弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能，也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。就现下的人工智能研究领域来看，研究者已大量造出看起来像是智能的机器，获取相当丰硕的理论上和实质上的成果，如2009年康乃尔大学教授HodLipson和其博士研究生MichaelSchmidt研发出的Eureqa计算机程序，只要给予一些数据，这计算机程序自己只用几十个小时计算就推论出牛顿花费多年研究才发现的牛顿力学公式，等于只用几十个小时就自己重新发现牛顿力学公式，这计算机程序也能用来研究许多其他领域的科学问题上。人工智能在工业上有着出色的发挥。广州AI人工智能人脸识别
为什么AI具有网络安全潜力？人工智能由可以分析数据并从中学习的模型组成。AI模型能够识别数据中的趋势和模式。因此，它可以成为发现威胁和攻击的有效工具。人工智能如何帮助增强网络安全？下文讨论了AI承诺更好的网络安全的一些方式。1.管理漏洞大多数公司采取了被动策略，即只有在检测到漏洞后才开始采取措施。AI可以采取主动措施，使模型可以发现异常并提前提醒相关部门。2.更好的身份验证依靠传统的用户名和密码登录帐户已经屡次证明容易受到攻击。大多数人不花力气来创建一个强密码。即使这样做，也可能会将密码存储在未加密的文件中以记住它们。重庆人工智能加速运算人工智能开始被用于物流、数据挖掘、医学诊断等领域。
80年代符号人工智能停滞不前，许多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。许多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。自下而上，接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的：更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神经网络和联结主义.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学，斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有单独的研究风格。JOHNHAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有比较大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。60~70年代的研究者确信符号方法结尾可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。人工智能是新一代的制造技术。
强人工智能观点认为计算机不只是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（JSEARLEINMINDSBRAINSANDPROGRAMS.THEBEHAVIORALANDBRAINSCIENCES，VOL.3，1980）这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，像下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（HEU-RISTIC）法而设法巧妙的解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要比较长时间，对于这样的问题，人能在比较短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在只是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。人工智能是一种混合智能。江苏VPU人工智能OEM定制
人工智能的发展越加成熟，工业程序就越加简便。广州AI人工智能人脸识别
人工智能的应用领域：机器翻译，智能控制，**系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和较先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。广州AI人工智能人脸识别
