能引申到一个广义定义的话，几乎每个人都与人工智能设备有过亲密接触。
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI，看到这里很多喜欢玩游戏的朋友就不会陌生了。除了这些我们生活中接触的很多数码设备，都有智能设备的影子，如语音助手或者翻译应用等等。也许这些应用目前的“工作效率”不尽如人意，但是它们确实在不断地进步，变得越来越聪明。最近几年，受到消费者关注的物联网体系中的智能家居、智能穿戴设备和车载网等等都是人工智能参与的产物。
人工智能可以称之为先进科技的代表，也是“未来生活”的象征之一。人们渴望更加舒适便利的生活，必将有更多的工作由“非人类”代工，因此说人类再也离不开人工智能并不为过。
人工智能基础知识点总结14
人类应该怎样做
人工智能潜在的威胁和其潜在的利益是成正比的，也正因如此人们害怕“他”却无法拒绝，不过想要妥善利用这股力量，就必须有一个完善的监管体系或者说是 “道德束缚”，这也正是目前所缺少的。
如今已经有了很多人工智能设备投入实验，那么随之而来的问题就是，这些设备造成的事故责任由谁来承担?人们会将自己的生命财产安全放心的交给冷冰冰的机器码?这些都将成为未来我们将要面临的问题，因此在人工智能足够“聪明”之前，为“他们”树立一套可靠的行为准则是十分必要的。
很多国外的科技大佬对于人工智能的未来都不是十分“乐观”，认为未来人工智能将会凌驾在人类之上。特斯拉CEO伊隆·马斯克今年1月向“未来生命研究所”投资了1000万美元，用以评估与人工智能相关的风险。该机构日前拿出了近700万美元，支持针对人工智能负面效应展开的研究。这笔资金将奖励给37个研究团队，这些团队的研究课题广泛，但均与人工智能未来的发展有关。
比尔·盖茨则表示：“我是属于担心人工智能的阵营。起初，机器会为我们做很多事，也不会太过于智能。如果控制得好，我们可以持积极的态度。但几十年以后，人工智能进阶到足够强大的程度，人们就该担心了。我同意伊隆·马斯克等人对这一问题的立场，我不明白为什么有些人毫不关心。”
人工智能的发展是必然趋势，但是人类作为地球现在的主人，一定不希望自己被“机器”所统治。笔者认为束缚人工智能发展是不可取的，人类想要进步，更好的认知宇宙，认知自己就不能因为未来的威胁而止步不前。但是相对的也不能为了求快而盲目前进，最终葬送了自己的未来。
目前，人工智能的发展还处于初级阶段，就好像是一个陶胚，人类还有能力决定将它塑造成什么样，这时候未雨绸缪做一些坏的打算是十分正确的。人工智能涉及的绝不仅仅是计算机科学，还包括哲学和认知科学，心理学，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。仅仅是技术快速发展智能决定人工智能水平的提升速度，就好像是一座平地而起的高塔，没有稳固的根基和其他防护的束缚，崩塌只是时间问题，而且还会伤及无辜。因此，想要构建一个与人类和睦共处的人工智能，在其余诸多学科体系上也要尽快完善
人工智能基础知识点总结15
人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：
第一：编程语言。编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习Python语言，一方面原因是Python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是Python语言有丰富的库支持。目前Python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。
第二：算法设计基础。目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。
第三：人工智能基础。人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。
在完成以上内容的学习之后，最好能参加一个人工智能的项目组(课题组)，在具体的实践中完成进一步的学习过程。
随着大数据的发展，人工智能也进入了一个全新的发展时代，对于基础薄弱的初学者来说，通过大数据进入人工智能领域也是一个不错的选择。
人工智能学习最佳途径：
1、寻找一些免费的书籍
寻找一些免费的AI书籍作为自己学习人工智能的开始，是正确的做法。Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书就很不错。本书不仅介绍了基本的人工智能概念和算法(专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等)，而且还包括基础知识如贝叶斯推理，一阶逻辑，语言建模等。
对于那些对深度学习感兴趣的人， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所写的《深度学习》(自适应计算和机器学习系列)一书是不错的选择。此外，可以看看《Logic For Computer Science》这本免费书，它解释了计算机科学的数学逻辑，并强调了求解证明的算法方法。
2、熟悉Python，数学知识
第一步：你需要掌握一门人工智能领域常用的编程语言，Python或者R语言都可以，掌握其中一种即可;我个人推荐你学习Python语言，因为Python很火，功能强大。在这里你只需要花一周的时间把Python基础掌握牢固即可，如怎么样定义变量、怎么样操作元组、怎么样自定义函数等;
第二步：你需要补习数学知识，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。也有人有疑惑，为什么人工智能需要数学相关的知识呢?因为数学知识一直贯穿在人工智能深度学习各个模型当中，理解公式的原理和应用，以及公式的推导过程，帮助各种神经网络的参数调整，才能灵活运用创造新的算法模型。
3、机器学习
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的Andrew Ng机器学习课程。 它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。
(1)有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“Machine Learning Distilled”。
(2)“Programming Collective Intelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML 算法在Python中的实际实现。 它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。
这些不错的资源你可能也感兴趣:
(1)Perer Norvig 的Udacity Course on ML(ML Udacity 课程)
(2)Tom Mitchell 在卡梅隆大学教授的 Another course on ML(另一门ML课程)
(3)YouTube上的机器学习教程 mathematicalmonk
4、计算机科学
要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读 Dive Into Python 3 (深入Python 3)这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质 – 看这个经典的 MIT course (MIT课程)。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于 CS -结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
总的来说，人工智能是一种非常强大的技术，它可以帮助我们解决各种复杂的问题。通过了解人工智能基础知识点总结，我们可以更好地理解这个领域，同时也可以为未来的学习和工作打下坚实的基础。
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