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人工智能是一个非常广泛的领域，当前人工智能涵盖很多大的学科，大致归纳为六个：
计算机视觉（暂且把模式识别，图像处理等问题归入其中）；
自然语言理解与交流（暂且把语音识别、合成归入其中，包括对话）；
认知与推理（包含各种物理和社会常识）；
机器人学（机械、控制、设计、运动规划、任务规划等）；
博弈与伦理（多代理人agents的交互、对抗与合作，机器人与社会融合等议题）；
第一） 目前的人工智能都是属于弱人工智能的范围，在某一个专业领域内作为被人类使用的工具存在。 目前还不存在离开人类主体自行运行的人工智能，更不存在可以开发人工智能自我迭代进化的强人工智能。
第二） 机器学习在近几年取得了很大进展，有些人直接把机器学习当成了人工智能的代名词。这是不准确的。举例来说，不可否认机器学习在计算机视觉领域发挥着越来越大的作用，但是传统意义上，通过人工建模，分析取得的模式识别，图像识别，图像增强仍旧是很成功的人工智能技术，并且也是机器学习进一步发展的基础。
第三） 统计分析方法在1990年代就出现并在一定领域内使用了。统计分析方法也多种多样的，根据实际需要产生过很多成功的案例，不一定采用目前标准的建模和分析方法。这里面举个典型的例子，在1997年Intel推出mmx技术之前，程序员中流传着一个非常着名的查表IDCT（反余弦变换），实际上就是对MPEG1编解码过程的IDCT变换，做了统计分析后发现的，超过之前所有快速算法的实战案例。具体细节请点击『阅读原文』下载IDCT 8x8.DOC.
第四）机器学习有这几个比较明显的缺陷，想要在实战中取得良好的效果，就必须做出合理的取舍和优化。这几个缺陷是：
严重依赖数据，训练方法和训练量非常关键。
计算量偏高。
虽然有时候取得了良好的效果，但是机器学习本身并不能理解这个过程，也不能给出合理的解释。
计算机视觉（暂且把模式识别，图像处理等问题归入其中）；
自然语言理解与交流（暂且把语音识别、合成归入其中，包括对话）；
认知与推理（包含各种物理和社会常识）；
机器人学（机械、控制、设计、运动规划、任务规划等）；
博弈与伦理（多代理人agents的交互、对抗与合作，机器人与社会融合等议题）；
机器学习（各种统计的建模、分析工具和计算的方法）。
第一） 目前的人工智能都是属于弱人工智能的范围，在某一个专业领域内作为被人类使用的工具存在。 目前还不存在离开人类主体自行运行的人工智能，更不存在可以开发人工智能自我迭代进化的强人工智能。
第二） 机器学习在近几年取得了很大进展，有些人直接把机器学习当成了人工智能的代名词。这是不准确的。举例来说，不可否认机器学习在计算机视觉领域发挥着越来越大的作用，但是传统意义上，通过人工建模，分析取得的模式识别，图像识别，图像增强仍旧是很成功的人工智能技术，并且也是机器学习进一步发展的基础。
第三） 统计分析方法在1990年代就出现并在一定领域内使用了。统计分析方法也多种多样的，根据实际需要产生过很多成功的案例，不一定采用目前标准的建模和分析方法。这里面举个典型的例子，在1997年Intel推出mmx技术之前，程序员中流传着一个非常着名的查表IDCT（反余弦变换），实际上就是对MPEG1编解码过程的IDCT变换，做了统计分析后发现的，超过之前所有快速算法的实战案例。具体细节请点击『阅读原文』下载IDCT 8x8.DOC.
第四）机器学习有这几个比较明显的缺陷，想要在实战中取得良好的效果，就必须做出合理的取舍和优化。这几个缺陷是：
严重依赖数据，训练方法和训练量非常关键。
计算量偏高。
虽然有时候取得了良好的效果，但是机器学习本身并不能理解这个过程，也不能给出合理的解释。
涉及自然科学常识和社会科学常识的问题，目前机器学习还不能在开放领域内取得良好的效果。
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2018-01-23
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