什么人工智能和人工智能系统
人工智能是研究、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。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能的目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。
人工智能是计算机科学的一个分支。时至今日，人工智能已经扩展为一门交叉学科。
人工智能系统是集成了人工智能技术的系统，做到了信息智能处理，提高了企业的销售和管理能力。
因此，人工智能从实际应用上大致可分为两个主要的方向，即理论研究（算法、模型）和工程实践（编程实现、MLOps）。
人工智能的产业生态
• 人工智能的四要素是数据、算法、算力、场景。要满足这四要素，我们需要将人工智能与云计算、大数据和物联网结合以智能整个社会。
人工智能相关技术
Al技术是多层面的，贯穿了应用、算法、工具链、器件、芯片、工艺和材料等技术层级。
目前人工智能主要的应用技术方向
自然语言处理，它是利用计算机技术来理解并运用自然语言的学科。自然语言处理研究的主题主要包括机器翻译、文本挖掘和情感分析等。自然语言处理的技术难度高，技术成熟度较低。因为语义的复杂度高，仅靠目前基于大数据、并行计算的深度学习很难达到人类的理解层次。
计算机视觉，它是研究如何让计算机“看”的科学。计算机视觉是三个AI应用技术中最成熟的技术。计算机视觉研究的主题主要包括图像分类，目标检测、图像分割、目标跟踪、文字识别等。
语音处理，它是研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的统称。语音处理研究的主题主要包括语音识别、语音合成、语音唤醒、声纹识别、音频事件检测等。其中最成熟的技术是语音识别，在安静室内、近场识别的前提下能达到96%的识别准确度。
应用场景
人工智能，正在一步步的改变世界，它拥有广泛的应用场景，如私人助理、监控检测、机器翻译、医疗诊断、游戏、艺术、图像识别、语音识别、自然语言处理、生成模型、强化学习、自动驾驶等，人工智能将会改变所有行业。
人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。
机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一。
深度学习：源于人工神经网络的研究，多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
