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何为人工智能?
人工智能是指由计算机系统所表现出的智能行为。这种智能并非传统意义上的、基于人类思维模式的智能，而是指计算机系统通过算法、模型以及大量的数据处理，模拟和实现人类的某些智能行为，如学习、推理、理解、规划、决策、识别、感知、理解自然语言、生成图像或文字等。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）、机器学习（Machine Learning，简称ML）和深度学习（Deep Learning，简称DL）是近年来备受关注的三个概念，它们在技术层面和应用领域上既相互关联又有所区别。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，旨在了解智能的实质并制造出能以人类智能相似方式做出反应的智能机器，其本质是对人的意识和思维的模拟，但并非人的智能。具体阐述如下：定义与本质：人工智能企图了解智能的实质，生产出能以人类智能相似方式反应的智能机器。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）：人工智能是一门计算机科学的分支，旨在使计算机系统表现出类似于人类智能的特征和能力。这包括学习、推理、问题解决、理解自然语言等。AI的目标是开发算法、技术和系统，使计算机能够模拟和执行类似于人类智能的任务，以提高效率和准确性。
人工智能（AI）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，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。
AI（人工智能）和 Web 是两个不同的概念，但它们之间有一些关联。AI 是一种模拟人类智能的技术，它使用机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等技术，使计算机能够像人类一样进行思考、学习、推理、感知和行动。AI 的目标是构建能够自主决策和执行任务的智能系统。
人工智能安全与伦理按应用阶段来分,对抗防御可以分为哪三类
人工智能安全与伦理按应用阶段划分，对抗防御可间接关联为以下三类：技术内生安全风险防御、技术应用安全风险防御、应用衍生安全风险防御。 技术内生安全风险防御该阶段聚焦人工智能底层技术的安全性，主要针对算法模型、数据、系统等核心组件的固有漏洞。
对抗样本防御：提升模型对恶意输入的鲁棒性，防止自动驾驶被欺骗。隐私保护计算：通过联邦学习、差分隐私等技术，在数据不出域前提下完成训练。工业应用趋势计算机视觉主导：当前工业需求集中于质检、安防、零售等领域，技术成熟度高。NLP加速渗透：智能客服、合同分析等场景逐步替代重复性劳动。
人工智能安全防护的三大举措，缺一不可，分别是：立法措施、技术应对、伦理约束。立法措施 人工智能的快速发展带来了诸多风险和挑战，为了有效应对这些风险，确保人工智能在可控范围内发展，立法措施显得尤为重要。
人工智能的安全问题的影响因素主要包括数据层面、算法与模型层面、对抗攻击层面、系统设计层面、隐私与伦理层面、监管与合规层面以及应用场景层面。数据层面：数据是人工智能系统的“燃料”，其质量直接影响模型性能。
AI(人工智能)思维导图
AI（人工智能）思维导图 核心概念：人工智能（Central Idea： Artificial Intelligence）这张思维导图以人工智能为核心，详细展示了AI领域的各个方面，主要分为两个主要部分：AI概述和伦理、主要分支技术。AI概述和伦理 AI概览 定义：人工智能是模拟、延伸和扩展人的智能的技术科学。
早在本世纪初，畅销书《失控》的作者凯文凯利就曾预言：人工智能是下一个20年颠覆人类社会的技术，其力量堪比电和互联网。而如今，已有各种各样的Ai技术渗透到我们的生活中。比如AI智能手机、AI智能音箱、AI智能语音系统等等。通过下图的思维导图，你就明白人工智能在我们现实社会里的具体运用。
人工智能的应用思维导图主要包括人工智能的定义、应用场景、技术架构等关键内容。人工智能的定义 人工智能（AI）是指由人制造出来的系统所表现出来的智能。这些系统能够执行通常需要人类智能才能完成的复杂任务，如视觉识别、语音识别、决策制定等。
机器学习的基本概念与类型监督学习、无监督学习与强化学习机器学习的应用实例与发展趋势图片展示：十智能体系统 智能体的基本概念与特性多智能体系统的结构与协调智能体系统的应用领域与实例图片展示：以上是根据王万良慕课课程整理的人工智能导论全部知识点的思维导图概述。
《AI极简经济学》思维导图读书笔记 引入 核心观点：人工智能（AI）的普及并未直接带来智能，而是使预测变得更为廉价和高效。技术变革的影响：技术变革导致原本昂贵的服务（如信息搜索）变得廉价，进而影响人们的行为和企业决策。
人工智能有哪些研究领域和应用领域其中那些领域是热点
人工智能技术的研究领域涵盖多个方向，主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统、机器人技术、语音识别、自动驾驶、问题求解、模式识别、自动定理证明、自动程序设计、自然语言理解、人工神经网络、智能检索等，近年来强化学习、生成对抗网络（GANs）、大语言模型等也成为新研究热门。
计算机视觉：模拟人类视觉功能，实现对三维场景的感知、识别与理解。通过图像识别（如人脸识别）、物体检测（自动驾驶中的障碍物识别）和场景理解（分析视频内容）等技术，处理和解释图像及视频数据。应用层主要研究领域机器人技术：集成感知、决策与运动控制能力，使机器执行复杂任务。
知识工程 知识工程是人工智能的一个重要研究领域，它旨在通过恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，来设计基于知识的系统。这一领域的研究重点是如何有效地将人类专家的知识和经验转化为计算机可理解和运用的形式，从而开发出具有智能决策和问题解决能力的系统。
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