人工智能领域都有哪些
人工智能的应用领域
1、问题求解
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。
2、逻辑推理与定理证明
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
3、自然语言处理
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
4、智能信息检索技术
信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
5、专家系统
专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系统（用于地质学的专家系统）发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。MYCIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。
Google 人工智能首次完胜人类围棋冠军 为什么很厉害
Google DeepMind 团队在最新一期《Nature》上发表论文称，其名为 “阿尔法围棋”（AlphaGo）的人工智能，在没有任何让子的情况下以 5:0 完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。
在计算机的发展史，在国际象棋比赛中，计算机战胜人类是重要历史事件，过去了这么多年，人工智能战胜围棋冠军又怎么说明谷歌AI很牛呢？
围棋，一直被认为是人类仍然在机器面前能保持优势的游戏之一。过去20多年来，科技家们一直在试着教会电脑下棋，在1997年，IBM的深蓝曾经打败了国际象棋的世界冠军Garry Kasparov，这成为了人工智能的一座里程碑事件。但是，围棋比国际象棋还是要复杂得多，国际象棋中，平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；相比之下，围棋每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。
在下国际象棋的时候，计算机可以分析出每一个可能的步骤，从而进行最优选择，但是，围棋可能的步骤是国际象棋的10倍之多。这也正是围棋人工智能的难点所在。
在过去很长时间里，最好的计算机连厉害点的业余围棋棋手都下不过。所以，去年，Facebook就开始打造围棋人工智能，并且在过去6个月里让它可以用最快0.1秒的速度来落子。负责这项目的人，就坐在里扎克伯格20英尺远的地方。但是，Google还是快一步。
这场比赛实际上发生在去年十月，但是知道今天，它才在《自然》杂志中披露出来。
David Silver是这项研究的第一作者，在他看来，阿尔法Go的关键不在于简单粗暴的计算出可能步骤，而是近似于人类的“想象力”。这背后是名为一项名为“深度学习”的大杀器，它让计算机不再是简单地使用计算能力来统计所有数据，而是像人类一样，训练，然后学习。Silver说，计算机“下围棋需要的极复杂的直觉机制，这种机制以前我们认为只可能存在于人类大脑中。”
阿尔法Go用了多种“神经网络”并行，并且相互作用。其中，一个叫做“值网络”（value network），来衡量白字和黑子在棋盘上的位置，一个叫做“策略网络”（“policy network” ），会不断地学习此前人类和自己的落子，来选择接下来怎么下。
不仅仅比人类、比起其他机器人同类，阿尔法Go也更加强大。它和其他人工智能下了500场围棋，只输了1场，甚至在给对手让子的情况下，它也照赢不误。而Silver说，它比其他人工智能更先进的地方，就在于可以自我学习。而且，这种机制不仅仅可以用在围棋学习中，阿尔法Go还可以用来解决很多现实问题，比如处理气候模型等。
据消息称，Google的“阿尔法Go”V和现在的围棋世界冠军李世石 （Lee Sedol），将在今年三月正式进行比赛。在围棋这个古老的、几乎代表了人类智力巅峰的游戏上，机器人和人类究竟谁更强大，答案很快就会揭晓。
