人工智能的主要应用
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当前科学技术迅速发展及新思想、新理论、新技术不断涌现的形势下产生的，是研究模拟和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。[1]1956年Dartmouth（达特茅斯）会议标志着人工智能的诞生，其主要任务是为了研制出近似于人类智能水平和能力的机器[2]。AI至今为止已经走过了六十多年的历程，目前对它的智能模拟系统的研发已取得巨大成就，取得广泛应用的有以下几个方面。
数据挖掘（Data Mining，简称DM），是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是在社会需求的驱动下发展起来的一门新技术。2DM用专门的算法从数据中搜索隐藏于其中的信息，再根据这些信息找出相应的规律（其原理模型如图2-1）。如在销售领域，挖掘用户需求、制定销售策略；在金融领域，数据分析预警，安全理财等。
专家系统（Expert System），是一个基于专门的领域知识来求解特定问题的计算机程序系统。[3]它运用人工智能技术，根据某个领域的多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决只有专家才能够解决的复杂问题（原理模型如图2-2）。目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各个方面，大大提高了工作效率和工作质量，创造了可观的经济效益和积极的社会效益。
图2-1 数据挖掘原理模型
（图片来源于百度百科）(https://www.daowen.com)
图2-2 专家系统原理模型
（图片来源于科技导报2016，34<7>）
模式识别系统。模式识别（Pattern Recognition）是对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。[4]其研究主要集中在研究生物是如何感知对象，以及在给定的定义下如何用计算机来实现模式识别的理论和方法，它的方法有感知机、统计决策方法、基于基元关系的句法识别方法和人工神经元网络方法。目前，模式识别已经在天气预报、卫星航空图片解释、工业产品检测、字符识别、语音识别、医学图像分析等许多方面成功应用。
智能机器人（Intelligent Robot），是具有人类所特有的某种智能行为的机器，是一类具有高度适应性的有一定自主能力的机器人。智能机器人的主要研究内容有：操作与移动、传感器及其信息处理、控制、人机交互、体系结构、机器智能和应用研究。目前，智能机器人的研究还处于初级阶段，正从三个方面不断深入：一是依靠人工智能基于领域知识的成熟技术，发展面向专门任务的特种机器人；二是在研制各种新型传感器的同时，发展基于多传感器集成的大量信息获取和实时处理技术；三是改变排除人的参与、机器人完全自主的观念，发展人机一体化的智能系统。
人工生命（Artificial Life，简称ALife），把器官作为简单机构的宏观群体来考察，由简单的被规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性，其研究包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、人工生命的计算理论等，比较典型的有计算机病毒、进化机器人、细胞自动机、人工核苷酸和人工大脑等。
