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人工智能（Artificial Intelligence）

一门研究、开发和应用模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴科学。 它的目标是通过计算机系统实现人类认知能力，包括学习、推理、理解、感知、适应和决策等，并以此解决实际问题。
在人工智能机器学习面具之下的本质仍然是统计（百度百科说马斯克说的）

子领域：

人工智能的子领域包括但不限于以下主要分支：
  1. 机器学习（Machine Learning）
让计算机系统通过数据进行自我学习和改进，包含监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等方法。 
  1. 1. **<font style="color:rgb(31, 35, 40);">深度学习</font>**<font style="color:rgb(31, 35, 40);">（Deep Learning）</font>
作为机器学习的一个分支，它基于多层神经网络结构，用于解决复杂的模式识别和预测问题，如卷积神经网络在图像识别中的应用，循环神经网络在自然语言处理中的应用等。
  1. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）
研究如何让计算机理解和生成人类语言，涉及文本分类、语义分析、情感分析、语音识别、机器翻译、对话系统等方面。
  1. 计算机视觉（Computer Vision）
模拟人类视觉系统的感知功能，使计算机能够从图像或视频中获取信息并进行理解，包括图像识别、物体检测、场景分析、人脸识别、动作识别等。
  1. 机器人技术（Robotics）
结合硬件与软件，设计和制造智能机器人，使其能自主完成物理世界的任务，涵盖运动控制、路径规划、感知交互等多个方面。
  1. 专家系统（Expert Systems）
利用知识工程的方法将人类专家的知识和经验规则形式化，构建可以进行推理决策的人工智能系统。 这些子领域相互交织，在实际应用中往往相互配合共同发挥作用。 随着技术的发展，还会有更多新兴领域不断涌现。