下面我介绍两个突出的人工智能例子

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然而，如果仔细观察，就会发现人工智能这个术语分为许多不同的主题领域，这些领域不一定相互关联。

1. 反汇编语言
例如，计算机语音识别是一种尝试，旨在创建一种人工智能，从模拟声波流中生成数字信息包。这种智能必须学会区分什么是单词——单词的开始和结束，以及所讲的是长元音还是短元音。它必须能够从其他声音中提取单词，最重要的是，它必须正确识别语言。所有这些都需要大量的工作，而且即使对于幼儿来说也并不总是容易的

2. 观察并识别
另一个领域是例如模式分析或模式识别，其用于例如字符识别、指纹识别或虹膜扫描。在这里，人工智能必须将模式与背景噪声、杂质或其他破坏因素区分开来并提取它们。它必须能够识别特征，更重要的是，毫无疑问地识别它们，并将它们 捷克共和国 数字数据 与相似但不相同的特征区分开来。软件最初并不关心它是什么信息，例如哪个字母或谁的指纹。它必须识别并分类、分组并判断。直到后来，有时甚至在其他软件中，才可以与其他数据集进行比较。

“智能”到底有多智能？
但人工智能远不止识别模式、语言或物体。几乎更重要的是从已知知识中得出结论，认识联系，提前思考和计划。真正的智能可以描述其环境，在最好的情况下甚至可以描述其自身，解释联系，制定目标并据此做出决策。然而，在大多数情况下，这些技能仅限于人类定义的行为策略，其参数会随着时间的推移而调整，但基本特征保持不变。

图灵测试——机器可以欺骗我们吗？
参与第二次世界大战期间破译德国无线电信息的计算机科学家和数学家艾伦·图灵也探讨了人工智能的话题。他开发了所谓的图灵测试，旨在确定机器是否具有智能。具体来说，它涉及允许一个人与计算机进行通信，而不知道它是一台计算机。如果计算机无法根据答案将其与人类区分开来，那么它就可以被认为是智能的。曾经有人尝试编写这样的可以与人类交流的软件，但是效果十分有限。他们无法应对复杂的语言和不可预见的情况，并且反应不自然，这表明他们就像机器一样。

有几点观点认为该测试不合适。例如，机器可能很智能，但仍然不能像人类一样交流。此外，该测试仅检查功能性，而不检查意向性或意识。答案是，即使没有意识，系统也可以是智能的，而且不需要有意图。一条指令可能就足够了。