人工智能的应用领域：1、逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中较持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不只需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。2、自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识--世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。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，。甘肃NPU人工智能
人工智能已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。电脑时代1941年的一项发明使信息计算和处理的各个方面都发生了**.这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机.一开始的台计算机要占用几间装空调的大房间，对程序员来说是场噩梦：只只为运行一个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能计算程序的计算机使得输入程序变得简单些，而且计算机理论的发展产生了计算机科学，并尽可能促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提供了一种媒介.虽然计算机为AI提供了必要的技术基础。甘肃NPU人工智能人工智能的趋势与展望：从“人工+智能”向自主智能系统发展。
研究价值：例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性比较强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。
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。人工智能的社会影响日益凸显。
医疗人工智能在患者端、亿元端和生态段均用较为普遍的应用场景，从不同角度对医疗人工智能中心应用价值进行分析，具体看：①患者端：人工智能重塑就医体验利用人工智能技术，医疗服务可以突破医院的物理边界，以患者为中心，延伸到诊前、诊中、诊后的就医全流程。②医院端：人工智能重构管理体系人工智能深入病人管理（电子病历）、药械管理（器械设备与药品智能化闭环管理）、病房管理（智能手术排班）、绩效管理（DRGs绩效）、后台管理（人力财税等智能后台综合管理）等方面，为医院管理体系带来整体升级重构。③生态端：人工智能完善医疗服务生态在整个医疗服务体系中，医院处于中心位置，是各项信息数据汇聚与整合的中间枢纽，此外还有其他医疗服务机构、医疗健康产品提供方、支付方、监管方等。对于AI供应商而言，启用快速测试目前是一项技术挑战。云南VPU人工智能计算机视觉
通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。甘肃NPU人工智能
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统(AutoML)试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。甘肃NPU人工智能
