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人工智能包含哪些內(nèi)容（人工智能包含哪些內(nèi)容呢）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 10:43:31 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 76 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能包含哪些內(nèi)容的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能需要學(xué)什么？
2、人工智能包括哪些方面？
3、人工智能專(zhuān)業(yè)課程有哪些?
4、人工智能有哪些分支？

人工智能包含哪些內(nèi)容（人工智能包含哪些內(nèi)容呢）

一、人工智能需要學(xué)什么？

人工智能（AI）是一門(mén)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)。人工智能是包括十分廣泛的科學(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(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠象人一樣思考。

在1955的時(shí)候，香農(nóng)與人一起開(kāi)發(fā)了The Logic TheoriST程序，它是一種采用樹(shù)形結(jié)構(gòu)的程序，在程序運(yùn)行時(shí)，它在樹(shù)中搜索，尋找與可能答案最接近的樹(shù)的分枝進(jìn)行探索，以得到正確的答案。

這個(gè)程序在人工智能的歷史上可以說(shuō)是有重要地位的，它在學(xué)術(shù)上和社會(huì)上帶來(lái)的巨大的影響，以至于我們所采用的思想方法有許多還是來(lái)自于這個(gè)50年代的程序。

1956年，作為人工智能領(lǐng)域另一位著名科學(xué)家的麥卡希召集了一次會(huì)議來(lái)討論人工智能未來(lái)的發(fā)展方向。從那時(shí)起，人工智能的名字才正式確立，這次會(huì)議在人工智能歷史上不是巨大的成功。

但是這次會(huì)議給人工智能奠基人相互交流的機(jī)會(huì)，并為未來(lái)人工智能的發(fā)展起了鋪墊的作用。在此以后，人工智能的重點(diǎn)開(kāi)始變?yōu)榻?shí)用的能夠自行解決問(wèn)題的系統(tǒng)，并要求系統(tǒng)有自學(xué)習(xí)能力。

在1957年，香農(nóng)和另一些人又開(kāi)發(fā)了一個(gè)程序稱為General Problem Solver(GPS)，它對(duì)Wiener的反饋理論有一個(gè)擴(kuò)展，并能夠解決一些比較普遍的問(wèn)題。

別的科學(xué)家在努力開(kāi)發(fā)系統(tǒng)時(shí)，右圖這位科學(xué)家作出了一項(xiàng)重大的貢獻(xiàn)，他創(chuàng)建了表處理語(yǔ)言LISP，直到許多人工智能程序還在使用這種語(yǔ)言，它幾乎成了人工智能的代名詞，到了今天，LISP仍然在發(fā)展。

人工智能包含哪些內(nèi)容（人工智能包含哪些內(nèi)容呢）

擴(kuò)展資料：

一、信息技術(shù)簡(jiǎn)介

信息技術(shù)（Information Technology，縮寫(xiě)IT），是主要用于管理和處理信息所采用的各種技術(shù)的總稱。它主要是應(yīng)用計(jì)算機(jī)科學(xué)和通信技術(shù)來(lái)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、安裝和實(shí)施信息系統(tǒng)及應(yīng)用軟件。

它也常被稱為信息和通信技術(shù)（Information and Communications Technology, ICT）。主要包括傳感技術(shù)、計(jì)算機(jī)與智能技術(shù)、通信技術(shù)和控制技術(shù)。

二、社會(huì)功能

信息技術(shù)在全球的廣泛使用，不僅深刻地影響著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)效率，而且作為先進(jìn)生產(chǎn)力的代表，對(duì)社會(huì)文化和精神文明產(chǎn)生著深刻的影響。

信息技術(shù)已引起傳統(tǒng)教育方式發(fā)生著深刻變化。計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和遠(yuǎn)程教育技術(shù)以及信息載體的多樣性，使學(xué)習(xí)者可以克服時(shí)空障礙，更加主動(dòng)地安排自己的學(xué)習(xí)時(shí)間和速度。

特別是借助于互聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程教育，將開(kāi)辟出通達(dá)全球的知識(shí)傳播通道，實(shí)現(xiàn)不同地區(qū)的學(xué)習(xí)者、傳授者之間的互相對(duì)話和交流，不僅可望大大提高教育的效率，而且給學(xué)習(xí)者提供一個(gè)寬松的內(nèi)容豐富的學(xué)習(xí)環(huán)境。遠(yuǎn)程教育的發(fā)展將在傳統(tǒng)的教育領(lǐng)域引發(fā)一場(chǎng)革命，并促使人類(lèi)知識(shí)水平的普遍提高。

互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為科學(xué)研究和技術(shù)開(kāi)發(fā)不可缺少的工具?；ヂ?lián)網(wǎng)擁有的600多個(gè)大型圖書(shū)館、400多個(gè)文獻(xiàn)庫(kù)和100萬(wàn)個(gè)信息源，成為科研人員可以隨時(shí)進(jìn)入并從中獲取最新科技動(dòng)態(tài)的信息寶庫(kù)，大大節(jié)約查閱文獻(xiàn)的時(shí)間和費(fèi)用。

信息網(wǎng)絡(luò)為各種思想文化的傳播，提供了更加便捷的渠道，大量的信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)滲入到社會(huì)各個(gè)角落，成為當(dāng)今文化傳播的重要手段。

參考資料：

百度百科－信息技術(shù)

二、人工智能包括哪些方面？

工智能（Artificial Intelligence）是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新技術(shù)科學(xué)。人工智能領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)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(mén)新技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，可以產(chǎn)出一種新的可以和人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究主要有機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。

自從人工智能誕生以來(lái)，理論和技術(shù)越來(lái)越成熟，應(yīng)用領(lǐng)域在不斷的擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。雖然人工智能不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過(guò)人的智能。

優(yōu)點(diǎn)：

1、在生產(chǎn)方面，效率更高且成本低廉的機(jī)器及人工智能實(shí)體代替了人的各種能力，人類(lèi)的勞動(dòng)力將大大被解放。

2、人類(lèi)環(huán)境問(wèn)題將會(huì)得到一定的改善，較少的資源可以滿足更大的需求。

3、人工智能可以提高人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界、適應(yīng)世界的能力。

缺點(diǎn)：

1、人工智能代替了人類(lèi)做各種各樣的事情，人類(lèi)失業(yè)率會(huì)明顯的增高，人類(lèi)就會(huì)處于無(wú)依靠可生存的狀態(tài)。

2、人工智能如果不能合理利用，可能被壞人利用在犯罪上，那么人類(lèi)將會(huì)陷入恐慌。

3、如果我們無(wú)法很好控制和利用人工智能，我們反而會(huì)被人工智能所控制與利用，那么人類(lèi)將走向滅亡，世界也將變得慌亂。

三、人工智能專(zhuān)業(yè)課程有哪些?

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場(chǎng)景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物特征識(shí)別、AR/VR七個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門(mén)涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心?；跀?shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測(cè)數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)或無(wú)法觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類(lèi)方法。

根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

二、知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號(hào)形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性—值”對(duì)。不同實(shí)體之間通過(guò)關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)。在知識(shí)圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識(shí)圖譜就是把所有不同種類(lèi)的信息連接在一起而得到的一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問(wèn)題的能力。

知識(shí)圖譜可用于反欺詐、不一致性驗(yàn)證、組團(tuán)欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動(dòng)態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識(shí)圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)方面有很大的優(yōu)勢(shì)，已成為業(yè)界的熱門(mén)工具。但是，知識(shí)圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問(wèn)題，即數(shù)據(jù)本身有錯(cuò)誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識(shí)圖譜應(yīng)用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問(wèn)答系統(tǒng)等。

機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)從一種自然語(yǔ)言到另外一種自然語(yǔ)言的翻譯過(guò)程?；诮y(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實(shí)例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日?？谡Z(yǔ)等一些場(chǎng)景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語(yǔ)境表征和知識(shí)邏輯推理能力的發(fā)展，自然語(yǔ)言知識(shí)圖譜不斷擴(kuò)充，機(jī)器翻譯將會(huì)在多輪對(duì)話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。

語(yǔ)義理解

語(yǔ)義理解技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問(wèn)題的過(guò)程。語(yǔ)義理解更注重于對(duì)上下文的理解以及對(duì)答案精準(zhǔn)程度的把控。隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語(yǔ)義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語(yǔ)義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動(dòng)問(wèn)答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)一步提高問(wèn)答與對(duì)話系統(tǒng)的精度。

問(wèn)答系統(tǒng)

問(wèn)答系統(tǒng)分為開(kāi)放領(lǐng)域的對(duì)話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問(wèn)答系統(tǒng)。問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計(jì)算機(jī)像人類(lèi)一樣用自然語(yǔ)言與人交流的技術(shù)。人們可以向問(wèn)答系統(tǒng)提交用自然語(yǔ)言表達(dá)的問(wèn)題，系統(tǒng)會(huì)返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。盡管問(wèn)答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實(shí)際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機(jī)助手等領(lǐng)域中的應(yīng)用，在問(wèn)答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

自然語(yǔ)言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語(yǔ)義、語(yǔ)用和語(yǔ)音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術(shù)語(yǔ)、語(yǔ)義和語(yǔ)法導(dǎo)致未知語(yǔ)言現(xiàn)象的不可預(yù)測(cè)性;

三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語(yǔ)言現(xiàn)象;

四是語(yǔ)義知識(shí)的模糊性和錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型描述，語(yǔ)義計(jì)算需要參數(shù)龐大的非線性計(jì)算

四、人機(jī)交互

人機(jī)交互主要研究人和計(jì)算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤(pán)、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動(dòng)跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語(yǔ)音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。

五、計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是使用計(jì)算機(jī)模仿人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)擁有類(lèi)似人類(lèi)提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)從視覺(jué)信號(hào)中提取并處理信息。近來(lái)隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問(wèn)題，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺(jué)、動(dòng)態(tài)視覺(jué)和視頻編解碼五大類(lèi)。

目前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計(jì)算機(jī)視覺(jué)在解決某些問(wèn)題時(shí)可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過(guò)人類(lèi)，而在某些問(wèn)題上卻無(wú)法達(dá)到很高的精度;

二是如何降低計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的開(kāi)發(fā)時(shí)間和人力成本，目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，需要較長(zhǎng)的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時(shí);

三是如何加快新型算法的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對(duì)不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識(shí)別

生物特征識(shí)別技術(shù)是指通過(guò)個(gè)體生理特征或行為特征對(duì)個(gè)體身份進(jìn)行識(shí)別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識(shí)別通常分為注冊(cè)和識(shí)別兩個(gè)階段。注冊(cè)階段通過(guò)傳感器對(duì)人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對(duì)指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對(duì)說(shuō)話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲(chǔ)。

識(shí)別過(guò)程采用與注冊(cè)過(guò)程一致的信息采集方式對(duì)待識(shí)別人進(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲(chǔ)的特征進(jìn)行比對(duì)分析，完成識(shí)別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識(shí)別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)是指從存儲(chǔ)庫(kù)中確定待識(shí)別人身份的過(guò)程，是一對(duì)多的問(wèn)題;確認(rèn)是指將待識(shí)別人信息與存儲(chǔ)庫(kù)中特定單人信息進(jìn)行比對(duì)，確定身份的過(guò)程，是一對(duì)一的問(wèn)題。

生物特征識(shí)別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識(shí)別過(guò)程涉及到圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)。目前生物特征識(shí)別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)是以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽(tīng)技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對(duì)象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)，通過(guò)顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺(jué)交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專(zhuān)用芯片等實(shí)現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)體系五個(gè)方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類(lèi)的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點(diǎn)是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點(diǎn)研究對(duì)數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識(shí)化方法，其難點(diǎn)是在于內(nèi)容的語(yǔ)義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強(qiáng)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個(gè)性化服務(wù)等，其核心是開(kāi)放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點(diǎn)研究符合人類(lèi)習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對(duì)復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點(diǎn)在于建立自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境;標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)體系重點(diǎn)研究虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評(píng)估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個(gè)方面。在硬件平臺(tái)與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺(tái)與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問(wèn)題?？傮w來(lái)說(shuō)虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)智能化、虛實(shí)環(huán)境對(duì)象無(wú)縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢(shì)

四、人工智能有哪些分支？

優(yōu)點(diǎn)：

1、在生產(chǎn)方面，效率更高且成本低廉的機(jī)器及人工智能實(shí)體代替了人的各種能力，人類(lèi)的勞動(dòng)力將大大被解放。

2、人類(lèi)環(huán)境問(wèn)題將會(huì)得到一定的改善，較少的資源可以滿足更大的需求。

3、人工智能可以提高人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界、適應(yīng)世界的能力。

缺點(diǎn)：

1、人工智能代替了人類(lèi)做各種各樣的事情，人類(lèi)失業(yè)率會(huì)明顯的增高，人類(lèi)就會(huì)處于無(wú)依靠可生存的狀態(tài)。

以上就是關(guān)于人工智能包含哪些內(nèi)容相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。