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人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种模仿人类智能的技术，旨在通过计算机程序和设施来实现人类智能的性能。依据性能和技术的不同，人工智能能够分为三类：弱人工智能（针对特定工作的模仿智能）、强人工智能（可能实现人类所有智能工作的智能）和超人工智能（具备创新能力和自主意识的智能）。
人工智能的历史演变能够追溯到 20 世纪 50 年代。过后，科学家们提出了“人工智能”这个概念，并开始钻研如何让计算机具备人类智能。从那时起，人工智能经验了几次低潮与低谷。晚期的钻研次要集中在基于规定的符号操作和逻辑推理。随着计算机技术的倒退，机器学习、深度学习等关键技术逐步崛起，使得人工智能在近年来获得了重大突破。
人工智能的关键技术包含机器学习、深度学习、自然语言解决、计算机视觉、常识图谱等。其中，机器学习是一种通过训练数据对计算机进行主动学习和改善的办法。深度学习则是机器学习的一个分支，次要采纳多层神经网络进行学习。自然语言解决（Natural Language Processing，NLP）是人工智能畛域的一个重要方向，旨在让计算机了解和生成人类语言。计算机视觉则是钻研如何让计算机从图像或视频中获取有价值的信息。常识图谱则是用图谱构造示意实体和实体之间的关系，以便于计算机了解和解决。
人工智能在泛滥畛域获得了宽泛的利用，其中自然语言解决（NLP）和机器翻译是典型的利用场景。自然语言解决旨在让计算机了解和生成人类语言，为人类和计算机之间的交换提供了桥梁。在理论利用中，自然语言解决技术曾经广泛应用于搜索引擎、智能客服、语音辨认等畛域。
机器翻译则是自然语言解决的一个重要利用方向。随着全球化的倒退，人们对于跨语言沟通的需要日益增长。机器翻译技术通过剖析源语言和目标语言的语法、语义和语境，实现主动翻译。近年来，随着深度学习等技术的倒退，机器翻译的性能失去了显著晋升。现在，机器翻译曾经利用于在线翻译、跨国企业沟通、国内会议等多个场景。
除了自然语言解决和机器翻译，人工智能在其余畛域的利用也日益成熟。例如，在医疗畛域，人工智能能够通过剖析大量病例数据，辅助医生进行诊断和医治。在主动驾驶畛域，人工智能技术能够通过计算机视觉和机器学习，实现车辆主动驾驶。此外，人工智能还在金融、教育、物联网等畛域施展着重要作用。
总之，人工智能技术作为一种模仿人类智能的技术，其起源能够追溯到 20 世纪 50 年代。随着计算机技术的倒退，人工智能在多个畛域获得了重大突破，其中自然语言解决和机器翻译是典型的利用场景。在将来，人工智能技术将持续倒退，为人类社会带来更多便当和翻新。
