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你也可以去参考下（人工智能与机器人研究）期刊上的相关文献
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AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。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广泛的科学，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。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在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, 因之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, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `
【1950-1956年是人工智能的诞生年】图灵测试1950Dartmouth 会议1956（1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。）【1956-1974 年是人工智能的黄金年】第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958（西蒙和纽维尔）LISP编程语言1958（约翰麦卡锡）用于机器翻译的语义网1960（马斯特曼和剑桥大学同事）模式识别-第一个机器学习论文发表（1963）Dendral 专家系统1965基于规则的Mycin医学诊断程序1974【1974-1980年是人工智能第一个冬天】人工智能：综合调查1973（来特希尔）项目失败，列强削减科研经费【1980-1987年是人工智能繁荣期】
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人工智能与机器人研究这本期刊的领域，你可以参考下：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科
（人工智能与机器人研究），这本书上面都是别人发表的关于人工智能的文章，比较权威可信的
人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了 计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。 人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。 这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？ 对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。 现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。 他认为，如果一台计算机能过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。 人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍， 人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究； 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 人工智能的传说可以追溯到古埃及 但随着1941年以来电子计算机的发展,技术已最终可以创造 出机器智能"人工智能"(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的从那 以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展在它还不长的历史中,人工智能的发 展比预想的要慢,但一直在前进从40年前出现到现在,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 计算机时代 1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路1949年改进后的能存储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,并最终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 AI的开端 虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系 Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果而反馈机制是有可 能用机器模拟的这项发现对早期AI的发展影响很大 1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序这个程序被许多人 认为是第一个AI程序它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题"逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"从那时起,这个领域被命名为 "人工智能"虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础 Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了 Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心研究面临新的挑战: 下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统 1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题两年以后,IBM成立了一个AI研 究组Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP语言 LISP到今天还在用"LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别这笔资助来自国防部 高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐 大量的程序 以后几年出现了大量程序其中一个著名的叫"SHRDLU""SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程在MIT由Marvin Minsky领导的研究人员发现, 面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻辑问题其它如在60年代末出现的"STUDENT"可以解决代数 问题,"SIR"可以理解简单的英语句子这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助 70年代另一个进展是专家系统专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率由于当时计算机已 有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律专家系统的市场应用很广十年间,专家系统被用于股市预 测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为 可能 70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论另外David Marr提出了机器视觉方 面的新理论,例如,如何通过一副图象的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图象通过分析这些信 息,可以推断出图象可能是什么同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出 80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域1986年,美国AI相关软硬件销售高达25亿 美元专家系统因其效用尤受需求象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程杜邦,通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来 从实验室到日常生活人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前有了象美国人工智能协会这样的基金会因为AI开发 的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮150多所象DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公 司共花了10亿美元在内部的AI开发组上 其它一些AI领域也在80年代进入市场其中一项就是机器视觉 Minsky和Marr的成果现在用到了生 产线上的相机和计算机中,进行质量控制尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不 同到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元 但80年代对AI工业来说也不全是好年景86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车"这个项目目的是研制一种 能完成许多战地任务的机器人由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费 尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊 逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径总之,80年代AI被引入 了市场,并显示出实用价值可以确信,它将是通向21世纪之匙 人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器AI技术也进入了家庭智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活
《自然》（英语：Nature）是世界上最早的科学期刊之一，也是全世界最权威及最有名望的学术杂志之一，首版于1869年11月4日。虽然今天大多数科学期刊都专一于一个特殊的领域，《自然》是少数（其它类似期刊有《科学》和《美国国家科学院院刊》等）依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的期刊。在许多科学研究领域中，每年最重要、最前沿的研究结果是在《自然》中以短文章的形式发表的。
人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了 计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。 人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。 这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？ 对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。 现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。 他认为，如果一台计算机能过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。 人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍， 人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究； 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 人工智能的传说可以追溯到古埃及 但随着1941年以来电子计算机的发展,技术已最终可以创造 出机器智能"人工智能"(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的从那 以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展在它还不长的历史中,人工智能的发 展比预想的要慢,但一直在前进从40年前出现到现在,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 计算机时代 1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路1949年改进后的能存储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,并最终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 AI的开端 虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系 Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果而反馈机制是有可 能用机器模拟的这项发现对早期AI的发展影响很大 1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序这个程序被许多人 认为是第一个AI程序它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题"逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"从那时起,这个领域被命名为 "人工智能"虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础 Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了 Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心研究面临新的挑战: 下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统 1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题两年以后,IBM成立了一个AI研 究组Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP语言 LISP到今天还在用"LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别这笔资助来自国防部 高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐 大量的程序 以后几年出现了大量程序其中一个著名的叫"SHRDLU""SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程在MIT由Marvin Minsky领导的研究人员发现, 面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻辑问题其它如在60年代末出现的"STUDENT"可以解决代数 问题,"SIR"可以理解简单的英语句子这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助 70年代另一个进展是专家系统专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率由于当时计算机已 有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律专家系统的市场应用很广十年间,专家系统被用于股市预 测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为 可能 70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论另外David Marr提出了机器视觉方 面的新理论,例如,如何通过一副图象的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图象通过分析这些信 息,可以推断出图象可能是什么同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出 80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域1986年,美国AI相关软硬件销售高达25亿 美元专家系统因其效用尤受需求象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程杜邦,通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来 从实验室到日常生活人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前有了象美国人工智能协会这样的基金会因为AI开发 的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮150多所象DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公 司共花了10亿美元在内部的AI开发组上 其它一些AI领域也在80年代进入市场其中一项就是机器视觉 Minsky和Marr的成果现在用到了生 产线上的相机和计算机中,进行质量控制尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不 同到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元 但80年代对AI工业来说也不全是好年景86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车"这个项目目的是研制一种 能完成许多战地任务的机器人由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费 尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊 逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径总之,80年代AI被引入 了市场,并显示出实用价值可以确信,它将是通向21世纪之匙 人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器AI技术也进入了家庭智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活
能力水平逐渐显示出超强优势，但是还需要加强
在很多领域已经成熟啦哈，很多人都不太了解人工智能哈，我来细说一下：首先不要一提到人工智能就想到机器人什么的，那个确实是属于人工智能，但只是其一小部分现在人工智能在以下这几个领域，已经成熟：（1）搜索，google就是一个人工智能的经典例子，其web spider（也就是我们国人常说的搜索引擎）大量应用人工智能，如果没有人工智能绝对没有今天的（2）自然语言解析：iphone的siri是经典例子之一，其实自然语言解析这块已经研究了20多年了，不能说很完美，但几近于成熟啦，用过siri就知道，其真的很强大，其实google做自然语言解析这块也很强大，2005年时有个google wave的项目，但因为太前卫了，没有适应人们落后的生活方式，而最终不了了之（3）航天：中*国*的*航*天用的人工智能还不是很明显，因为我们现在所涉及到的领域还用不到这么高的东西，几个月前的神九用的“迭代制导”其实也算不上人工智能，充其量是”动态规划“算法，但最近的美国的好奇号，你可以关注一下，这个真的是应用了大量的人工智能，其降落火星的仅仅7分钟的这个过程，完全自主完成，仅这个过程就用了几十万行代码，（4）工业方面：还是老话题，工业机器人，这是标准的人工智能，不要有怀疑哈，举个例子：例如自动将物品分类就是一个很典型的人工智能的例子，你可能觉得这个是不是太简单了，但基本每本人工智能的书上都会有这个例子（5）军*事：这个不用说了吧，现代战机，基本都是人工智能，当然还有什么为了&国&家&安&全&的”过#滤#系#统“（6）还有很多方面：例如模式识别，什么的都是老话题啦，还有什么图像解析什么的（7）总之，我们现在正在用着很多人工智能，今年12月末的时候google就要推出google的project glass啦，其必将成为人工智能的又一个经典的例子，你可以关注一下（8）你是计算机专业的吗，如果对人工智能感兴趣的话，可以研究这方面啊，这应该很有前景
人工智能和机器人自动化对全球劳动力市场的潜在影响。
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