常識(shí)知識(shí)庫(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因?yàn)樗麄儽仨毴斯ひ淮尉帉懸粋€(gè)復(fù)雜的概念。基于知識(shí)大約在1970年出現(xiàn)大容量?jī)?nèi)存計(jì)算機(jī)，研究者分別以三個(gè)方法開始把知識(shí)構(gòu)造成應(yīng)用軟件。這場(chǎng)“知識(shí)革新”促成行家系統(tǒng)的開發(fā)與計(jì)劃，這是旗艦個(gè)成功的人工智能軟件形式。“知識(shí)革新”同時(shí)讓人們意識(shí)到許多簡(jiǎn)單的人工智能軟件可能需要大量的知識(shí)。子符號(hào)法80年代符號(hào)人工智能停滯不前，很多人認(rèn)為符號(hào)系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過程，特別是感知，機(jī)器人，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。很多研究者開始關(guān)注子符號(hào)方法解決特定的人工智能問題。自下而上，接口AGENT，嵌入環(huán)境（機(jī)器人），行為主義，新式AI機(jī)器人領(lǐng)域相關(guān)的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符號(hào)人工智能而專注于機(jī)器人移動(dòng)和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關(guān)注早期控制論研究者的觀點(diǎn)，同時(shí)提出了在人工智能中使用控制理論。這與認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域中的表征感知論點(diǎn)是一致的:更高的智能需要個(gè)體的表征(如移動(dòng)，感知和形象)。 1956年，被認(rèn)為是 人工智能之父的JOHN MCCARTHY組織了一次學(xué)會(huì)將許多對(duì)機(jī)器智能感興趣的行家學(xué)者聚集在一起。福建谷歌AIGC案例

    簡(jiǎn)單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復(fù)雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些范式可以讓研究者研究單獨(dú)的問題和找出有用且可驗(yàn)證的方案，而不需考慮單一的方法。一個(gè)解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號(hào)方法和邏輯方法，一些則是子符號(hào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他新的方法。范式同時(shí)也給研究者提供一個(gè)與其他領(lǐng)域溝通的共同語言--如決策論和經(jīng)濟(jì)學(xué)（也使用ABSTRACTAGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被普遍接受。AGENT體系結(jié)構(gòu)和認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)研究者設(shè)計(jì)出一些系統(tǒng)來處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用。一個(gè)系統(tǒng)中包含符號(hào)和子符號(hào)部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng)，而對(duì)這種系統(tǒng)的研究則是人工智能系統(tǒng)集成。分級(jí)控制系統(tǒng)則給反應(yīng)級(jí)別的子符號(hào)AI的傳統(tǒng)符號(hào)AI提供橋梁，同時(shí)放寬了規(guī)劃和世界建模的時(shí)間。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一個(gè)早期的分級(jí)系統(tǒng)計(jì)劃。 莆田軟件AIGC用處有了像美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)這樣的基金會(huì).因?yàn)锳I開發(fā) 的需要，還出現(xiàn)了一陣研究人員進(jìn)入私人公司的熱潮。

    本詞條由“科普中國(guó)”科學(xué)百科詞條編寫與應(yīng)用工作項(xiàng)目審核。人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。[24]它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是新一輪科技革新和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量。[26]人工智能是智能學(xué)科重要的組成部分，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和行家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)等。人工智能是包括十分普遍的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等。總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

    借助AIGC技術(shù)，根據(jù)輸入的指令，自動(dòng)生成符合要求的文章、項(xiàng)目文案、活動(dòng)方案、新媒體運(yùn)營(yíng)策略以及短視頻拍攝腳本等。自動(dòng)圖像生成:利用AIGC技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)圖像生成，如風(fēng)景、建筑和角色設(shè)計(jì)，提高創(chuàng)作效率。智能角色表現(xiàn):使得虛擬角色能夠擁有智能的行為表現(xiàn)，讓游戲和虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)更加生動(dòng)逼真。自然語言處理:可以理解和處理自然語言，實(shí)現(xiàn)智能對(duì)話和語音識(shí)別。虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn):結(jié)合計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)，創(chuàng)造出身臨其境的虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)，如虛擬旅游、虛擬培訓(xùn)和心理醫(yī)療等方面。AIGC應(yīng)用場(chǎng)景新聞報(bào)道：AIGC可以通過自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，幫助新聞機(jī)構(gòu)分析海量的新聞數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)的信息監(jiān)測(cè)和事件預(yù)測(cè)能力。它還可以生成自動(dòng)摘要、分類和標(biāo)記新聞文章，輔助記者進(jìn)行快速信息篩選和挖掘。新媒體運(yùn)營(yíng)：AIGC可以通過分析社交媒體數(shù)據(jù)和用戶行為模式，幫助企業(yè)和機(jī)構(gòu)優(yōu)化其社交媒體運(yùn)營(yíng)策略。它可以識(shí)別熱門話題和趨勢(shì)，推薦合適的內(nèi)容發(fā)布時(shí)間和方式，并提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持。 盡管經(jīng)歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復(fù)發(fā)展.新的技術(shù)在日本被開發(fā)出來，如在美國(guó)原創(chuàng)的模糊邏輯。

關(guān)于什么是“智能”，涉及到諸如意識(shí)（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識(shí)的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等問題。人了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是人工智能。人工智能的研究往往涉及對(duì)人的智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)?！倍硪粋€(gè)美國(guó)麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。人工智能技術(shù)接受檢驗(yàn) 在"沙漠風(fēng)暴"行動(dòng)中軍方的智能設(shè)備經(jīng)受了打仗的檢驗(yàn)。寧德chatgptAIGC好處

大腦不是計(jì)算機(jī)，不會(huì)亦步亦趨、按部就班的根據(jù)輸入產(chǎn)生輸出。福建谷歌AIGC案例

    人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭(zhēng)論。其中幾個(gè)長(zhǎng)久以來仍沒有結(jié)論的問題是：是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學(xué)對(duì)于航空工程一樣，人類生物學(xué)對(duì)于人工智能研究是沒有關(guān)系的？智能行為能否用簡(jiǎn)單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來描述？還是必須解決大量完全無關(guān)的問題？智能是否可以使用高級(jí)符號(hào)表達(dá)，如詞和想法？還是需要“子符號(hào)”的處理？JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提議人工智能應(yīng)歸類為SYNTHETICINTELLIGENCE，這個(gè)概念后來被某些非GOFAI研究者采納。 福建谷歌AIGC案例