1、人工智能时代真的来临了吗

       AI时代即将来临？ 人工智能（AI）的发展路程 艾伦·麦席森·图灵，计算机逻辑的奠基者，被誉为”人工智能之父“。在年，他通过一篇名为《计算机与智能》的论文中，提出了自此以后年甚至乃至我们未来数百年，诸多科学家们不断奋斗的目标：图灵测试。 图灵测试是什么？ 简单的来说，就是当我们通过字聊天的方式长时间的和一个计算机进行提问，如果计算机给出的回答可以让%以上的人类判断不出和自己进行对话的是计算机，那么它就通过了图灵测试。 “图灵测试”作为对AI与否提供了一个重要的衡量标准，如果有机器能够通过图灵测试，那它就是一个完全意义上的智能机，和人没有区别，可以被称作“他”或者“她”了。 在图灵测试诞生后的第6年，达特茅斯的 AI 会议正式召开并开创了人工智能 Artificial Intelligence 这个词之后，无数计算机科学家、电子科学家、语言学家、神经科学家、心理学家等等汇聚在这面大旗下，尝试推动智能系统、计算理论、生物智慧、仿人类智慧系统设计的研究，不过一如大家所见，太多的问题和概念都一股脑装在了「人工智能」这个大筐里，普通民众也养成了用「机器够不够像人」和「机器和人谁厉害」评价技术成果的坏习惯。 在六七十年代，人工智能持续是一个很重要的议题，那个时代有很多重要的算法涌现出来，但是随后人工智能迎来了他的第一个低潮，那么原因是什么？ 因为当时很多的工程师、科学家发现，当时的算法和人工智能只能解决比较狭窄领域的问题，那么问题在哪儿？ 实际上是在于计算机的算力是不够的。 在年代的时候，人工智能出现了第二波的浪潮。 比如出现了人工神经网络、专家系统等领先的算法。当时算力也同步有了提升，有很多像IBM这种大型的计算机的出现，使得一些实际问题可以应用和解决。 然而，在年代人工智能又迎来了第二波低谷，当时个人电脑渐渐的开始普及，但是像大型专业计算机资源，造价和成本依然非常高。渐渐地，像美国政府，开始缩减对于这方面的预算、资源，带来了这一波的低谷。 最后，众所周知的人工智能第三个浪潮，也就是我们现在经历的这个时代。 从世纪初开始，我们迎来了深度学习的算法、AlphaGo、谷歌DeepMind等一系列的技术的创新。算力、数据资源爆炸式的增长，使得算法有了一个大幅的提升。 以前计算机不能解决的问题，比如语音识别、图像识别，包括现在的自然原处理等这些领域，都有了非常大幅的提升。 刚才说的是人工智能的发展浪潮，其实大家可以注意到，算法的提升和整个智能技术的提升是分不开的，同时也跟算力基础、计算的基础设施以及数据量，也是密不可分的。 信息化、大数据化、然后才是智能化 我提出一个概念，在智能化的时代，我们实际上是需要经历几个步骤：首先是信息化，然后是大数据化，最后才是智能化。 我们可以看一下我们了解的行业大概处于一个什么样的阶段？ 我们以医疗行业为例，比如大家觉得医疗行业目前是处于什么阶段呐？ 答案是：信息化。 尤其是在中国，有些比较大型的三甲医院，比如协和、或者北大医院，目前是在从信息化慢慢向大数据提升的阶段。 有一个最简单的例子，之前我们去接触一个老中医，然后这个中医院的院长说：“我们想做大数据，我们有万个病人的数据。”我们听了以后挺高兴的，数据量也不小了。接着，这个老中医就拿出厚厚的一大叠病历本，他有一百个大本，每个本上一页是一个病人的手写记录，每一本有一千个病人，所以加起来有万个病人。当时就非常傻眼了，这个我们怎么分析？ 以医疗行业为例，我们所说的信息化，实际上是包括病例的电子化，医院的信息系统、图像管理系统等。而在目前这个阶段，这些系统的数据资源是没有通的，所以还没有达到大数据化的阶段。 如果把这些数据资源通，才可以实现以一个病人为中心，可以看到他入院的记录、诊断记录、住院记录，也可以看到他的影像数据，才可以形成一个全方位的数据。而且，从时间轴上来说，这样的数据记录，才可以形成大数据，并且通过智能算法，来帮助医生来决策需要什么样的治疗，需要在什么样的阶段做一些辅助。 而这个对医药医疗行业来说，是需要一个持续的发展的一个过程。 未来会是人工智能时代，但不是现在！ 点的发展：算法，大数据，算力。 数据今日的《人工智能影响力报告》 随着核心算法的技术突破，计算能力的提高，再加上现在人们把越来越多的时间花费在网上，留下了大量数据，人工智能基于海量数据已能够训练出规模足够大的神经网络，足够保证识别算法的精确度和准确性，这也是现在人工智能能够快速发展的重要原因。 至于你说智能化时代是不是要来，我觉得要看这几个方面： 1 人工智能应用十大领域 从目前人工智能的应用领域来看在影响力最高的财经、数码、汽车领域里确实已经有人工智能落地的先进案例，比如刷脸支付，刷脸签到，无人汽车驾驶等。 麦肯锡调查显示，目前在中国的传统行业中，超过 %的仍未将人工智能列 入战略优先项。只有当人工智能技术在中国真正普遍的应用于传统行业，而不仅仅属于科技巨头时，其经济潜力才会充分彰显。 数据今日的《人工智能影响力报告》 就比如在人人拥有一台电脑之前，电脑一直都主要应用在军事上，直到后面进入了民间，带来的巨大的经济效益，导致了这几年电脑的更新换代特别快。买过电脑的人都知道，差不多一两年，电脑的配置可能就得换了，人工智能也是同理。 2 人工智能科学家毕业院校和学历 从数据来看，人工智能科学家主要毕业于清华大学、中国科学院、中国科技大学、麻省理工大学、北京大学等等。学历上看，%的人工智能科学家都拥有博士学历。 数据今日的《人工智能影响力报告》 人工智能领域需要的技术性明显是高于很多行业的，这也导致了人工智能的门槛很高，不过毕竟人工智能本身就是需要综合很多学科的，需要高质人才是无可厚非的。 数据今日的《人工智能影响力报告》 我觉得在未来，如果人工智能科学家能够把人工智能技术封装成一个应用接口，任何人都可以使用，而无需去了解其中复杂的实现方法，减少使用门槛，那么智能化的时代则会越来越快，这也是目前大部分人工智能企业的主要盈利方式之一就是提供算法的原因。 3 企业是否需要人工智能？ 从上面的数据分析来看，智能化的时代可能还没有那么快到来，那么作为企业是否就不需要人工智能了吗？我的答案是，能尽快智能化就智能化，你无法想象人工智能可以给企业带来多大的效率。 依旧用电脑举例，就算我们都知道电脑更新换代很快，可能未来会有比现在更好的产品，但是难道我们就不买电脑了？很明显，即使在早期没有鼠标，没有操作系统，依靠代码来操作的电脑依旧很快地走进了每个家庭，正是因为即使没有到达真正完善的技术，电脑的诞生依旧给我们带来了很大的便利，人工智能也如此。 图片于网络 目前，企业在人工智能应用最多的就是刷脸签到，刷脸考勤，用人脸识别代替了需要身份验证的场景，同时不仅仅是节省了传统考勤需要使用介质的费用，通过人工智能的人脸识别技术，以及背后驱动的大数据分析，企业可以很快地掌握员工的考勤信息。 以前可能需要人员管理的同事一字一句地把考勤信息录入表格，然后统计信息，可能耗时一天，或者一星期，现在只需要登个后台，点个按键，所有信息都会展现在眼前，相当于节省了%的时间，毫无疑问，对于需要进行复杂人员管理的企业来说，人工智能技术是在合适不过的了。 人工智能已经进入了下半场。上下半场的分界线可以说是日这一天。那日一组所谓的专家在网上和一个名叫“牛津”的人对话，的人认为这个“牛津”就是一个岁的小孩，但实际上它却是一台由三个俄国的科学家所做的人工智能计算机，这标志着机器的智能已经胜过了人的智能。而那一天也是图灵先生逝世的周年。 人工智能进入下半场，这也说明人工智能发展将提速。人工智能有三大推动力，数据、网络、计算能力，它们各自在以指数的形式发展。比如数据，历史上年的总数。 现在也是人工科学家创业最好的时代。不仅仅是BAT互联网巨头，美团、、face、今日、快手等都在使用人工智能技术。李开复表示，人工智能时代来了，最核心的、最需要的是AI科学家，因为今天AI技术还没有进入主流，AI平台还没有产生，因此AI应用还不能井喷，只有少数手中掌握着如何把AI应用起来的科学家能够创业。 AI扩张的三个阶段 AI最大突破是七年前深度学习。深度学习可以理解为是一个超级EXCEL表，通过对放入的大量数据研究分析，再放入一个数据时，就能够做出预测、判断或者分类。所以未来的AI肯定是更加懂你的——比如你今天晚上想吃什么，比你更知道；你想去哪里度假，比你更知道；甚至未婚的你可能喜欢什么样的配偶，也比你更知道。这就是一个先知的、对未来能够做非常强大预测的AI。AI在这个阶段是单领域大数据驱动的引擎，可以把它认为是一个黑核，可以进入各种领域。 人工智能时代来了 我们准备好去迎接了吗 AI扩张一定会经过下面三个阶段。第一个阶段，把已有的大数据用起来 ，BAT在用，今日、快手、、美团也都在用，另外金融、医疗领域也在使用。第二个阶段是把没有的数据收集起来、上传起来 ，用各种摄像头把人脸收集起来，收集了到3、4，走向全方位的无人驾驶。这三步曲大概是未来五年、十年、十五年的蓝图。 人工智能可以做些什么？ 那么AI具体能够做些什么呢。在GMIC大会上，多位专家学者从不同方面进行了阐述。 首先，AI可以改善我们生活质量 。卡内基美隆大学机器学习学院教授兼院长Tom Mitchell表示，人工智能可以减少城市当中的污染，减少城市当中的拥堵现象，帮助我们实现不同语言之间的沟通，还有在医学上实现更精确的诊断。 AI还能推进教育的发展 ，通过AI让整个在线教学过程更加个性化。Tom Mitchell表示，比如设计一个考题给学生，让学生对一个ABCDE进行排序，不同的选项进行排序，学生可能就会给出正确的或者是错误的答案，然后教师根据学生答错的情况进行分析，再进行教学，这是一种传统的教学。但是出现新的机器学习和人工智能工具后，一个机器就可以收集高达十万名学生的答卷，教师就可以去分析这些答卷当中学生出错的规律，而过去一位老师可能穷其一生也不可能接触多达十万名学生。实现大规模的数据收集，这就是AI的潜力所在。 以大数据为基础的人工智能也将为农业带来变革 。比如通过优化种子播种、灌溉、杀虫和收割提高产量和质量；通过蔬菜水果智能的整理分工来降低人工，以及计算机视觉和语音应用在农作物对家禽病虫的预警。 推动机器人的使用 。未来人类只需要两种机器人，一种机器人是做人类做不了的事，另一类是人类不愿意做的事。比如冒着生命危险做救火救灾甚至上战场的事情，以及一些简单重复的劳动工作，这样人类从中解放出来做更多更高级的事情。 世界变化日新月异，都在期盼人工智能的到来，却又在害怕。期待的是见证更新的黑科技，给人力提供更便携的，恐惧的是，是否终端智能会产生属于自己的智慧，改变这个世界的整体思维方式与生存方式，这些也都是未可知。总有人说机器是没有灵魂的，可是，真的没有灵魂么？你用你肉眼看到的是真实的么？未必。但，未来不可期，当下确是我们首要考虑的问题。变革，势在必行，每个时代都在变革，那你在这场变革战役中处于于什么样的位置？要我说，智能时代已经来了，比如无人超市，智能家居，小话统智能电销，银行引导机器人，智能物流。这些，都已经走在前端的路上了。 爱因斯坦（Albert Einstein）曾经说：“我担心总有一天技术将超越我们的人际互动；那么，这个世界将出现一个充满傻瓜的时代。”

2、这个是吗？她是谁？

       不是AI，就是虚拟形象加声优配音加动作采集或者live2d动画，绊爱(kizuna ai)就是配音加动作采集的，AI只是她的设定

3、京东11.11的到底是什么？

       AI虚拟主播是来语言合成、图像处理、机器翻译等人工智能技术，实现多自语言的新闻播报，并支持文本到视频的自动输出，音、直播系统、效果定制、AI技能定制功能。 智能世界。world of ai。 智能世界第一门户。智能世界第一专业、权威门户网站。 leaving the forest, they passed a big tree in

4、人工智能是怎么起源的

       人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。 作为一门学科，人工智能于年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符主义学派、连接主义学派和行为主义学派。 传统人工智能是符主义，它以Newell和Simon提出的物理符系统假设为基础。物理符系统是由一组符实体组成，它们都是物理模式，可在符结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符结构。物理符系统假设认为：物理符系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符系统，基于此符系统，使用动态搜索方法解问题。 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经的集团信息处理能力及其动态行为。 人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。 行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。 人工智能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段：年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、HearsayII语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。 第三阶段：年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展 日本年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段：年代末，神经网络飞速发展 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段：年代，人工智能出现新的研究高潮 由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题解，而且研究多个智能主体的多目标问题解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。  IBM“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM推出了iaoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。 目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。 人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。

5、虚拟主播，人工智能AI酱 是什么原理啊？

       首先要知道虚拟主播几种形式，一种是基于真人融合虚拟背景的虚拟主播，这种方案中人是真的，还有一种就是主播的主题人是动漫模型（二次），场景可以是虚拟的也可以是真是的，虚拟捕捉简单的方法是通过大数据语音识别来驱动物的面部表情，如笑，说话，伤心等，但依托光学动作捕捉技术动作捕捉系统，面部识别技术等，借助克拉克拉，虎牙可以做虚拟直播的平台可以实现前端虚拟实时直播，后端真人动作表演的效果，这种技术形式更适合现在直播的互动和生动要 智能世界。world of ai。 智能世界第一门户。智能世界第一专业、权威门户网站。 leaving the forest, they passed a big tree in 这个。。你要说是什么原理那真是太复杂了。人工智能本就是近些年的新兴产业，而且目前还在探索期。但人工智能主要还是依靠深度学习算法进行运算的。 目前人工智能可以依靠深度学习算法进行独立思考，但是确却是没有感情的。 然而爱酱并不是AI...应该是先弄好一个3D建模然后通过真人穿戴可穿戴设备实现动作和面部影射交互

6、人工智能学科诞生于什么时期

       人工智能学科 学科起源 从学科起源的时间原点来看，人工智能学科以年美国达特茅斯学院夏季讨论班为缘起。 人工智能学科，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 发展规划 《新一代人工智能发展规划》明确，启动实施人工智能重大项目、推动人工智能学科建设、布局人工智能创新发展实验区等一系列"中国方案"，强化了人工智能基础理论和关键技术研究，促进人工智能与经济社会的高度融合。 学科专业 浙江大学计算机科学与技术学院作为新增的人工智能专业的主管学院，拥有五个一级学科，其中人工智能学科为年新设立。 专业学院 日，中国人民大学高瓴人工智能学院成立，高瓴人工智能学院是中国人民大学二级学院，承担人工智能学科的规划与建设，未来将开展本学科和相关交叉学科领域的本、硕、博人才培养和科学研究工作。 “人工智能”一词最初是在 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 、人工智能之父——图灵（Alan Turing）提出：机器会思考吗？**如果一台机器能够与人类对话而不被辨别出其机器的身份，那么这台机器具有智能的特征。**同时，图灵还预言创造具有真正智能的机器的可能性。 AI诞生 在年达特茅斯学院举行的一次会议上，正式确立了人工智能为研究学科。 年达特茅斯会议当事人重聚，左起：Trenchard More、John McCarthy、Marvin Minsky、Oliver Selfridge、Ray Solomonoff 第一次发展高潮（年—年） 达特茅斯会议之后是大发现的时代。对很多人来讲，这一阶段开发出来的程序堪称神奇：计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语。在众多研究当中，搜索式推理、自然语言、世界在当时最具影响力。 当时成就 ，年Marvin Minsky制造出第一台神经网络机 （增强学习雏形）被提出 （深度学习雏形）被提出 ，懂得使用语言，懂得形成抽象概念并解决人类现存问题 Samuel在五十年代中期和六十年代初开发的国际象棋程序，棋力已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者 ，它能够对自己的行为进行“推理”；人们将其视作世界上第一台通用机器人 存在的问题——第一次寒冬 研究学者认为具有完全智能的机器将在二十年内出现并给出了很多预言，如机器将能完成人能做到的一切工作、将制造出一台具有人类平均智能的机器 、人工智能之父——图灵（Alan Turing）提出：机器会思考吗？**如果一台机器能够与人类对话而不被辨别出其机器的身份，那么这台机器具有智能的特征。**同时，图灵还预言创造具有真正智能的机器的可能性。 AI诞生 在年达特茅斯学院举行的一次会议上，正式确立了人工智能为研究学科。 年达特茅斯会议当事人重聚，左起：Trenchard More、John McCarthy、Marvin Minsky、Oliver Selfridge、Ray Solomonoff 第一次发展高潮（年—年） 达特茅斯会议之后是大发现的时代。对很多人来讲，这一阶段开发出来的程序堪称神奇：计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语。在众多研究当中，搜索式推理、自然语言、世界在当时最具影响力。 当时成就 ，年Marvin Minsky制造出第一台神经网络机 （增强学习雏形）被提出 （深度学习雏形）被提出 ，懂得使用语言，懂得形成抽象概念并解决人类现存问题 Samuel在五十年代中期和六十年代初开发的国际象棋程序，棋力已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者 ，它能够对自己的行为进行“推理”；人们将其视作世界上第一台通用机器人 存在的问题——第一次寒冬 研究学者认为具有完全智能的机器将在二十年内出现并给出了很多预言，如机器将能完成人能做到的一切工作、将制造出一台具有人类平均智能的机器。但很快就脸了，AI遭遇到瓶颈。由于此前的过于乐观使人们期待过高，当AI研究人员的承诺无法兑现时，公众开始激烈批评AI研究人员，许多机构不断减少对人工智能研究的资助，直至停止拨款。 ，无法解决指数型爆炸的复杂计算问题 ，计算机达不到“看懂”和“听懂”的地步 说明：莫拉维克悖论：如果机器像数学天才一样下象棋，那么它能模仿婴儿学习又有多难呢？然而，事实证明这是相当难的。 第二次发展高潮（年—年） **“专家系统”**的AI程序开始为全世界的所，人工智能研究迎来了新一轮高潮。由于专家系统仅限于一个很小的领域，从而避免了常识问题。“知识处理”随之也成为了主流 AI 研究的焦点。