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人类智能
人类智能，又叫自然智能，重要包括三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。当我们动用全身的感觉器官感受到外界的信息刺激之后，可以通过大脑进行记忆、联想、分析、判断等一系列思维活动，其成果就是做出一种决策，最终再通过我们的详细行动，把这一决策体现出来。
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人工智能
人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，也称作机器智能， 它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究怎样制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。同样，人工智能也重要包括三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。只不过这三个方面是通过“机器”系统，而不是“人”这一系统来完毕。（楼道感应灯）
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我们为何需要人工智能
一、做人类做不到的事情
二、做人类做不好的事情
三、做对人类有危险的事情
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人工智能可认为我们做什么
1. 模式识别
模式，是指已经界定好的，用来供模仿的一种标本或原则。模式识别就是指识别出这个标本或原则。
人工智能所研究的模式识别是指用“机器”替代人类或协助人类感知模式，也就是使一种“机器”系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。模式识别重要需要建立的是语音识别和图像识别体系。
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语音识别
语音识别研究的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言。包括两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字；其二是对口述语言中所包括的规定或问询加以理解，做出对的响应，而不拘泥于所有词的对的转换。语音识别系统从讲叙方式角度可分为孤立词、连接词和持续语音三种。从服务对象的角度可分为特定人与非特定人。即系统只针对一种顾客或可用于任意顾客。
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一种完整的语音识别系统可大体分为三部分： （1）语音特性提取：其目的是从语音波形中提取出随时间变化的语音特性序列。 （2）声学模型与模式匹配（识别算法）：声学模型一般将获取的语音特性通过学习算法产生。在识别时将输入的语音特性同声学模型（模式）进行匹配与比较，得到最佳的识别成果。 （3）语言模型与语言处理：语言模型包括由识别语音命令构成的语法网络或由记录措施构成的语言模型，语言处理可以进行语法、语义分析。对小词表语音识别系统，往往不需要语言处理部分。
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图像识别
图形刺激作用于感觉器官，人们识别出它是经验过的某一图形的过程。也称图像再认。在图像识别中，既要有当时进入感官的信息，也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与目前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。
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自然语言理解
“机器”要可以理解自然语言，需要到达如下三个原则：
一是能对的理解人类的自然语言输入的信息，并能对的答复（或响应）输入的信息。
二是对输入的信息能产生对应的摘要，并且复述输入的内容。
三是能把输入的自然语言翻译成规定的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。
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机器翻译
自然语言理解大体可分为机器翻译、语义理解及人机会话技术几种方面。其中机器翻译(machine translation)，又称机译(MT)，就是运用“机器”把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程。
翻译机器所依赖的自动翻译技术包括语音翻译和文字翻译，重要的关键技术有四个方面：单词分析，语法分析，意义分析和文理分析。
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