人工智能（AI）介绍
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发能够模拟人类智能行为的系统。其核心目标是让机器具备学习、推理、感知、决策和解决问题的能力。AI技术可分为两类：
弱人工智能（ANI）：专精于特定任务（如语音助手、图像识别）。强人工智能（AGI）（理论阶段）：具备与人类相当的通用智能。AI的发展始于20世纪50年代，经历了符号主义、连接主义等阶段，近年来因大数据、算力提升和深度学习的突破而飞速发展。
核心研究领域
机器学习（Machine Learning）通过数据训练模型，使机器自主优化性能。子领域：监督学习（分类/回归）、无监督学习（聚类）、强化学习（决策优化）。自然语言处理（NLP）理解与生成人类语言，应用如聊天机器人（ChatGPT）、机器翻译。计算机视觉（CV）图像/视频分析，包括人脸识别、自动驾驶中的环境感知。机器人学（Robotics）结合硬件与AI算法，实现自主操作（如工业机器人、服务机器人）。知识表示与推理将信息结构化（如知识图谱），支持逻辑推理（如医疗诊断系统）。规划与决策在复杂环境中制定策略（如游戏AI AlphaGo、物流路径优化）。神经网络与深度学习仿人脑结构的多层网络，推动图像识别（CNN）、自然语言处理（Transformer）等突破。强化学习通过试错机制优化决策（如机器人控制、游戏AI）。涉及的应用领域
医疗健康疾病诊断（IBM Watson）、药物研发、个性化治疗。金融风险评估、量化交易、反欺诈检测。交通与自动驾驶自动驾驶汽车（Tesla）、交通流量优化。教育个性化学习平台（如Khan Academy）、智能辅导系统。制造业预测性维护、质量控制（AI视觉检测）。娱乐与媒体推荐算法（Netflix）、虚拟偶像、AI生成内容（AIGC）。农业精准农业（无人机监测）、产量预测。安防人脸识别、异常行为检测。能源与环境智能电网、气候预测、碳排放优化。伦理与挑战
数据隐私：用户信息泄露风险。算法偏见：训练数据偏差导致歧视（如招聘AI中的性别偏见）。就业影响：自动化取代部分岗位。安全与治理：AI武器化、深度伪造（Deepfake）滥用。未来方向
通用人工智能（AGI）：追求人类级智能，仍处理论探索。人机协作：增强人类能力（如脑机接口）。可解释AI（XAI）：提升模型透明度。边缘AI：在终端设备（如手机）部署轻量化模型。AI正在重塑社会，但其发展需平衡技术创新与伦理责任，以实现可持续的福祉提升。
