人工智能 AI 的定义与范畴包括哪些 ‌

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由人制造出来的系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、理解、推理、感知、适应等。人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两类，其中弱人工智能是指专门设计用来执行特定任务的系统，而强人工智能则是指能够执行任何人类智能所能执行的任务的系统。

人工智能的范畴包括以下几个方面：

1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够通过数据学习和改进其性能，而无需进行明确的编程。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。

2. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：自然语言处理是研究如何让计算机理解和生成人类语言的技术。NLP包括文本分析、语音识别、机器翻译、情感分析等应用。

3. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是研究如何使计算机能够从图像或视频中获取信息并进行处理的技术。计算机视觉包括图像识别、目标检测、人脸识别、场景重建等应用。

4. 机器人学（Robotics）：机器人学是研究如何使机器人具备感知、运动和决策能力的学科。机器人学包括工业机器人、服务机器人、探索机器人等应用领域。

5. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于知识库和推理引擎的人工智能应用，它能够模拟人类专家的知识和经验，为解决复杂问题提供解决方案。

6. 遗传算法（Genetic Algorithms）：遗传算法是一种基于自然选择和遗传原理的优化方法，用于解决复杂的优化问题。遗传算法包括编码、交叉、变异等操作。

7. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构，通过多层神经网络来学习数据的表示和特征提取。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

8. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种基于奖励和惩罚机制的学习方法，它使计算机在与环境的交互过程中不断调整自己的行为以获得最大收益。强化学习在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。

9. 知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它通过实体、关系和属性来描述现实世界中的事物和概念。知识图谱在语义搜索、智能问答、推荐系统等领域具有重要的应用价值。

10. 量子计算（Quantum Computing）：量子计算是一种基于量子力学原理的计算模型，它利用量子比特（qubits）来实现并行计算和量子纠缠等特性。量子计算在密码学、材料科学、药物发现等领域具有潜在的突破性应用。