一、人工智能：计算、智能、感知

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究计算机系统如何模拟、扩展和拓展人类智能的学科。它涵盖了多个层面的智能，其中包括计算智能、感知智能以及智能的应用等。

计算智能

计算智能是人工智能中的一个重要方面，它强调通过计算机算法和模型来模拟和实现人类的智能行为。计算智能包括了机器学习、模式识别、推理推断以及自然语言处理等技术，通过这些技术，计算机能够从大量数据中学习和识别模式，并基于这些模式做出预测和决策。

感知智能

感知智能是指计算机能够模拟人类的感知和认知能力，包括视觉、听觉、语音识别等方面。通过使用各种传感器和算法，计算机可以感知和理解环境信息，并作出相应的反应。例如，计算机可以通过图像识别技术来识别物体，通过语音识别技术来理解人类的语言。

智能的应用

人工智能的应用非常广泛，涵盖了各个领域。在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行诊断和治疗决策；在交通领域，人工智能可以优化交通流量和规划路线；在金融领域，人工智能可以进行风险评估和投资决策等。随着技术的不断发展和进步，人工智能的应用领域还将继续扩展。

总之，人工智能的发展离不开计算智能、感知智能和智能的应用等方面的研究和实践。它将为社会带来许多便利和创新，并对未来的科技发展产生深远的影响。

二、智能感知与人工智能的区别？

人工智能分为智能感知和智能服务两大部分。智能感知是人工智能的组成部分，即视觉、听觉、触觉等感知能力，包括计算机视觉、语音识别、智能分析、医疗服务。智能服务包括：安防、无人驾驶、机器人等。经过多年的人工智能研究，人工智能的主要发展方向：运算智能、感知智能、认知智能，这一观点如今已得到业界的广泛认可。

三、人工智能和智能感知哪个更好？

智能感知好。

智能感知是解决工业信息化建设、智慧城市建设、智能医疗、智能环保和智能家居等智能社会发展中迫切需要的新一代信息获取技术,实现视界信息的采集、处理、存储、传输,宛如智能社会的未来之眼,也是实现社会智能化的关键环节。 可以预见,该专业毕业生就业面将会很广泛,不会局限于工业、农业,城市建设、医疗设备开发、家居智能化等领域。

四、人工智能的演化过程有哪些A计算智能B感知智能C认知智能D存储智能？

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系统版本：windows7

人工智能的发展阶段大概可以分为三个方面，第一阶段：计算智能，第二阶段：感知智能，第三阶段：认知智能。

计算智能：机器开始像人类一样会计算，传递信息。

感知智能：机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些简单行动。

认知智能：机器开始像人类一样能理解、思考与决策。

五、人工智能是先有认知智能还是先有感知智能？

经过多年的人工智能研究，人工智能的主要发展方向：运算智能、感知智能、认知智能。这一观点如今也得到业界广泛的认可。人工智能应该是先有感知功能。

未来的世界应该是由顶尖专家和顶尖管理者协同管理人和机器的联合体的一个大未来，这就是我们认为的人机协同的机制。

人类今天的工作会越来越多的由后台的学习系统不断地学习到机器中，由机器来代替人类；而人类将投身于想象更大的未来，去做更有创意的事情。在这样的机制下，人类智慧大爆炸时代正在到来。

六、智能感知工程与人工智能哪个好？

智能感知工程和人工智能都是非常有前途的专业。智能感知工程是2020年我国新设的本科专业，隶属于工学仪器类，主要培养学生具备人工智能、智能制造、智慧健康等领域的工程技术人才需求，以数据提供能力为特色，培养高层次复合型人才，在智能制造、智慧健康、智能交通、航空航天、国防军工等行业有着广泛的应用 。

而人工智能专业则是研究如何让计算机模拟人类智能的一门学科，涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面。目前，人工智能已经成为了各行各业的热门话题，未来也将会有更多的应用场景 。

七、计算智能和感知智能的关键技术？

计算智能、感知智能、认知智能。计算智能,即机器“能存会算”的能力;感知智能,即机器具有“能听会说、能看会认”的能力,主要涉及语音合成、语音识别、图像识别、多语种语音处理等技术;认知智能,即机器具有“能理解会思考”的能力,主要涉及教育评测、知识服务、智能客服、机器翻译等技术。

八、人工智能 感知 认知

人工智能领域深耕多年，已成为当今科技领域炙手可热的话题。

近年来，人工智能在技术领域取得了巨大突破，不仅改变着我们的生活方式，也在不断拓展着人类认知的边界。从最初的概念提出到如今的实际应用，人工智能已经走过了一段漫长而又扣人心弦的发展历程。

技术的发展和应用

当谈及人工智能时，我们往往会联想到智能机器人、自动驾驶以及智能语音助手等应用。这些令人惊叹的技术背后，涉及到了复杂的算法和深入的学术研究。通过模拟人类的感知和认知能力，人工智能让机器能够像人类一样思考、学习和做出决策。

在感知方面，人工智能系统可以通过传感器收集数据，识别图像、声音、文字等，从而对周围环境有所了解。这种能力使得智能设备能够与人类进行交互，并逐渐变得更加智能化。

而在认知方面，人工智能系统利用深度学习等技术，模拟人类的大脑神经网络，从数据中学习、分析和推理。这种方式使得认知任务变得更加高效和精确，能够解决人类难以处理的复杂问题。

发展趋势和挑战

随着人工智能技术的不断发展，其应用领域也在不断扩大。从医疗健康、金融科技到智能制造等领域，人工智能正在发挥着越来越重要的作用。然而，随之而来的挑战也日益凸显。

一方面，在感知方面，人工智能系统仍面临着对环境数据的准确理解和处理能力的提升。另一方面，在认知方面，人工智能系统需要不断优化算法，提高学习效率和推理能力，以更好地应对复杂情况。

此外，人工智能的发展也引发了一系列的伦理和安全问题。如何确保人工智能系统的决策符合道德标准？如何防范人工智能可能存在的风险和滥用？这些问题亟待解决，需要技术人才和决策者们共同努力。

展望未来

尽管人工智能面临诸多挑战，但其发展势头仍然强劲。未来，随着技术的不断创新和应用场景的拓展，人工智能有望在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多便利和可能性。

在这个充满活力和变革的时代，人工智能将继续引领科技创新的方向，推动人类认知的不断进化。只有不断学习、探索和创新，我们才能更好地应对未来的挑战，并共同开创美好的明天。

九、人工智能研究的机器感知包括？

1 视觉感知

视觉系统由于获取的信息量更多更丰富，采样周期短，受磁场和传感器相互干扰影响小，质量轻，能耗小，使用方便经济等原因，在很多移动机器人系统中受到青睐。

视觉传感器将景物 的光信号转换成电信号。目前，用于获取图像的视觉传感器主要是数码摄像机。

在视觉传感器中主要有单目、双目与全景摄像机3种。

单目摄像机对环境信息的感知能力较弱，获取的只是摄像头正前方小范围内的二维环境信息；

双目摄像机对环境信息的感知能力强于单目摄像机，可以在一定程度上感知三维环境信息，但对距离信息的感知不够准确；

全景摄像机对环境信息感知的能力强，能在360度范围内感知二维环境信息，获取的信息量大，更容易表示外部环境状况。

但视觉传感器的缺点是感知距离信息差、很难克服光线变化及阴影带来的干扰并且视觉图像处理需要较长的计算时间，图像处理过程比较复杂，动态性能差，因而很难适应实时性要求高的作业。

2 听觉感知

听觉是人类和机器人识别周围环境很重要的感知能力，尽管听觉定位精度比是决定为精度低很多，但是听觉有很多其它感官无可比拟的疼醒。听觉定位是全向性的，传感器阵列可以接受空间中的任何方向的声音。机器人依靠听觉可以工作在黑暗环境中或者光线很暗的环境中进行声源定位和语音识别，这是依靠视觉不能实现的。

目前听觉感知还被广泛用于感受和解释在气体（非接触感受）、液体或固体（接触感受）中的声波。声波传感器复杂程度可以从简单的声波存在检测到复杂的声波频率分析， 直到对连续自然语言中单独语音和词汇的辨别，无论是在家用机器人还是在工业机器人中，听觉感知都有这广泛的应用。

3 触觉感知

触觉是机器人获取环境信息的一种仅次于视觉的重要知觉形式, 是机器人实现与环境直接作用的必需媒介。 与视觉不同, 触觉本身有很强的敏感能力可直接测量对象和环境的多种性质特征。 因此触觉不仅仅只是视觉的一种补充。 触觉的主要任务是为获取对象与环境信息和为完成某种作业任务而对机器人与对象、环境相互作用时的一系列物理特征量进行检测或感知。机器人触觉与视觉一样基本上是模拟人的感觉, 广义的说它包括接触觉、压觉、力觉、滑觉、冷热觉等与接触有关的感觉, 狭义的说它是机械手与对象接触面上的力感觉。

机器人触觉能达到的某些功能, 虽然其它感觉如视觉也能完成, 但具有其它感觉难以替代的特点。 与机器人视觉相比, 许多功能为触觉独有。 即便是识别功能两者具有互补性，触觉融合视觉可为机器人提供可靠而坚固的知觉系统。

十、人工智能对人感知的影响？

人工智能也是如此，可以将支撑它的核心技术能力分为两类：感知技术和认知技术。其中，感知技术可以归类为“听懂”，认知技术则可以统归为“回答”。而这两项技术都是由机器学习支撑的，这也是一再强调，机器学习是人工智能基础中的基础的根本原因。是具有很强的处理能力。