人工智能影响：（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类结尾认识自身智能的形成。（2）人工智能对经济的影响。**系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。（3）人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，现在，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此比较可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的矛盾及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。人工智能能进行机械式的推理、预测、判断。GPU人工智能**
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专属人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步明显，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还比较薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有许多“不能”，与人类智慧还相差甚远。珠海VPU人工智能计算机视觉人工智能的趋势与展望：人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。
人工智能现代统计自然语言处理方法可以将所有这些策略以及其他策略结合起来，并且通常在页面或段落级别上达到可接受的准确性，但是仍然缺乏对孤立句子进行良好分类所需要的语义理解能力。
除了编码语义常识知识的困难之外，现有的语义NLP有时扩展性太差，在业务应用中不可行。除了语义NLP之外，“叙事”NLP的尽可能目标是体现对常识推理的多方面理解。机器感知[86]利用传感器（如摄像机（可见光谱或红外）、麦克风、无线信号和主动激光雷达、声纳、雷达和触觉传感器）的输入来推断世界各方面的能力。应用包括语音识别，面部识别和物体识别。
人工智能的研究内容：1、机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。2、知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的**知识，则这样的知识系统称为**系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的**系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。一个典型的人工智能会分析它所处的环境。
人工智能的应用领域：**系统。**系统是目前人工智能中较活跃、较有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“**系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类**由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类**所解决的问题，而且能帮助人类**发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，**系统已经达到了人类**的水平。成功的例子如:PROSPECTOR系统(用于地质学的**系统)发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般**的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。MYCIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的**。人工智能算法是一组机械计算机可以执行的明确指令。GPU人工智能**
搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。GPU人工智能**
自2011年Watson奠定其医疗的商业发展方向，已经有7个年头，这7年人工智能在世界范围内发展得风生水起，无数企业紧随潮流，深度学习算法也经过了多次换代，但浪潮过后，也有一大批企业应声倒闭。现在，全球范围内幸存下来的企业已经逐渐在医疗人工智能领域组成头部阵营，深度学习过程下各企业都能为自己的AI产品报出一个准确高的数字，然而新时代已经不再是一个唯算法的时代，衡量AI好坏的也不再是一个数字或是人机大战的成果可以评判的，因此只有让人工智能技术在医院得到普遍应用才能长久存活下去。GPU人工智能**
