人工智能，現在所有人恐怕都知道科學家，工程師們都在朝這個領域研究，可是大家有沒有考慮到人工智能會給我們帶來什麼，給這個世界帶來什麼，毋庸置疑，人工智能能給我們帶來更為方便，更為舒適的生活，但隨之帶來的是更多的失業，社會暴力的產生。人類簡史的作者尤瓦爾.赫拉利曾經在演講中說過，人類是從動物起步，慢慢的我們變成了地球的上帝，但人工智能的開始，會不會讓人類很快將這樣的主導權交出去？這個問題是當代的年輕人值得深思的一個問題。

人工智能定義

人工智能科學的主旨是研究和開發出智能實體，在這一點上它屬於工程學。也可以說是一門綜合性學科，因為其研究領域涉及數學、邏輯學、歸納學、系統學、控制學、工程學、計算機科學，還包括對哲學、心理學、生物學、神經科學、仿生學、經濟學、語言學等其他學科的研究。

一、人工智能的應用現狀

大部分學科都有各自的研究領域，每個領域都有其獨有的研究課題和研究技術。在人工智能中，這樣的分支包含自動定理證明、問題求解、自然語言處理、人工智能方法、程序語言和智能數據檢索系統及自動程序設計等等。在過去的30年中，已經建立了一些具有人工智能的微機軟件系統。

目前，人工智能的應用領域主要有以下幾個方面：一是問題求解。到目前為止，人工智能程序能知道如何思考他們解決的問題;二是邏輯推理與定理證明。邏輯推理是人工智能研究中最持久的領域之一。定理尋找一個證明或反證，不僅需要有根據假設進行演繹的能力，而且許多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。三是自然語言處理。自然語言的處理是人工智能技術應用與實際領域的典範，目前該領域的主要課題是:計算機系統如何以主題和對話情景為基礎，注重大量的嘗試一一世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。四是智能信息檢索技術。信息獲取和淨精華技術已成為當代計算機科學與技術研究中迫切需要研究的課題，將人工智能技術應用於這一領域是人工智能走向廣泛實際應用的契機與突破口。五是專家系統。專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的研究領域，它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。

二、人工智能的發展瓶頸

人工智能(AI)學科自1956年誕生至今已走過50多個年頭，就研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規律這一總目標來說，已經邁出了可喜的一步，某些領域已取得了相當的進展。但從整個發展的過程來看，人工智能發展曲折，而且還面臨不少難題，主要有以下幾個方面：

(一)研究方法不足

人工智能發展到今天，已經取得了長足進步，但人類對人腦結構和工作模式的認識還不全面、不深入，這也就決定了現階段神經網絡模型無法真正實現對人腦的模擬;硅基元素組成的電子器件與碳基元素組成的神經元組織在物理及化學屬性上有很大的不同，適合於人腦的工作模式，但並不適應神經網絡計算機;根據馬克思主義實踐論觀點，人腦是人類長期勞動實踐的產物，僅靠在實驗室裡電子器件以及線路的排列組合是不可就能實現模擬的。

(二)機器翻譯存在困難

目前機器翻譯所面臨的主要問題仍然是構成句子的單詞和歧義性問題。歧義性問題一直是自然語言理解中的一大難關，要消除歧義性就要對原文的每一個句子及其上下文進行分析理解，尋找導致歧義的詞和詞組在上下文中的準確意義。然而，計算機卻往往孤立地將句子作為理解單位。另外，即使對原文有了一定的理解，理解的意義如何有效地在計算機裡表示出來也存在問題。目前的NLU系統幾乎不能隨著時間的增長而增強理解力，系統的理解大都侷限於表層上，沒有深層的推敲，沒有學習，沒有記憶，更沒有歸納。導致這種結果的原因是計算機本身結構和研究方法的問題。現在NLU的研究方法很不成熟，大多數研究侷限在語言這一單獨的領域，而沒有對人們是如何理解語言這個問題做深入有效的探討。

(三)模式識別存在困惑

雖然使用計算機進行模式識別的研究與開發已取得大量成果，有的已成為產品投入實際應用，但是它的理論和方法與人的感官識別機制是全然不同的。人的識別手段、形象思維能力，是任何最先進的計算

機識別系統望塵莫及的，另一方面，在現實世界中，生活並不是一項結構嚴密的任務，一般家畜都能輕而易舉地對付，但機器不會，這並不是說它們永遠不會，而是說目前不會。