www.02kkk.con》,aiaiai

什么是AI，AR，VR？

我们经常会看到AI，AR，VR这些词，这三个词都挺类似的，所以经常弄混淆。下面为大家介绍AI，AR，VR三者的区别。AIAI其实就是人工智能，在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，从而达到代替人类做出复杂工作的效果。它的研究领域有关专家系统，图像识别，语言识别等。比如AI客服小蜜，达·芬奇手术机器人，无人自动驾驶等。

ARAR技术就是增强现实技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动，让两者同步叠加于同一个空间里面。比如游戏PokémonGo运用AR技术火爆了全世界，虚拟的口袋妖怪和现实中的街景相结合。AR技术还应用于教育、汽车、医疗等方面，极大地提高了人们的生活便捷。VRVR是虚拟现实技术，人们使用VR设备模拟一个三维立体实景图像，通过人的视觉、力觉、听觉等让人感觉置身另一个世界，这种令人仿若身临其境的技术被称为虚拟现实。

什么是AI，怎么学AI,要学什么？

什么是AIAI的意思是人工智能（Artificial Intelligence），是计算机科学的一个分支，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。AI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。AI已经发展为一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

怎么学AI,要学什么？需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。需要掌握至少一门编程语言，比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

AI技术到底是什么？它是怎样影响我们的生活的？

截止目前为止，共有九位答主从各个方面基于不同的角度介绍了人工智能的相关概念以及应用化场景，我的这个回答尝试着从学术的角度去科普一下人工智能（“AI”），可能读起来未必朗朗上口，但是对于理解AI及其应用会有另外一番感受！AI的概述及发展历程AI是由McCarthy在Dartmouth学会上正式提出的，被人们称为世界三大尖端科技之一（其他的两个是纳米技术与基因工程）。

AI作为计算机学科的一个重要分支，是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学的综合型技术学科。对于AI大的定义，至今并没有形成一个统一的定义，尼尔逊教授认为AI是关于知识的学科，及怎么表示知识以及怎么样获得知识并使用知识的学科。温斯特教授认为AI就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做好的工作，从这两个定义大致的可以看出，AI是研究人类活动的规律，使得机器或者计算机能够像人一样进行思考、决策、行动。

AI大致经历了五个阶段：黄金时期（20 世纪50 年代至70 年代）、第一次低谷（20 世纪70、80 年代）、大繁荣时期（1982 年至1987 年）、寒冬阶段（1990年至2000年）、春天时代（21世纪初至今），其发展举世瞩目，2017年 AlphaGo 机器人使用树搜索的算法在与围棋界的世界顶级棋手柯洁的对弈中取胜后，AI一夜蹿红，它现在已然成为这个时代的新宠儿。

我国在2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，人工智能从研究层面上升到了国家战略高度。人工智能的应用机器翻译近几年，随着采用深度学习和神经网络的方法，使机器翻译的技术有了很大进步。例如目前被广泛应用的是基于深度学习技术的长短时记忆循环神经网络的机器翻译模型，它可以转换任意长度的句子并对关键词进行“记忆”，从而解决了句子向量化的难题，也使机器对语言的处理提升至语义理解的高度。

然而，无论采用哪种方法，不可否认的是，目前机器翻译的最大困难在于译文的质量，机器翻译水平与人工翻译水平仍然相差甚远，不能相提并论。早在20多年前，国内著名语言学家周海中就认为要想达到翻译的“信、达、雅”机器翻译是做不到的。也可以说，机器翻译是人工智能领域中一个很难攻克的课题。在提高机译质量的困难面前，只靠机器本身根本无法做到，这有待未来科学技术的发展，尤其是人工智能在神经信息学研究上的重大突破。

生物特征识别生物特征识别技术是一种借助计算机、生物传感器等手段对人类所固有的生物特征如指纹、骨骼、视网膜和DNA 等，或行为特征如姿势和习惯等，进行个体身份识别认证的技术。这项技术的关键在于计算机如何获得个人独有的生物特征，在将之转换成数字信息后进行特征存储，并借助可靠的匹配算法进行分析，进而完成个人身份的识别与验证。

其中，它涉及到图像处理与模式识别等多项技术，并在教育、管理、金融、国家安全、信息安全等领域都得到了广泛应用。例如，目前成熟且大规模运用的人脸识别技术就是生物特征识别的热点技术之一，它是计算机视觉的典型应用，属于一种非接触型认证。此外，指纹识别、皮肤芯片、步态识别、虹膜识别、静脉识别、视网膜识别、DNA识别等也是生物特征识别的热点技术，它们在特定的领域都各有所长，是生物特征识别技术的突出发展成果。

无人驾驶视觉系统属于人工智能技术中的一个组成部分，可以指引汽车在行车道上以更加稳定的速度行驶.当前美国已经成功把这一项技术应用在微型汽车中，可以对汽车进行自主导航，而且行进大约2000 公里的路程在整个行驶的过程中有98%的时间都需要借助于这个系统对汽车进行相应的控制.根据对视觉系统相关内容的调查了解，人们一般会在寻找公路出口的时候对汽车进行控制.对于视觉系统的进一步完善可以让其积累更多的实用经验，进而计算出最佳的驾驶方向，实现对汽车的科学控制.通过人工智能技术的不断发展，在未来无人驾驶技术必然会得到实现。

为什么现在那么多产品都带AI,有多少产品能算人工智能？

AI在我们的生活应用中越来越广泛，越来越多人的应用上了AI的产品，那么什么是AI？AIAI也叫人工智能，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。直白点说，AI就是让机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。利用机器强大的算法帮助人们去思考和解决一些复杂的问题，让我们生活的更加舒适。

为什么现在很多的产品都带AI随着人工智能的发展，越来越多的人工智能的产品出现在各大领域，生活中人们也在使用着各种人工智能的产品。然而也不乏很多的厂家产品借着 "人工智能" 的外衣，以此来增加消费着的目光，之前新闻曝光的也不少。消费者在购买之前，也要甄别一番。人工智能产品生活中到底哪些产品用到了AI呢？1.语音识别，驾车外出的人们，经常运用的导航软件，百度地图，高德地图等。

搜索目的地时，以往需要手输，非常的费时间，现在通过语音，直接说出目的地，就可以自动的导航至目的地。还有现在智能音箱，比如百度的小度智能音箱，阿里的天猫精灵，小米的小艾等等。只需要简单的语音交互，就可以看视频，学习，听音乐，控制家电，通话，非常的方便。2.AI拍照，现在自媒体非常的火，抖音，火山小视频，全民视频等，里面很多的好看人们分享上传的好看的视频。

在通过软件拍照的时候，相机会自动识别人像，分析面部特征，然后自动填补肌肤上的瑕疵，构造出最佳的拍摄场景。这就让我们拍出的照片更加好看，也就是我们所说的智能美颜。3.智能门锁比如苏宁极物智能云锁提供指纹、密码、感应卡、机械钥匙、组合开锁五种解锁方式，完美解决了强迫症患者忘锁门的尴尬，通过手机APP，你可以随时查看门锁状况、电池电量情况，并对指纹、密码、感应卡进行安全管理。

朋友来家里时可以设置一次性密码，用过即失效安全又方便。4.自动驾驶例如百度的无人驾驶，依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。可以利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。虽然现在还没有普及，还处在研发测试阶段，但是未来的前景是美好的，想一想在路上可以不驾驶汽车，在汽车里面可以听音乐，看视频，吃午餐。

还有很多的智能产品，比如智能窗帘，智能机器人等等在这不一一举例了。人工智能未来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。机器人是人工智能的一种形式，它是能模仿人的某些活动的一种自动机械。一般能实现行走和操作生产工具等动作，可用在人所不能适应的环境下代替人工作。

现代机器人都配装电子计算机，通过编排程序，能具有一定程度的人工智能，如识别语言和图像，并作出适当的反应等。过去的科技进步主要是指提升执行指定任务的能力。而当今的人工智能则是赋予机器反应和适应能力以优化产出。通过与物联网、机器人等技术的结合，人工智能能够构造出一个整合的信息物理世界。当今人工智能发展势头正猛，未来有望在全球多个行业和场景下得到广泛运用，尤其是我们将会看到大量的人类工作被机器取代。

当然，技术可行性只是影响自动化速度及程度的一个因素，还有其他因素需要考虑，包括研发和应用成本、劳动力市场供需、经济效益，以及社会和政府监管部门的接受度。展望未来，人工智能可成为应对一些社会核心挑战的强大工具。在医疗领域，人工智能将极大提升我们分析人类基因组和为患者开发个性化治疗方案的能力，甚至大大加快治愈癌症等其他疾病的进程。