admin 一、人工智能研究的领域不包括什么？
不包括：程序设计方法。
人工智能研究的领域包括自然语言理解；自动程序设计；自动定理证明。
人工智能是一门极富挑战性的科学，人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
二、人工智能的主要研究和应用场景包括(？
1. 自然语言生成（Natural Language Generation）
自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。
2.语音识别（Speech Recognition）
目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。
3.虚拟助理（Virtual Agents）
虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。
4.机器学习平台（Machine Learning Platforms）
机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。
5.人工智能硬件优化（AI-optimized Hardware）
用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。
6.决策管理（Decision Management）
智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。
7.深度学习平台（Deep Learning Platforms）
深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。
8.生物信息（Biometrics）
这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。
9.机器处理自动化（Robotic Processes Automation）
机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来，并且让职工更加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。
10.文本分析和自然语言处理（Text Analytics and Natural Language Processing)
文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图，广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域，同时还可用于非结构化数据的挖掘。
11.数字孪生/AI建模（Digital Twin/AI Modeling）
数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。
12.网络防御（Cyber Defense）
网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是意外发生的，69%是身份丢失造成的。递归神经网络（Recurrent neural networks，RNN）能够处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，能够发现可疑目标，并检测出高达85%的网络攻击。
13.合规（ Compliance）
合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。
14.知识工作辅助（Knowledge Worker Aid）
虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作，特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域，从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。
15.内容创作（Content Creation）
内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。
16.P2P网络（ Peer-to-Peer Networks）
P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。
17.情绪识别（Emotion Recognition）
情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言暗示，以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。
18.图像识别（ Image Recognition）
图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。
19．智能营销（Marketing Automation）
到目前为止，市场部门已经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率，对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，并简化重复任务，让决策者们有更多的时间专注战略制定。
三、智能家居是人工智能研究领域吗？
1、智能家居是人工智能研究领域。
2、随着人工智能技术的发展，打破了传统智能家居产品大多以孤立的单品形式存在的局面，完善了方案呈现碎片化的特征，实现了品牌之间互联互通，形成完整的智能家居生态，改变之前智能家居弱联动的短板，使家居产品更加智能化和人性化。
人工智能利用了云计算和大数据这样的手段，可以很大程度上的（相比传统的）提高而智能家居，把人工智能应用在家具环境中。
四、人工智能是研究什么的行为科学？
人工智能是研究如何使计算机或机器能够像人类一样地思考、学习、推理、决策、交流等行为的科学。它涵盖了多个学科领域，包括计算机科学、数学、心理学、哲学等，旨在探索智能的本质，并开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术。人工智能的研究内容非常丰富，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能控制等多个方面，这些研究内容都是为了实现更高级别的智能行为，让机器能够更好地适应和应对复杂多变的环境和任务。
五、分布式人工智能研究核心领域是（？
分布式人工智能是研究如何将人工智能技术分布到不同的物理或虚拟节点上，以提高处理效率和可扩展性。
其核心领域包括分布式知识表示、推理和学习，分布式规划和调度，以及分布式感知和决策。
其中，分布式知识表示和推理是研究如何将知识表示和推理分布到不同的节点上，以提高知识的表示和推理能力。
分布式学习是研究如何将机器学习算法分布到不同的节点上，以提高学习效率和可扩展性。分布式规划和调度是研究如何将规划和调度任务分布到不同的节点上，以提高规划和调度的效率。
分布式感知和决策是研究如何将感知和决策任务分布到不同的节点上，以提高感知和决策的准确性和效率。
