工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。
现在也是随着社会的不断发展和进步，人工智能也是发展特别的快，从短期来看，这总是有帮助的，而且对研究人员来说是个人满意的，但是从长远来看，它会停滞不前，甚至会阻碍进一步的进展；通过基于搜索和学习的缩放计算的相反方法，可能会最终取得突破性的进展。
元知识的概念和定义
目前对元知识的定义，在学术界还没有一个严格的概念，通常来说，元知识就是“关于知识的知识”。
元知识可用来描述一类知识或知识集合所包含的内容、基本结构和一般特征。没有元知识, 人们无法描述知识、使用知识和认识知识。在自动控制与人工智能等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。元知识不是领域知识,不能解决具体知识领域问题；而是关于各领域知识的性质、结构、功能、特点、规律、组成与使用的知识, 是管理、控制和使用领域知识的知识。
元知识是思想和意识的核心,如果没有掌握元知识的，就不能学习和认知基本的知识，元知识对于人们认知系统的建立起着重要作用。人工智能和深度学习领域研究各种各样的智能系统，自主学习机制均是以模拟人脑思维活动为目的, 没有学习元知识的能力的智能系统起码不能算是一个智能系统。
知识的分类：
布鲁姆在学习目标分类学方面进行了开创性工作，他将学习目标分为认知、情感和动作技能三大领域。在认知领域，其认知教育目标分类学将将教育目标分为知识、领会、运用、分析、综合、评价等六个类别。
布鲁姆认知目标分类诞生几十年来，对其修订工作一直没有停过。以加涅的学习结果分类理论和安德森的产生式理论以及以安德森为首的团队进行的布鲁姆认知分类修订版最为著名。
事实性知识的研究基础：
事实性知识是学习者在学习某一专业时必须掌握的基本元素，这些元素包括时间，地点，人物，事件。对应装备虚拟维修训练，如装备的技术性能、基本技术参数等。事实性知识可能以独立元素或点滴信息而存在，而被认为在本质上和其自身是有某种价值的。它又可分为术语知识、具体细节和要素知识两个亚类。
事实性知识的一般过程：
对于事实性知识，在知识呈现情景阶段通过对呈现的知识考察可发现事实性知识呈现的离散性特点。在学习过程情景阶段，通过对学习时交互方式的考察可以发现认知过程以被动接收为主的特点。事实性知识的认知过程以记忆为主。
事实性知识的基本规律
事实性知识有如下特点：
（1）以陈述性的知识为主。
（2）认知内容没有认知中的高级分析加工或加工量很小，信息不存在认知困难，认知任务主要在于信息的量。
（3）认知过程是离散的。
（4）认知过程以被动的视听接收为主
事实性知识的分类：
术语知识包括特殊言语和非言语的符号（如词、数字、标记、图画）。每一个专业都有其特有的标识和符号表示方式，它们是掌握这一学科的基础。掌握一个专业的术语知识，同一个专业的人就可以快速交流，短时间内实现思想的碰撞，更有利于擦出新的火花。掌握术语知识可以方便人们快速记忆一些东西，为将来学习更加深刻的内容打下坚实基础。
具体细节和元素知识指时间、地点、人物、事件等知识。它可能包括非常具体的信息，如在哪一时刻打开哪一个开关或按钮，也可能有大概的信息，如事件出现的时期或大量现象出现的一般顺序。与只能在一定的背景中才可知的事实相比，具体事实可以看作是独立的和分散的元素。
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”。人工智能可以对人的意识、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”，也可能超过人的智能。
人工智能的定义可以分为两部分，即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
主要介绍了人工智能的定义---------------------这套系列视频的内容是根据丁世飞老师编著的《人工智能》进行的，就是这本书https://m.tb.cn/h.VrPUTDC
人工智能的分类包括哪些
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德里克林
高能答主
答题姿势总跟别人不同
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人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。
人工智能主要有三个分支：
1) 认知AI （cognitive AI）
认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。
现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。
2) 机器学习AI （Machine Learning AI）
机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。
然而机器学习需要三个关键因素才能有效：
a) 数据，大量的数据
为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。
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