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人工智能与机器人
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人类智能
人类智能，又叫自然智能，主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。当我们动用全身的感觉器官感受到外界的信息刺激之后，能够通过大脑进行记忆、联想、分析、判断等一系列思维活动，其结果就是做出一种决策，最后再通过我们的具体行动，把这一决策体现出来。
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人工智能
人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，也称作机器智能， 它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。同样，人工智能也主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。只不过这三个方面是通过“机器”系统，而不是“人”这一系统来完成。（楼道感应灯）
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我们为何需要人工智能
一、做人类做不到的事情
二、做人类做不好的事情
三、做对人类有危险的事情
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人工智能可以为我们做什么
1. 模式识别
模式，是指已经界定好的，用来供模仿的一个标本或标准。模式识别就是指识别出这个标本或标准。
人工智能所研究的模式识别是指用“机器”代替人类或帮助人类感知模式，也就是使一个“机器”系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。模式识别主要需要建立的是语音识别和图像识别体系。
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语音识别
语音识别研究的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言。包括两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字；其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。语音识别系统从讲叙方式角度可分为孤立词、连接词和连续语音三种。从服务对象的角度可分为特定人与非特定人。即系统只针对一个用户或可用于任意用户。
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一个完整的语音识别系统可大致分为三部分：（1）语音特征提取：其目的是从语音波形中提取出随时间变化的语音特征序列。（2）声学模型与模式匹配（识别算法）：声学模型通常将获取的语音特征通过学习算法产生。在识别时将输入的语音特征同声学模型（模式）进行匹配与比较，得到最佳的识别结果。（3）语言模型与语言处理：语言模型包括由识别语音命令构成的语法网络或由统计方法构成的语言模型，语言处理可以进行语法、语义分析。对小词表语音识别系统，往往不需要语言处理部分。
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图像识别
图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程。也称图像再认。在图像识别中，既要有当时进入感官的信息，也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。
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自然语言理解
“机器”要能够理解自然语言，需要达到以下三个标准：
一是能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。
二是对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。
三是能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。
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机器翻译
自然语言理解大致可分为机器翻译、语义理解及人机会话技术几个方面。其中机器翻译(machine translation)，又称机译(MT)，就是利用“机器”把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程。
翻译机器所依赖的自动翻译技术包括语音翻译和文字翻译，主要的关键技术有四个方面：单词分析，语法分析，意义分析和文理分析。
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