人工智能的主要分支都有哪些

自然语言处理（NLP）如今已经成为人工智能领域中不可或缺的重要分支。然而，令人惊讶的是，NLP的起源甚至早于"人工智能"概念的诞生（达特茅斯会议）。在这个领域中，最广为人知且被普遍认可的起点，要追溯到艾伦·图灵在其开创性论文《计算机器与智能》中提出的"图灵测试"。他提出的核心理念是：让计算机能够与人类进行如此自然、流畅的对话，以至于人类无法分辨对方是机器还是真人。这个看似简单的概念实际上涵盖了自然语言处理的两大核心领域：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。前者要求机器能够准确理解人类语言的复杂性和微妙之处，而后者则需要机器能够生成流畅、自然、符合语境的人类语言。

[heading4](1)人工智能目前人们对人工智能的定义并不统一。欧盟广泛使用的人工智能定义来自《2018年人工智能战略》，该战略指出：“人工智能（AI）是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）以实现特定目标来展示其智能行为的系统。基于人工智能的系统可以完全依赖于软件，在虚拟世界中运行（例如语音助手、图像分析软件、搜索引擎、语音和人脸识别系统）或者也可以嵌入硬件设备中（例如高级机器人、自动驾驶汽车、无人机或物联网应用程序）。”[4]郭佳楠：《欧盟人工智能的政策、伦理准则及规制路径研究》，载《互联网天地》，2023年第1期第26-32页。2021年《AI法案》提案第3条对人工智能的定义为：“AI系统指采用附录1中所列的一种或多种技术和方法开发的软件，该软件能生成影响交互环境的输出（如内容、预测、建议或决策），以实现人为指定的特定目标。”其中，附录1列举的技术方法主要包括：机器学习方法（包括监督、无监督、强化和深度学习）；基于逻辑和知识的方法（包括知识表示、归纳编程、知识库、影响和演绎引擎、符号推理和专家系统）；统计方法，贝叶斯估计，以及搜索和优化方法。事实上，“人工智能”的概念自1956年于美国的达特茅斯学会上被提出后，其所涵盖的理论范围及技术方法随着时代的发展也在不断扩展。如今，人工智能技术也发展出多个技术分支，应用于不同的领域中。相比于《2018年人工智能战略》，2021年《AI法案》提案对于人工智能的定义采取更加宽泛的界定标准。值得注意的是，在2022年《AI法案》妥协版本中，欧盟理事会及欧洲议会对于上述界定的观点有进一步意见，其认为“AI系统”的定义范围应适当缩窄，并侧重强调机器学习的方法。

机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径之一，即以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域科际集成，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。[heading1]自然语言是什么？[content]自然语言（NLP）认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言处理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。[heading1]AI的推理是什么？[content]推理是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程。这也有叫做预测或推断。[heading1]AI的训练是什么？[content]训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，通过大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练需要较高的计算性能、能够处理海量的数据、具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。