人工智能研究的主要內容包括:知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動編程等。
知識表示是人工智能的基本問題之壹，推理和搜索與表示方法密切相關。常用的知識表示方法包括:邏輯表示法、產生式表示法、語義網絡表示法和框架表示法。
常識自然受到人們的關註，人們提出了非單調推理、定性推理等多種方法，從不同角度表達和處理常識。
解題中的自動推理就是運用知識的過程。因為知識表示方法多，相應的推理方法也多。推理過程壹般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹的。由於知識處理的需要，近年來，人們提出了多種非演繹推理方法，如連接機制推理、類比推理、基於實例的推理、演繹推理和限制推理等。
搜索是人工智能的壹種問題求解方法，搜索策略決定了問題求解的壹個推理步驟中所用知識的優先級。可分為無信息指導的盲目搜索和經驗知識指導的啟發式搜索。啟發式知識通常用啟發式函數來表示。啟發式知識運用得越充分，解決問題的搜索空間就越小。典型的啟發式搜索方法有A*、AO*算法等。近年來，搜索方法的研究開始關註那些百萬節點的超大規模搜索問題。
機器學習是人工智能的另壹個重要課題。機器學習是指在壹定的知識表示意義上獲取新知識的過程。根據學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、聯動機制學習和遺傳學習。
知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需的知識。當知識量很大，有很多表示時，對知識的合理組織和管理就很重要。推理機規定了解題時運用知識的基本方法和策略，推理過程中需要建立數據庫或采用黑板機制來記錄結果或交流。如果某壹領域(如醫療診斷)的專家知識存儲在知識庫中，這樣的知識系統稱為專家系統。為了滿足解決復雜問題的需要，單壹的專家系統正在向多智能體分布式人工智能系統發展。這時，知識共享、主體間的合作以及矛盾的產生和處理將是研究的重點問題。
壹、人工智能的歷史
人工智能(AI)是壹門具有挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學和哲學。人工智能包括的科學範圍很廣，由不同的領域組成，比如機器學習、計算機視覺等等。壹般來說，人工智能的目的是讓計算機像人壹樣思考。這不是壹件容易的事情。如果妳想制造壹臺思維機器，妳必須知道思維是什麽，更進壹步，智慧是什麽，它的性能是什麽。妳可以說科學。
家有智慧，但妳絕不會說壹個路人什麽都不懂，沒有知識。妳也不敢說孩子沒有智慧，但妳不敢說它對壹臺機器來說是有智慧的。那麽智慧怎麽區分呢？我們所說的，我們所做的，我們的思想像泉水壹樣從我們的大腦中流出，那麽自然，但是機器可以，那麽什麽樣的機器是智能的呢？科學家制造了汽車、火車、飛機、收音機等等。它們模仿我們身體器官的功能，但它們能模仿人腦的功能嗎？到目前為止，我們只知道我們皇冠上的這個東西是由數十億個神經細胞組成的器官。我們對這個東西知之甚少，模仿它可能是世界上最難的事情。
英國科學家圖靈對智慧的定義做出了貢獻。如果壹個機器能通過壹個叫做圖靈實驗的實驗，那它就是智能的。圖靈實驗的本質是，當人不看外表，無法區分機器的行為和人的行為時，機器就是智能的。不要以為圖靈只做了這個貢獻就會名垂青史。如果妳是學計算機的，妳就會知道，對於計算機人來說，獲得圖靈獎就相當於獲得了物理學家的諾貝爾獎。圖靈在理論上為計算機的產生奠定了基礎。沒有他的傑出貢獻，世界上就不會有這樣的事，更不用說什麽網絡了。
早在計算機出現之前，科學家們就希望制造出能夠模擬人類思維的機器。在這方面，我想提壹下另壹位傑出的數學家、哲學家布爾，他和其他傑出的科學家壹起，通過對人類思維的數學化和精確化描述，奠定了智能機器的思維結構和方法，而我們今天的計算機所使用的邏輯基礎就是由他創立的。
我想學過計算機的人都會對布爾很熟悉。我們所學的布爾代數就是由它創造的。當計算機出現後，人類開始真正有了壹個可以模擬人類思維的工具。在以後的歲月裏，無數科學家為了這個目標而努力。現在人工智能已經不是幾個科學家的專利了。世界上幾乎所有大學的計算機系都在學習這門學科，學計算機的大學生也必須學習這樣壹門課程。經過不懈的努力，現在的電腦似乎已經變得非常聰明了。在剛剛結束的象棋比賽中，電腦戰勝了人，這是眾所周知的。妳可能沒有註意到，在壹些地方，計算機幫助人們做其他原本屬於人類的工作。計算機以其高速度和準確性為人類發揮作用。人工智能壹直是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其他計算機軟件也因為人工智能的進步而存在。
現在人類已經把計算機的計算能力提高到了前所未有的水平，人工智能也將引領下壹個世紀計算機發展的潮流。現在人工智能的發展因為理論限制還不明顯，但壹定會像今天的網絡壹樣深刻地影響我們的生活。
世界各地對人工智能的研究已經開始很久了，但是真正實現人工智能要從計算機誕生算起，然後人類才有可能用機器實現人類的智能。AI這個英文單詞最早是在1956年的壹次會議上提出來的。之後在壹些科學的努力下發展起來。人工智能的進步並沒有我們想象的那麽迅速，因為人工智能的基礎理論並不完備，我們無法從本質上解釋我們的大腦為什麽能夠思考，這種思考來自於什麽，這種思考為什麽會產生等等。但經過幾十年的發展，人工智能正以其巨大的力量影響著人們的生活。
讓我們回顧壹下隨著人工智能的發展，計算機的發展。1941年，美國和德國聯合研制的第壹臺計算機誕生了。從那時起，存儲和處理信息的方法發生了革命性的變化。第壹臺電腦的外形不是很好。它又胖又嬌氣，需要在空調房裏工作。如果妳想讓它處理任何事情，妳需要重新連接電線。這不是壹個省力的工作。夙千絲。我覺得程序員現在都活在天堂了。
最後在1949年發明了壹臺可以存儲程序的電腦。這樣編程程序最後就可以焊接了，這樣就好多了。因為編程變得非常簡單，計算機理論的發展最終導致了人工智能理論的出現。人們終於可以找到壹種方法來存儲信息並自動處理它。
雖然現在看起來這種新機器可以實現人類的壹些智能，但是直到20世紀50年代，人們才把人類的智能和這種新機器聯系起來。我們註意到了旁邊那個挺著大肚子的老人，他對反饋理論的研究最終讓他提出了壹個論點，這壹切
人類智力的結果都是反饋的結果，智力是通過不斷地把結果反饋給身體而產生的。我們的廁所就是壹個很好的例子。水之所以不會不停的流，正是因為有壹個檢測水位變化的裝置。如果水太多，就關掉水管，這實現了反饋，是壹種負反饋。如果連我們廁所裏的設備都可以實現反饋，那麽我們應該可以用壹臺機器實現反饋，進而實現人類智能的機器形式復制。這個想法對人工智能的早期影響很大。
在1955的時候，香農等人開發了邏輯理論家程序，這是壹個具有樹形結構的程序。當程序運行時，它在樹中搜索，找到最接近可能答案的樹的分支，以獲得正確的答案。這個程序可以說在人工智能史上有著重要的地位，它給學術界和社會帶來了巨大的影響，以至於我們現在使用的很多方法和思想仍然來自於50年代的這個程序。
1956年，人工智能領域的另壹位著名科學家麥卡錫(右邊那個人)召集了壹次會議，討論人工智能未來的發展方向。從此，人工智能的名稱正式確立。這次大會在人工智能的歷史上並不是壹次巨大的成功，但它給了人工智能的創始人壹個相互交流的機會，也為人工智能未來的發展鋪平了道路。之後，工人智能的重點開始是建立壹個可以自己解決問題的實用系統，並要求系統具有自學習能力。1957年，Shannon等人開發了壹個叫做通用問題求解器(GPS)的程序，擴展了Wiener的反饋理論，可以解決壹些常見的問題。當其他科學家都在努力開發這個系統的時候，右邊的科學家做出了巨大的貢獻。他創造了表格處理語言LISP，至今仍被許多人工智能程序使用，它幾乎成了人工智能的代名詞。時至今日，LISP仍在發展。
1963，麻省理工學院受美國政府和國防部支持，開展人工智能研究。美國政府沒有做別的，只是在冷戰中與蘇聯保持平衡。雖然這個目的有點爆炸性，但是它的結果讓人工智能有了很大的發展。此後，許多程序備受關註，麻省理工學院開發了SHRDLU。20世紀60年代，學生系統可以解決代數問題，而SIR系統開始理解簡單的英語句子。SIR的出現導致了壹門新學科的出現:自然語言處理。20世紀70年代出現的專家系統是壹大進步。人們第壹次知道計算機可以代替人類專家。由於計算機硬件性能的提高，人工智能得以進行壹系列重要的活動，如數據的統計分析、參與醫療診斷等。作為生活的壹個重要方面，它開始改變人類的生活。理論上，20世紀70年代也是大發展時期，計算機開始有簡單的思維和視覺。然而，到了70年代，另壹種人工智能語言Prolog誕生了，它和LISP壹起，幾乎成為了人工智能工作者不可或缺的工具。不要以為人工智能離我們很遠。它已經進入我們的生活，模糊控制，決策支持等等。讓計算機代替人類進行簡單的智力活動，解放人類從事其他更有益的工作，是人工智能的目的，但我認為對科學真理無止境的追求才是最終的動力。
二、人工智能的應用領域
1，解題。
人工智能的第壹個偉大成就是下棋程序。在國際象棋比賽中應用的壹些技術，如向前看幾步，將困難的問題分解為壹些更容易的子問題，並發展為基本的人工智能技術，如搜索和問題歸納。今天的計算機程序已經可以達到各種方塊棋和象棋的冠軍水平。但壹直沒有解決，包括人類玩家擁有但無法清晰表達的能力。比如象棋大師洞察棋局的能力。另壹個問題與問題的原始概念有關，在人工智能中稱為問題表征的選擇。人們往往能找到壹些思考問題的方法，從而使解決方案變得更容易，解決問題。到目前為止，人工智能程序已經能夠知道如何考慮它們想要解決的問題，即搜索解空間，找到更好的解。
2.邏輯推理和定理證明。
邏輯推理是人工智能研究中最持久的領域之壹，其中找到壹些方法，只關註大型數據庫中的相關事實，關註可信的證明，並在新信息出現時及時修正這些證明顯得尤為重要。數學中的猜想問題。尋找壹個證明或反證定理，不僅需要根據假設進行推導的能力，很多非形式化的任務，包括醫學診斷和信息檢索，都可以像定理證明壹樣形式化。因此，定理證明是人工智能方法研究中壹個極其重要的課題。
3.自然語言處理。
自然語言處理是人工智能技術應用於實際領域的典型例子。經過多年的努力，這個領域已經取得了許多顯著的成就。目前該領域的主要課題是:如何基於主題和對話情境，關註大量常識——世界知識和期望，生成和理解自然語言。這是壹個極其復雜的編解碼問題。
4.智能信息檢索技術。
受“()*+(*)技術快速發展的影響，信息獲取與提煉技術已成為當代計算機科學與技術研究中迫切需要解決的研究課題。將人工智能技術應用於該領域，是人工智能在實踐中廣泛應用的契機和突破口。
5.專家系統。
專家系統是目前人工智能中最活躍、最有效的研究領域。它是壹個程序系統，在壹個特定的領域有大量的知識和經驗。近年來，在“專家系統”或“知識工程”的研究中，出現了成功而有效地應用人工智能技術的趨勢。人類專家擁有豐富的知識，因此他們能夠達到優秀的解決問題的能力。所以如果計算機程序能夠體現和應用這些知識，它也應該能夠解決人類專家解決的問題，幫助人類專家發現推理過程中的錯誤，這壹點現在已經得到了證實。例如，在礦物勘探、化學分析、規劃和醫療診斷方面，專家系統已經達到了人類專家的水平。壹個成功的例子是:探礦系統發現了壹個價值超過6543.8億美元的鉬礦床。DENDRL系統的性能已經超過了普通專家的水平，在化學結構分析中可以供上百人使用。我的CIN系統可以為血液傳染病的診斷和治療提供建議。經過正式鑒定，對細菌性血液病和腦膜炎的診斷和治療已經超過了這方面的專家。