人工智能(ArtificialIntelligence)，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**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普遍的科学，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，人工智能研究的一个主要目标是使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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能作为信息基础设施，为产业创新与应用提供必要的科技支撑。天津AI人工智能超融合
如今，人工智能在捕获，处理和分析数据方面起着举足轻重的作用！合并数据元素和管理数据中心也变得越来越高效和有用。随着数据成为维持几乎所有业务运营以获取洞察力和业务成果的先决条件，数据中心正处于这种数字化转型的关键。这些容纳计算机和设备的物理设施满足了现代经济的信息需求。数据中心提供无缝的数据备份和恢复功能，同时支持云存储应用程序和事务。除了促进经济发展之外，数据中心生态系统还吸引了许多国际高科技公司参与。此外，数据中心的存在确保了当地社区的较佳投资环境和就业机会。尽管他们在带来数字**方面发挥了关键作用，但他们并非没有问题。据Gartner分析师DaveCappuccio称，到2025年，将有80%的企业关闭其传统数据中心。考虑到传统数据中心面临的许多问题，如升级准备不足，基础设施挑战，环境问题等，这些数据是合适的。对此的解决方案是利用人工智能来增强数据中心的功能和基础架构。江西VPU人工智能人工智能在工业上有着出色的发挥。
早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用概率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的存储器或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。人类解决问题的模式通常是用较快捷，直观的判断，而不是有意识的，一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表征性的”解决问题方法取得进展：实体化AGENT研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。
建立对新技术的信任：第二个障碍是技术本身，它较初对许多人来说是难以理解的。在这里，重要的是消除人们普遍担心的问题，即由AI控制的机器人会在晚上突然突然爆发自己的意志。有人声称，人工智能系统如何做出决定是不可预测和不可理解的。那不是真的神经网络是乘法和加法的序列。它们是确定性的，其工作原理可以与学校的数学联系起来，但是它们确实有许多参数。因此，您无法一目了然地告诉他们他们是如何做出决定的。也有人呼吁AI使其决策路径易于理解，较好是遵循if-then-else模式的可理解规则。如果可能的话，将不需要复杂的模型，因为常规编程就足够了。但是，人工智能是对问题的答案，在这些问题中，如果易于解释的其他规则则不存在任何解决方案。在这些系统中建立信任所需要的是可测试的，可靠的系统，可以通过使用该系统并了解AI在给定用例中的响应方式来进行探索。当这项测试快速而轻松地进行时，发现的结果以及由AI驱动的机器人将受到信任。人工智能通常围绕算法的使用展开。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴普遍而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。人工智能所产生的产品是非常有保证的。上海GPU人工智能医学成像
人工智能的社会影响日益凸显。天津AI人工智能超融合
正如数字化历史所证明的那样，一开始新技术的**总是有限的，但是这从未停止过进步。在1980年代PC取得胜利之前，人们容易相信每个公司都需要一个拥有自己的计算机科学家的数据中心来参与第1波数字化。那不是发生了什么。取而代之的是，现成的产品具有明确定义的界面，使每个企业（无论规模大小）都可以利用IT创新。关键是PC：易于理解的灵活计算技术，如今已普遍使用。人工智能将在制造业中走同样的道路。制造商无需支付外部资源来领导AI项目，而是可以购买具有基本AI功能的产品，而无需外部帮助即可使用它们。这是一些组件供应商开发AI产品的基本假设之一。当然，您需要集中精力解决产品的复杂控制问题，但是您不必成为具有计算机科学学位的**。天津AI人工智能超融合
