人工智能最终会消灭人类吗？

一、人工智能最终会消灭人类吗？

人工智能最终不会消灭人类，原因如下

1、人工智能是人类的思维通过计算机得以实现，设计的基础是人类，设计的结果是程序的判断和运行，这些都是在人类的控制之内。

2、人工智能无论多先进，也只是一种工具，可以被利用来破坏人类社会，但不是自主的毁灭人类社会。

3、人工智能只是一种智能工具，但不是备智慧生物。自身不具备毁灭人类的思维和操作程序。

二、人工智能究竟会不会失控？

人工智能的发展可能会失控，这并不是绝对的。人工智能的发展取决于人类对其进行研究和开发的方式以及对其应用的控制。如果我们能够对人工智能的发展进行有效的监管和控制，就能够避免失控的风险。

然而，人工智能失控的可能性确实存在。随着人工智能技术的不断发展，人工智能系统的智能可能会超过人类的智能，从而导致人工智能系统的行为和决策出现问题，而人类无法及时预测和控制。

此外，人工智能系统还可能存在技术上的漏洞和缺陷，可能会被黑客攻击或滥用，从而导致不可预测的后果。

因此，为了避免人工智能失控的风险，我们需要对其进行有效的监管和控制，包括制定人工智能的道德和安全标准，对其研究和开发进行限制和监管，并对其应用进行谨慎评估和监督。

三、你认为人工智能最终会超越人类智能吗？

关于人工智能是否最终会超越人类智能，目前科学界和技术界存在不同的观点和预测。

一些专家认为，随着技术的不断进步，人工智能有可能在某些方面超越人类智能。例如，人工智能在处理大量数据、执行复杂任务和进行精确预测等方面已经表现出了很高的能力。此外，人工智能的发展速度非常快，新的算法和技术不断涌现，这使得人工智能的能力不断提升。

然而，也有一些专家认为，人工智能要完全超越人类智能还面临许多挑战。例如，人类智能具有很强的适应性、创造性和情感理解能力，这些是目前的人工智能技术难以模拟的。此外，人工智能的发展也受到伦理、法律和社会等方面的限制，需要确保其发展是有益和安全的。

总的来说，人工智能是否最终会超越人类智能是一个复杂的问题，目前还没有确定的答案。未来的发展将取决于技术的进步、人类的智慧和社会的选择。

四、如何看待人工智能的发展？你觉得人工智能最终会走向何方？

前言

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一个旨在使计较机具有雷同人类智能的范畴。近年来，AI 的成长以及在各个领域的利用获得了明显的成绩，从而引发了遍及的存眷。本文将对人工智能的定义、历史发展以及未来展望举办细致论述。

1 人工智能的定义

人工智能凡是被定义为使计算机具有类似人类智能的本领，如进修、推理、办理题目、常识表达、筹划、导航、天然说话处置、形式辨认、感知等。人工智能的钻研包括两个标的目标：能人工智能（Strong AI）和弱人工智能（Weak AI）。强人工智能指的是具有与人类类似的智能和认识的计算机体系；而弱人工智能则指的是针对特定使命的人工智能。

2 初期的人工智能

2.1 人工智能发展

早期的人工智能研究可以或许追溯到 20 世纪 40 年月和 50 年代。在这一时期，研究者们关注的重要是标记主义法子，试图经由过程基于逻辑和符号的情势系统来摹拟人类智能。如下是早期人工智能的一些关头发展：

2.1.1 图灵测试

艾伦·图灵（Alan Turing）是人工智能的奠基人之一。1948 年，他提出了图灵测试（Turing Test），作为权衡一个计算机步伐是不是具有智能的尺度。图灵测试的核心思想是，若是一个计算机程序能够在自然语言对话中仿照人类，使人类评价者没法区分它与实在人类的区别，那末这个计算机程序可以被以为具有智能。

2.1.2 逻辑实践家

1955 年，艾伦·纽厄尔（Allen Newell）和赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）开辟了天下上第一个人工智能程序——逻辑理论家（Logic Theorist）。逻辑理论家可以在必定水平上模拟人类的推理进程，实现主动证实数学定理。这一研究功效标记着人工智能领域的出生。

2.1.3 达特茅斯集会

1956 年，达特茅斯会议（Dartmouth Conference）在美国举行，这是人工智能领域的第一个正式会议。会议的目的是探究若何让计算机实现智能举动，包括学习、推理、自然语言处理等。达特茅斯会议聚集了浩繁领域的专家学者，为人工智能的发展奠基了底子。

2.1.4 ELIZA

1964 年，约瑟夫·维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发了 ELIZA，这是一个模拟人类心理治疗师的自然语言处理程序。ELIZA 通过模式匹配和更换技能往返应用户的输入，实现类似于自然语言对话的结果。固然 ELIZA 的技术道理较为简单，但它在那时发生了很大的影响，开导了厥后的谈天呆板人和自然语言处理研究。

在早期的人工智能研究中，研究者们主要关注符号主义方法，试图通过逻辑推理和知识暗示来模拟人类的智能。但是，跟着时候的推移，这些方法在处理繁杂数字和含糊问题方面碰到了坚苦。在 20 世纪 80 年代和 90 年代，随着神经收集和机器学习技术的发展，人工智能的研究重心渐渐转向了基于数据的方法。

2.2 毗连主义和神经网络

连接主义是一种基于神经网络的人工智能方法。与符号主义方法分歧，连接主义试图通过模拟人类大脑中神经元的连接和勾当来实现智能行为。神经网络是由很多相互连接的神经元构成的模子，每一个神经元都有一定的权重，权重会随着学习过程不竭调解。

在 20 世纪 80 年代，反向传布算法（Backpropagation）的提出为神经网络的练习带来了冲破性希望。反向传播算法通过计算输出层的偏差并向前通报，实现了神经网络的自动学习。这一发明使得神经网络得以广泛应用于图象识别、语音识别和自然语言处理等领域。

2.3 机器学习和深度学习

机器学习是人工智能的一个紧张分支，它旨在开发能够从数据中自动学习和晋升机能的算法。机器学习算法可以大抵分为监视学习、无监督学习和强化学习三类。监督学习是指从带标签的训练数据中学习模型，无监督学习则从未标识表记标帜的数据中探求布局，而强化学习是通过与情况的交互来学习策略。

深度学习是机器学习的一个子领域，主要关注多层神经网络的计划和训练。深度学习的呈现使得神经网络能够在更多领域取得显著的乐成，如计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。2012 年，卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）在图像识别比赛中取得了突破性成果，激发了深度学习的研究高潮。

随着大数据和计算能力的提升，深度学习在各类应用场景中取得了庞大成功，鞭策了人工智能领域的发展。然而，深度学习也面对着一些挑衅，如模型的可解释性、计算服从和数据依靠等。为了解决这些问题，研究者们正在高兴开发新的算法和技术，以前进深度学习的性能和适用范围。

2.4 自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）是人工智能的一个重要分支，致力于让计算机能够明白和天生人类的自然语言。自然语言处理触及许多任务，如语法阐发、机器翻译、感情分析、文本生成等。

在早期的自然语言处理研究中，研究者们主要依赖于规矩和模式匹配方法。然而，随着机器学习和深度学习技术的发展，基于数据驱动的方法逐渐成为自然语言处理的支流。近年来，预训练语言模型如 BERT、GPT 等在各种自然语言处理任务上取得了显著的成功，表白深度学习方法在自然语言处理领域具有巨大潜力。

2.5 专家系统

20 世纪 70 年代至 80 年代，专家系统作为人工智能的一个重要分支，取得了显著的发展。专家系统是一种将领域专家的知识编码为一组规则，并通过计算机程序来进行推理的系统。这类系统在医学、地质勘探、金融等领域取得了一定的成功。然而，因为其依赖领域专家的知识，而且难以处理不肯定性和大规模问题，专家系统的应用遭到了一定的范围。

2.6 机器学习

20 世纪 80 年代至 90 年代，随着统计学习理论的发展和计算能力的提升，人工智能进入了机器学习阶段。机器学习是一种从数据中学习模式的方法，它通过在训练数据上创建模型，从而实现对新数据的预测或分类。这一阶段的研究主要关注支撑向量机（SVM）、决议计划树、集成学习等方法。机器学习的发展极大地推动了人工智能在诸如笔墨识别、语音识别、保举系统等领域的应用。

2.7 深度学习

自 21 世纪初以来，深度学习作为机器学习的一个子领域，受到了广泛的关注。深度学习主要关注利用深度神经网络（Deep Neural Networks， DNNs）进行学习，这种网络具有多层暗藏层，并能自动学习多层次的特性表示。深度学习的发展得益于大数据、GPU 计算能力的提升以及新算法的发现。深度学习曾经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功，推动了人工智能的发展。

3 人工智能的未来展望

虽然人工智能在曩昔的几十年里取得了众目昭彰的成就，但离实现强人工智能仍旧有很长的路要走。未来的人工智能研究将面临以下挑战和机会：

3.1 可解释性与可信赖性

随着深度学习模型变得愈来愈复杂，其决策过程也变得越来越难以理解。是以，在未来的人工智能研究中，提高模型的可解释性与

可信赖性将成为一个重要的方向。通过增长模型的透明度，咱们可以更好地舆解其决策过程，从而提高用户对人工智能系统的信任度。别的，可解释性也有助于发现模型的潜伏缺点，从而改良算法和提高性能。

3.2 处理不确定性

实际世界中的数据每每布满不确定性，如噪声、缺失值和非常值等。因此，未来的人工智能必要具备更强的抗干扰能力，能够在不确定环境中做出靠得住的决策。几率图模型、贝叶斯网络等方法可能在这方面阐扬重要感化。

3.3 多模态数据处理

现实世界的数据往往包含多种模态，如文本、图像、语音等。未来的人工智能需要能够处理这些多模态数据，从而实现更丰硕、更自然的人机交互。多模态数据处理涉及到多种领域的知识，如自然语言处理、计算机视觉、语音处理等，因此需要跨学科的互助与研究。

3.4 迁徙学习与元学习

迁移学习是指将在一个领域或任务上学到的知识应用到其余领域或任务。元学习（Meta-Learning）则是一种在多个任务长进行学习，从而能够更快地顺应新任务的方法。这两种方法都试图模拟人类的学习能力，使人工智能能够在无限的数据和履历上实现快捷学习。在未来的人工智能研究中，迁移学习和元学习将成为重要的研究方向。

3.5 最强人工智能

虽然以后的人工智能在特定任务上表现出色，但离实现强人工智能仍有很长的路要走。强人工智能需要具备类似人类的智能和意识，能够在多个领域和任务上进行泛化学习。要实现强人工智能，需要突破现有的计算模型和算法，摸索新的学习理论和认知机制。

4 总结

人工智能是一个充满挑战和机遇的领域，其发展已经深入地影响了科技、经济、社会等方面。从早期的符号逻辑研究到当代的深度学习方法，人工智能已经取得了显著的进步。然而，实现强人工智能仍面临许多挑战，如提高模型的可解解释性与可信赖性、处理不确定性、多模态数据处理、迁移学习与元学习等。在未来，人工智能研究需要不断创新、跨学科合作，以期在这些领域取得突破，推动人工智能的发展。

随着技术的不断进步，人工智能将越来越多地融入我们的糊口和事情，为人类带来巨大的便当。同时，我们也需要关注人工智能带来的伦理、法令、失业等问题，以确保科技的发展能够更好地造福人类社会。

在人工智能的发展过程中，我们将继承见证越来越多的技术突破和惊人的成果。然而，在追求科技进步的同时，我们也应当时候保持警惕，关注人工智能可能带来的潜在危害。通过在科技发展和伦理道德间寻求均衡，我们无望在未来缔造一个加倍夸姣、智能和人性化的世界。

五、人工智能与人类的战争终会到来吗？

人工智能符合人类世界进步的需求，人工智能也会有自我文明，未来，人工智能也许会将人类圈养在角落，或者，彻底毁灭。也许人类文明只是人工智能文明的奠基石。

六、最容易失控十大星座男

曾经有人说过，星座与人的性格有着千丝万缕的联系。星座男生的个性特点，让人好奇而又着迷。在十二星座中，有着最容易失控的十大星座男，让我们一起来了解一下吧。

白羊座（3月21日 - 4月19日）

白羊座的男生充满了活力和冒险精神，他们热衷于追求刺激和新鲜感。然而，他们却常常容易失去耐心，一旦遇到阻碍就会变得非常暴躁和易怒。白羊男往往是脾气火爆、没耐心、容易冲动的代表，内心极度渴望自由，难以忍受束缚。他们喜欢掌控一切，如果无法达到自己的期望，就容易发脾气。

金牛座（4月20日 - 5月20日）

金牛座的男生非常有耐心，但是当他们的耐心耗尽时，会变得非常暴躁。金牛男性格稳重，思维缓慢，做事稳健，但是他们对待事情的态度是非常严谨的，如果别人违背了他们的原则，他们会变得非常愤怒。

双子座（5月21日 - 6月20日）

双子座的男生天性喜欢冒险，他们的情绪也常常起伏不定。双子男对于新奇事物充满着好奇心，崇尚自由，但是他们的喜好会随着时间不断变化，很难长久坚持一件事情，这样的特性也让他们在情绪上常常失控。

巨蟹座（6月21日 - 7月22日）

巨蟹座的男生敏感而情绪化，他们很容易因为一点小事而情绪失控。巨蟹男人喜欢倾听别人的问题并给予帮助，但是他们的情绪也很容易受到影响。一旦情绪失控，他们会变得非常敏感、多疑，并且情绪化的表现也是相当明显。

狮子座（7月23日 - 8月22日）

狮子座的男生自负和傲慢，他们非常在意自己的形象，一旦受到挫折就容易情绪失控。狮子男人个性强势，具有领导能力，但是往往也对自己的形象有着极高的要求。一旦事情没有按照他们的预期发展，他们就会感到沮丧和愤怒。

处女座（8月23日 - 9月22日）

处女座的男生非常追求完美，他们对于自己和别人的要求都很高。处女男人对细节有极高的敏感度，他们常常无法容忍自己和别人的缺点和错误。一旦事情没有按照他们的想法进行，他们会变得非常易怒。

天秤座（9月23日 - 10月22日）

天秤座的男生极具魅力和社交能力，但是他们也容易为了取悦他人而忽视自己的感受。天秤男人追求平衡和公正，他们常常为了别人的需要而牺牲了自己。一旦耐心和好脾气耗尽，他们就会变得情绪爆发。

天蝎座（10月23日 - 11月21日）

天蝎座的男生善于隐藏自己的情感，但是一旦愤怒爆发，会变得非常凶狠。天蝎男人个性强势、独立，他们很擅长掌控自己的情绪。但是当他们主动爆发时，会变得异常恐怖。他们会用言语和行动将愤怒表达出来。

射手座（11月22日 - 12月21日）

射手座的男生喜欢自由自在地行动，在束缚下容易走火入魔。射手男人喜欢追求自由和冒险，他们讨厌被束缚。一旦他们感到受限制或压力太大，他们就会变得非常暴躁和易怒。

摩羯座（12月22日 - 1月19日）

摩羯座的男生非常理性，但是当他们感到失败和挫折时情绪会失控。摩羯男人思维严谨，理性而又努力，他们很少让自己在情感上失控。但是当他们遭受挫折感或失败感时，他们的情绪会变得非常低落和焦虑。

水瓶座（1月20日 - 2月18日）

水瓶座的男生个性独立而叛逆，他们容易在感情上失去平衡。水瓶男人喜欢追求个性和创新，他们不愿意按照传统规则生活。但是他们对于情感的处理并不擅长，很容易在感情上失去平衡。

双鱼座（2月19日 - 3月20日）

双鱼座的男生非常敏感和多愁善感，他们很容易情绪失控。双鱼男人梦幻而浪漫，他们对感人的事物或者伤感的事情很敏感，容易被情绪淹没。在逆境或者感情问题面前，他们容易产生消极情绪。

以上就是最容易失控的十大星座男生。每个星座男生都有自己独特的个性，包含优点和缺点。了解这些特点，我们可以更好地与他们相处，避免冲突，创造更好的人际关系。

七、智能科技的风险：从隐私泄露到人工智能失控

引言

随着智能科技的迅猛发展，人们享受到了诸如智能家居、自动驾驶等诸多便利。然而，智能科技也伴随着一系列潜在风险。本文将探讨智能科技的风险类型，从隐私泄露到人工智能失控，展示智能科技发展中的挑战与问题。

1. 隐私泄露

随着智能科技的普及，个人数据的收集和存储已成为一种常态。然而，这也带来了隐私泄露的风险。个人数据的不当使用可能导致个人隐私权受到侵犯，甚至被用于恶意目的，如诈骗活动或个人信息泄露。

2. 数据安全

智能科技涉及大量敏感数据的处理和存储，而数据安全成为一个日益严峻的问题。黑客攻击、数据泄露等事件可能导致用户个人信息泄露，甚至金融或其他重要领域的数据被窃取，造成重大损失。

3. 伦理道德问题

人工智能的发展引发了一系列伦理道德问题，如自动驾驶车辆的道德抉择、人工智能歧视性算法等。这些问题牵涉到技术如何服务社会、如何平衡各方利益，而没有明确的解决方案可能会引发公众不信任甚至道德风险。

4. 人工智能失控

人工智能的自主学习和决策能力带来了人工智能失控的风险。一旦人工智能系统出现失控，可能导致意外事件，甚至危及人类生命安全。因此，如何确保人工智能系统在出现异常情况下能够及时被控制，成为当前技术研究的重要课题。

结语

智能科技的风险类型多种多样，从隐私泄露到人工智能失控，都需要社会各界的高度重视和积极应对。在追求科技发展的同时，我们也应关注和解决这些风险，以确保智能科技能够更好地造福人类社会。

感谢您阅读本文，希望能够更深入地了解智能科技的风险类型，以更好地应对相关挑战。

八、人工智能最经典书籍？

1、未来学徒 人民邮电出版

特点：读懂人工智能飞驰时代

上榜理由：

本书从技术、产业和商业三个角度向读者介绍了当今人工智能的发展状况，让人工智能从历史和数学公式中走到读者身边，成为读者探索产业发展脉络的指南。通过追问人工智能的技术细节，记录下发生在人们身边的人工智能产业跃迁，关注人工智能带来的变革。

2、Tensorflow实战google深度学习框架第2版

特点：出版社直发

上榜理由：

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。本书为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。

3、智能问答与深度学习 王海良著

特点：出版社直发

上榜理由：

《智能问答与深度学习》面向在校学生或计算机软件从业人员，由浅入深地介绍了人工智能在文本任务中的应用。《智能问答与深度学习》不但介绍了自然语言处理、深度学习和机器阅读理解等基础知识，还简述了信息论、人工智能等的发展过程。

4、神经网络与深度学习实战

特点：理论到实战

上榜理由：

在人工智能的高门槛前建立了多级容易跨越的台阶，提供比较平滑的学习路线，极大地降低了读者的学习难度，从深度学习的数学基础讲起，再重点剖析神经网络的原理与深度学习算法，详解机器视觉、自然语言处理、生成对抗网络等领域的13个应用案例。

5、【套装3本】人工智能入门python书籍

特点：入门书籍

上榜理由

Python神经网络编程+Python机器学习+Python编程从入门到实践

九、人工智能最发达的国家？

世界AI强国排名：中国以85.8分排名第三，第一、二名分别是美国和欧洲

韩国知名研究机构IITP近日对外发布了一组调研数据，通过对于科研专家进行的问卷调查，将全世界范围内的AI强国来了一次评分排座次，最终结果显示中国位列全球第三，日韩位列四五名。这份调查问卷将美国作为了#人工智能#的标准参照，以美国为100分，据此标准，欧洲得分为89.5，中国则为85.8分。韩国的部分专家学者认为，韩国在感官智能方面有一定的领先，但在更多的AI领域里，韩国都要落后于日本和中国。

十、人工智能最开始是什么？

人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。

人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。

作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。

传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。

连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。

人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。

行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。

人工智能的研究经历了以下几个阶段：

第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮

DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。

第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展

日本1982年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展

1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮

由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。

目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。

人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。