美國人工智慧專業詳細介紹，贏了柯潔九段的阿爾法狗，等著大家去突破呢！

今天，世界排名第一的柯潔九段與圍棋人工智慧AlphaGo展開對弈，最終柯潔以四分之一子的劣勢惜敗。他說：阿爾法狗真的下得非常好。我覺得現在AI跟去年完全是兩個人，上一次還是很接近人的，現在越來越接近圍棋上帝了。

通過去年和今年的人機圍棋大戰，大家已經領略了人工智慧的威力，許多小夥伴也都想向人工智慧方向發展，今天就給大家介紹一下美國的人工智慧專業。有志於學習這個專業的小夥伴，人工智慧的未來，等著你們去不斷突破，不斷給世界帶來驚喜呢！

Artificial Intelligence 人工智慧，顧名思義，研究的主要是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的複雜工作。

AI需要非常廣泛的知識面和訓練，學AI的學生要做好思想準備的是，你們不僅需要CS的雄厚的基礎知識，還需要了解一些認知心理學、語言學、哲學和工程學的知識才能在未來的發展更順利。除此之外，還需要掌握一些技能和工具，例如統計學、神經科學、控制、優化和運籌學。所以AI的申請者不是以單純地成為IT人為目的的，而是要擁有豐富的知識量和技能的，未來多是沖著做researcher而去的。

AI在從誕生到現在雖然每一步的發展都不是突飛猛進，但是它從誕生開始發展到現在，已經實際應用到了很多的領域，例如生物信息學（bioinformatics）、網路和系統（networking and systems）、搜索（search）和信息檢索（information retrieval），說得通俗一點，例如指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別等都是AI工作者的功勞。

AI的研究領域通常包括知識表示和推理（knowledge representation and reasoning）、機器學習（learning）、規劃（planning）、決策（decision-making）、視覺（vision）、機器人（robotics）、語音和語言處理（speech and language processing），在這些主要的研究領域裡，通常包括的研究課題如下：

機器學習：圖形模型（Graphical models）、核方法（Kernel methods）、非參數貝葉斯方法（Nonparametric Bayesian methods）、強化學習（Reinforcement learning）、問題解決（Problem solving）、決策（decisions）和遊戲程序（games）。

知識表示和推理：一階概率邏輯（First order probabilistic logics）、符號代數（Symbolic algebra）。

搜索和信息檢索：協同過濾（Collaborative filtering）、信息提取（Information extraction）、圖像和視頻搜索（Image and video search）、智能信息系統（Intelligent information systems

語音和語言：從語法上分析（Parsing）、機器翻譯（Machine translation）、語音識別（Speech Recognition）、情境建模（Context Modeling）、對話系統（Dialog Systems）

視覺：分組和圖形/背景原則（Grouping and Figure-Ground）、目標識別（Object Recognition）、人類活動識別（Human Activity Recognition）、主動視覺（Active Vision）

機器人：路徑規劃（Motion Planning ）、計算幾何學（Computational Geometry）、計算機輔助外殼和醫學分析、規劃和監測（Computer assisted surgical and medical analysis, planning, and monitoring）、無人飛行器（Unmanned Air Vehicles）

專家系統：關於專家系統，維基百科對其說明非常有參考價值：「專家系統是早期人工智慧的一個重要分支，它可以看作是一類具有專門知識和經驗的計算機智能程序系統，一般採用人工智慧中的知識表示和知識推理技術來模擬通常由領域專家才能解決的複雜問題。一般來說，專家系統=知識庫+推理機，因此專家系統也被稱為基於知識的系統。

一個專家系統必須具備三個要素：

1.領域專家級知識；2.模擬專家思維；3.達到專家級的水平。

專家系統能為它的用戶帶來明顯的經濟效益。用比較經濟的方法執行任務而不需要有經驗的專家，可以極大地減少勞務開支和培養費用。由於軟體易於複製，所以專家系統能夠廣泛傳播專家知識和經驗，推廣應用數量有限的和昂貴的專業人員及其知識。從負面影響來看，專家系統在給它的用戶帶來經濟利益的同時，也造成一些人失業。因為專家系統的應用技術不僅代替了人的一些體力勞動，也代替了人的某些腦力勞動，有時甚至行使著本應由人擔任的職能，免不了引起法律糾紛。比如醫療診斷專家系統萬一出現失誤，導致醫療事故，怎麼樣來處理，開發專家系統者是否要負責任，使用專家系統者應負什麼責任等」。

AI從誕生到現在的發展很少有突飛猛進的時候，但是都在穩步發展的過程中，中間有經歷過低谷，但是AI的研究者們從未停止前進的步伐，如今AI已經更多地進入了商業領域，尤其是專家系統被廣泛應用到汽車公司、航空公司以及醫院裡，它在曲折地前進著。現在AI技術也進入了家庭，智能電腦吸引了大量的電子愛好者，一些面向蘋果機和IBM兼容機的應用軟體例如語音和文字識別已經不再陌生。雖然緩慢，可是不能否認的是人工智慧在改變著我們的生活，而且將繼續不可避免地改變我們未來的生活。

在最初組建AI研究中心的Carnegie Mellon University和MIT，以及在UC-Berkeley、Cornell University、UIUC、University of Texas – Austin、University of Maryland等很多學校，AI都是計算機科學下設的重要的分支，有自己的實驗室，並且都各自有相關的教授在從事該領域的研究。

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