本詞條由“科普中國”科學百科詞條編寫與應用工作項目審核。人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。[24]它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是新一輪科技革新和產業變革的重要驅動力量。[26]人工智能是智能學科重要的組成部分，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和行家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學等。人工智能是包括十分普遍的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。 它應該像大腦一樣運轉？它是否需要軀體？三明AIGC運營

    采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。與人類差距2023年，中國科學院自動化研究所（中科院自動化所）團隊嶄新完成的一項研究發現，基于人工智能的神經網絡和深度學習模型對幻覺輪廓“視而不見”，人類與人工智能的“角逐”在幻覺認知上“扳回一局”。 南平chatgptAIGC人工智能技術接受檢驗 在"沙漠風暴"行動中軍方的智能設備經受了打仗的檢驗。

關于什么是“智能”，涉及到諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等問題。人了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是人工智能。人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關于動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。

    認知模擬經濟學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時他們為人工智能的基本原理打下基礎，如認知科學，運籌學和經營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內基梅隆大學沿襲下來，并在80年代于SOAR發展到高峰。基于邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙，JOHNMCCARTHY認為機器不需要模擬人類的思想，而應嘗試找到抽象推理和解決問題的本質，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學的實驗室致力于使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識表示，智能規劃和機器學習.致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學，而促成歐洲的其他地方開發編程語言PROLOG和邏輯編程科學.“反邏輯”斯坦福大學的研究者(如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發現要解決計算機視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達到所有的智能行為。 機器真的可以思考嗎？人的思維只是一個復雜的計算機程序嗎？

    例如，在國際貿易領域，AIGC可以快速將商品說明翻譯成多種語言，降低溝通成本和誤解風險。圖像識別AIGC可以識別和處理圖像信息，如人臉識別、物品識別等，為企業提供安全防護、智能監控等功能。在安防領域，AIGC可以實時識別異常行為，提高安全等級。語音識別AigC可以高效處理語音信息，如語音轉文字、語音搜索等，為企業提供更加智能化的交互方式。在教育領域，AIGC可以幫助學生快速搜索知識點，提高學習效率。智能推薦AIGC可以根據用戶的興趣和需求，為其推薦相關內容和服務，從而提高用戶體驗和滿意度。如在音樂領域，AIGC可以根據用戶的聽歌歷史和偏好，為其推薦符合其口味的新歌。流程優化AigC可以幫助企業優化業務流程，如生產、物流、采購等，從而提高效率和降低成本。在制造業中，AIGC可以優化生產計劃和物流路線，減少庫存和運輸成本。創新支持AIGC可以為企業提供創新支持，如創意設計、原型制作等，幫助企業快速實現創新想法。在產品設計領域，AIGC可以根據設計師的構思，快速生成多種設計方案，提高設計效率。 它將每個問題都表示成一個樹形模型，然后選擇可能得到正確結論的那一枝來求解。三明大廠AIGC案例

當越來越多的程序涌現時，MCCARTHY正忙于一個AI史上的突破.三明AIGC運營

    AIGC的產品形態有哪些？1、基礎層（模型服務）基礎層為采用預訓練大模型搭建的基礎設施。由于開發預訓練大模型技術門檻高、投入成本高，因此，該層主要由少數頭部企業或研發機構主導。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、。基礎層的產品形態主要包括兩種：一種為通過受控的api接口收取調用費；另一種為基于基礎設施開發專業的軟件平臺收取費用。2、中間層（2B）該層與基礎層的特別主要區別在于，中間層不具備開發大模型的能力，但是可基于開源大模型等開源技術進行改進、抽取或模型二次開發。該層為在大模型的基礎上開發的場景化、垂直化、定制化的應用模型或工具。在AIGC的應用場景中基于大模型抽取出個性化、定制化的應用模型或工具滿足行業需求。如基于開源的StableDiffusion大模型所開發的二次元風格圖像生成器，滿足特定行業場景需求。中間層的產品形態、商業模式與基礎層保持一致，分別為接口調用費與平臺軟件費。3、應用層（2C）應用層主要基于基礎層與中間層開發，面向C端的場景化工具或軟件產品。應用層更加關注用戶的需求，將AIGC技術切實融入用戶需求，實現不同形態、不同功能的產品落地。可以通過網頁、小程序、群聊、app等不同的載體呈現。三明AIGC運營