AI發明英語

❶ 跪求此英語短文翻譯……

關於A.I.（人工智慧）你了解多少？人工的意思是「人造」，智能的意思是「學習、理解事物的能力」。人工智慧主要是關於使機器思考、說話、做事和觀察的。從玩游戲到幫助醫生工作，人工智慧的技術在很多領域中被廣泛使用。在A.I.（人工智慧）的幫助下，我們周圍的許多機器工作得很有效率。
人類一直夢想著製造「能思考的機器」。1770年，Wolfgang Kempelen(1734—1804)製造了一個能夠下國際象棋的名為「Turk」的木製機器。它下國際象棋十分厲害，甚至還打敗了一些當時的頂尖棋手。後來人們發現Turk不是真正的智能機器人。在機械外殼的裡面藏有一個象棋手。John McCarthy (1972—)被認為是人工智慧之父。他創造了「A.I.（人工智慧）」這個詞，並且建立了如今很多A.I.（人工智慧）研究者都在使用的LISt Processor（鏈表處理語言）。
A.I.（人工智慧）如何起作用？A.I.（人工智慧）運用了各個領域中的構想……

LZ給的原文到這就沒了，翻譯完畢~

❷ 跪求一篇關於發明機器人的英語作文

mynameisLinTao..ItwillbeaproctofAI(artificialintelligence)anditcandosomanythingsforme,,...addeptoall,itcouldalsobemyteachers,teachingmeEnglishandMath!Whatanassumerobotitwillbe!,

❸ AI的發明真的是完全顛覆了倫理的認知嗎

AI的發明不會完全顛覆了倫理的認知。人工智慧技術正變得越來越強大，那些最早開發和部署機器學習、人工智慧的企業現在也開始公開討論其創造的智能機器給倫理道德帶來的挑戰。去年和今年兩次的圍棋「人機大戰」都以人類失敗告終，這讓許多人質疑人類智慧不如機器，人類可能被人工智慧所取代。隨著技術的發展，人工智慧在陪伴機器人領域中的應用已走入越來越多的家庭，機器承擔著越來越多（來自人類）的決策任務，更多人擔憂的是，有一天會不會真出現如美國大片里機器人失控追殺人類的場面？人工智慧技術正變得越來越強大，那些最早開發和部署機器學習、人工智慧的企業現在也開始公開討論其創造的智能機器給倫理道德帶來的挑戰。

中國社會科學院哲學研究所研究員甘紹平：機器人與具有自由選擇能力的人有根本的區別。前者的行為取決於原因，後者的自主決斷取決於理由，而決定意味著對不同理由的思考和選擇。原因從屬於自然界的必然性，理由則起源於人際交往、社會關聯的運行規則和對文化歷史經驗累積的反思與醒悟。道德選擇的前提是自由意志。意志自由只屬於能夠對理由進行思考、判定、權衡與抉擇的人。機器人不可能擁有自由意志，也不可能具備倫理決策的理解力。

❹ 初四英語an accidentai invention翻譯

an accidentai invention
一個偶見的發明

❺ 人工智慧誰發明的

其實這個是很多人共同努力的結果。沒有一個具體的人。早期比較有名的人物有：
圖靈：計算機界的大哥大，少年天才，結果是個基佬，被人發現，然後給隔離治療了，最後吃蘋果中毒死了，蘋果的起源就是來自這個人，所以這個是最有名氣的。
巴貝奇：著名的敗家子，父親是銀行家，家裡很有錢，最早的計算機發明人，在沒有電的時代就創造出了純機械計算機，你不會想到這貨最後是窮死的。
馮諾依曼：這貨也很有名，只是怎麼看他都不如圖靈和巴貝奇奇葩，因為這貨是個數學家。其製造的計算機參與了原子彈的研製。因為其論文是他和另外兩個人合作的，但是另外兩個人沒有署名，所以他被帶上了一頂灰帽子，有欺世盜名的不光彩。不過不管怎麼說，他依舊是歷史上的大哥，過去幾十年的計算機體系都是沿用馮諾依曼的理論所創建的。不過以後可能會變了，在互聯網思路和量子計算機的情況下，計算機的結構要發生重大轉變了。
約翰·阿塔那索夫：也提一提他把。和巴貝奇不同的是這貨有錢，白手起家自己開公司，最後把公司交給兒子打理，自己去搞發明創造去了。所以他是個實幹家，名副其實的造出來了計算機。但是他自認為最牛逼的不是造計算機，而是發明了一套能幫助人們學英語的音標。結果我們到現在也沒看到他的音標。
人工智慧伴隨著計算機的誕生而不斷發展，事實上，平均每10年，人工智慧就爆發一次人工智慧要逆天的了豪言壯語，然後大家開始投資這個領域，拿到錢之後，然後就沒有然後了。人工智慧的話題就會消失一段時間。
從總體上看人工智慧的發展，演算法的豐富，每年都在不斷的刷新著。從事這個研究的人，從來就沒有放棄過，只是這是一場長跑，絕不是一夜之間就成功了的事情。路漫漫其修遠兮~

❻ 人工智慧的發展簡史

人工智慧的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發展，技術已最終可以創造出機器智能，「人工智慧」（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一詞最初是在1956年DARTMOUTH學會上提出的，從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴展，在它還不長的歷史中，人工智慧的發展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現至今，已經出現了許多AI程序，並且它們也影響到了其它 技術的發展。 1941年的一項發明使信息存儲和處理的各個方面都發生了革命.這項同時在美國和德國出現的 發明就是電子計算機.第一台計算機要佔用幾間裝空調的大房間，對程序員來說是場噩夢：僅僅為運行一 個程序就要設置成千的線路.1949年改進後的能存儲程序的計算機使得輸入程序變得簡單些，而且計算機 理論的發展產生了計算機科學，並最終促使了人工智慧的出現.計算機這個用電子方式處理數據的發明，為人工智慧的可能實現提供了一種媒介.
雖然計算機為AI提供了必要的技術基礎，但直到50年代早期人們才注意到人類智能與機器之間 的聯系. NORBERT WIENER是最早研究反饋理論的美國人之一.最熟悉的反饋控制的例子是自動調溫器.它 將收集到的房間溫度與希望的溫度比較，並做出反應將加熱器開大或關小，從而控制環境溫度.這項對反饋 迴路的研究重要性在於：WIENER從理論上指出，所有的智能活動都是反饋機制的結果.而反饋機制是有可 能用機器模擬的.這項發現對早期AI的發展影響很大.
1955年末，NEWELL和SIMON做了一個名為邏輯專家(LOGIC THEORIST）的程序.這個程序被許多人 認為是第一個AI程序.它將每個問題都表示成一個樹形模型，然後選擇最可能得到正確結論的那一枝來求解 問題.邏輯專家對公眾和AI研究領域產生的影響使它成為AI發展中一個重要的里程碑.1956年，被認為是 人工智慧之父的JOHN MCCARTHY組織了一次學會，將許多對機器智能感興趣的專家學者聚集在一起進行了一 個月的討論.他請他們到 VERMONT參加 DARTMOUTH人工智慧夏季研究會.從那時起，這個領域被命名為 人工智慧.雖然 DARTMOUTH學會不是非常成功，但它確實集中了AI的創立者們，並為以後的AI研究奠定了基礎.
DARTMOUTH會議後的7年中，AI研究開始快速發展.雖然這個領域還沒明確定義，會議中的一些思想 已被重新考慮和使用了. CARNEGIE MELLON大學和MIT開始組建AI研究中心.研究面臨新的挑戰：下一步需 要建立能夠更有效解決問題的系統，例如在邏輯專家中減少搜索；還有就是建立可以自我學習的系統.
1957年一個新程序，通用解題機(GPS）的第一個版本進行了測試.這個程序是由製作邏輯專家 的同一個組開發的.GPS擴展了WIENER的反饋原理，可以解決很多常識問題.兩年以後，IBM成立了一個AI研 究組.HERBERT GELERNETER花3年時間製作了一個解幾何定理的程序.
當越來越多的程序涌現時，MCCARTHY正忙於一個AI史上的突破.1958年MCCARTHY宣布了他的新成 果：LISP語言. LISP到今天還在用.LISP的意思是表處理(LIST PROCESSING），它很快就為大多數AI開發者採納.
1963年MIT從美國政府得到一筆220萬美元的資助，用於研究機器輔助識別.這筆資助來自國防部 高級研究計劃署（ARPA），已保證美國在技術進步上領先於蘇聯.這個計劃吸引了來自全世界的計算機科學家，加快了AI研究的發展步伐. LOEBNER（人工智慧類）
以人類的智慧創造出堪與人類大腦相平行的機器腦（人工智慧），對人類來說是一個極具誘惑的領域，人類為了實現這一夢想也已經奮鬥了很多個年頭了。而從一個語言研究者的角度來看，要讓機器與人之間自由交流那是相當困難的，甚至可以說可能會是一個永無答案的問題。人類的語言，人類的智能是如此的復雜，以至於我們的研究還並未觸及其導向本質的外延部分的邊沿。 以後幾年出現了大量程序.其中一個著名的叫SHRDLU.SHRDLU是微型世界項目的一部分，包括 在微型世界（例如只有有限數量的幾何形體）中的研究與編程.在MIT由MARVIN MINSKY領導的研究人員發現，面對小規模的對象，計算機程序可以解決空間和邏輯問題.其它如在60年代末出現的STUDENT可以解決代數 問題，SIR可以理解簡單的英語句子.這些程序的結果對處理語言理解和邏輯有所幫助.
70年代另一個進展是專家系統.專家系統可以預測在一定條件下某種解的概率.由於當時計算機已 有巨大容量，專家系統有可能從數據中得出規律.專家系統的市場應用很廣.十年間，專家系統被用於股市預 測，幫助醫生診斷疾病，以及指示礦工確定礦藏位置等.這一切都因為專家系統存儲規律和信息的能力而成為可能.
70年代許多新方法被用於AI開發，著名的如MINSKY的構造理論.另外DAVID MARR提出了機器視覺方 面的新理論，例如，如何通過一副圖像的陰影，形狀，顏色，邊界和紋理等基本信息辨別圖像.通過分析這些信 息，可以推斷出圖像可能是什麼.同時期另一項成果是PROLOGE語言，於1972年提出. 80年代期間，AI前進更為迅速，並更多地進入商業領域.1986年，美國AI相關軟硬體銷售高達4.25億 美元.專家系統因其效用尤受需求.象數字電氣公司這樣的公司用XCON專家系統為VAX大型機編程.杜邦，通用 汽車公司和波音公司也大量依賴專家系統.為滿足計算機專家的需要，一些生產專家系統輔助製作軟體的公 司，如TEKNOWLEDGE和INTELLICORP成立了。為了查找和改正現有專家系統中的錯誤，又有另外一些專家系統被設計出來. 人們開始感受到計算機和人工智慧技術的影響.計算機技術不再只屬於實驗室中的一小群研究人員. 個人電腦和眾多技術雜志使計算機技術展現在人們面前.有了像美國人工智慧協會這樣的基金會.因為AI開發 的需要，還出現了一陣研究人員進入私人公司的熱潮。150多所像DEC（它雇了700多員工從事AI研究）這樣的公司共花了10億美元在內部的AI開發組上.
其它AI領域也在80年代進入市場.其中一項就是機器視覺. MINSKY和MARR的成果如今用到了生產線上的相機和計算機中，進行質量控制.盡管還很簡陋，這些系統已能夠通過黑白區別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有一百多個公司生產機器視覺系統，銷售額共達8千萬美元.
但80年代對AI工業來說也不全是好年景.86-87年對AI系統的需求下降，業界損失了近5億美元.象 TEKNOWLEDGE和INTELLICORP兩家共損失超過6百萬美元，大約占利潤的三分之一巨大的損失迫使許多研究領 導者削減經費.另一個令人失望的是國防部高級研究計劃署支持的所謂智能卡車.這個項目目的是研製一種能完成許多戰地任務的機器人。由於項目缺陷和成功無望，PENTAGON停止了項目的經費.
盡管經歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復發展.新的技術在日本被開發出來，如在美國首創的模糊邏輯，它可以從不確定的條件作出決策；還有神經網路，被視為實現人工智慧的可能途徑.總之，80年代AI被引入了市場，並顯示出實用價值.可以確信，它將是通向21世紀之匙. 人工智慧技術接受檢驗 在沙漠風暴行動中軍方的智能設備經受了戰爭的檢驗.人工智慧技術被用於導彈系統和預警顯示以 及其它先進武器.AI技術也進入了家庭.智能電腦的增加吸引了公眾興趣；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可買到；使用模糊邏輯，AI技術簡化了攝像設備.對人工智慧相關技術更大的需求促 使新的進步不斷出現.人工智慧已經並且將繼續不可避免地改變我們的生活。 人工智慧的一個比較流行的定義，也是該領域較早的定義，是由約翰·麥卡錫（JOHN MCCARTHY）在1956年的達特矛斯會議（DARTMOUTH CONFERENCE）上提出的：人工智慧就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現出的智能行為一樣。但是這個定義似乎忽略了強人工智慧的可能性（見下）。另一個定義指人工智慧是人造機器所表現出來的智能性。總體來講，對人工智慧的定義大多可劃分為四類，即機器「像人一樣思考」、「像人一樣行動」、「理性地思考」和「理性地行動」。這里「行動」應廣義地理解為採取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。
強人工智慧(BOTTOM-UP AI)
強人工智慧觀點認為有可能製造出真正能推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機器，並且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智慧可以有兩類：
類人的人工智慧，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。
非類人的人工智慧，即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。
弱人工智慧(TOP-DOWN AI)
弱人工智慧觀點認為不可能製造出能真正地推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是並不真正擁有智能，也不會有自主意識。
主流科研集中在弱人工智慧上，並且一般認為這一研究領域已經取得可觀的成就。強人工智慧的研究則處於停滯不前的狀態下。
對強人工智慧的哲學爭論
「強人工智慧」一詞最初是約翰·羅傑斯·希爾勒針對計算機和其它信息處理機器創造的，其定義為：
「強人工智慧觀點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反，只要運行適當的程序，計算機本身就是有思維的。」（J SEARLE IN MINDS BRAINS AND PROGRAMS. THE BEHAVIORAL AND BRAIN SCIENCES,VOL. 3,1980）這是指使計算機從事智能的活動。在這里智能的涵義是多義的、不確定的，像下面所提到的就是其中的例子。利用計算機解決問題時，必須知道明確的程序。可是，人即使在不清楚程序時，根據發現（HEU- RISTIC）法而設法巧妙的解決了問題的情況是不少的。如識別書寫的文字、圖形、聲音等，所謂認識模型就是一例。再有，能力因學習而得到的提高和歸納推理、依據類推而進行的推理等，也是其例。此外，解決的程序雖然是清楚的，但是實行起來需要很長時間，對於這樣的問題，人能在很短的時間內找出相當好的解決方法，如競技的比賽等就是其例。還有，計算機在沒有給予充分的合乎邏輯的正確信息時，就不能理解它的意義，而人在僅是被給予不充分、不正確的信息的情況下，根據適當的補充信息，也能抓住它的意義。自然語言就是例子。用計算機處理自然語言，稱為自然語言處理。
關於強人工智慧的爭論不同於更廣義的一元論和二元論（DUALISM）的爭論。其爭論要點是：如果一台機器的唯一工作原理就是對編碼數據進行轉換，那麼這台機器是不是有思維的？希爾勒認為這是不可能的。他舉了個中文房間的例子來說明，如果機器僅僅是對數據進行轉換，而數據本身是對某些事情的一種編碼表現，那麼在不理解這一編碼和這實際事情之間的對應關系的前提下，機器不可能對其處理的數據有任何理解。基於這一論點，希爾勒認為即使有機器通過了圖靈測試，也不一定說明機器就真的像人一樣有思維和意識。
也有哲學家持不同的觀點。DANIEL C. DENNETT 在其著作 CONSCIOUSNESS EXPLAINED 里認為，人也不過是一台有靈魂的機器而已，為什麼我們認為人可以有智能而普通機器就不能呢？他認為像上述的數據轉換機器是有可能有思維和意識的。
有的哲學家認為如果弱人工智慧是可實現的，那麼強人工智慧也是可實現的。比如SIMON BLACKBURN在其哲學入門教材 THINK 里說道，一個人的看起來是「智能」的行動並不能真正說明這個人就真的是智能的。我永遠不可能知道另一個人是否真的像我一樣是智能的，還是說她/他僅僅是看起來是智能的。基於這個論點，既然弱人工智慧認為可以令機器看起來像是智能的，那就不能完全否定這機器是真的有智能的。BLACKBURN 認為這是一個主觀認定的問題。
需要要指出的是，弱人工智慧並非和強人工智慧完全對立，也就是說，即使強人工智慧是可能的，弱人工智慧仍然是有意義的。至少，今日的計算機能做的事，像算術運算等，在百多年前是被認為很需要智能的。

❼ AI是什麼是哪個國家的先開始發明出來的

人工智慧(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。「人工智慧」一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後,研究者們發展了眾多理論和原理,人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，現在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更准確，因之當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智能才能完成的復雜任務」, 可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的, 人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智慧的主要物質手段以及能夠實現人工智慧技術的機器就是計算機, 人工智慧的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外, 人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。

❽ 人工智慧誕生於什麼地方

人工智慧誕生於美國達特茅斯學院。

從計算機教育的角度看，美國達特茅斯學院無愧是普及計算機教育的策源地，因為BASIC語言就誕生於此地，人工智慧最早的會議在此間開幕，校園網電子郵件也在此校發端並融入師生的教學和日常生活中。

前任校長，教一年級新生的電腦教授就是電腦BASIC語言的發明人約翰·柯梅尼（John Kemeny）。在他的任期中，大力在達特茅斯普及電腦，建立起一套全國最完善的電腦系統，把電腦帶進從物理到哲學的每一門課程。

達特茅斯的電腦中心不分日夜地開放，所有教室和宿舍里都有與整個校園網路的連線，一貫保守的達特茅斯學院在這方面確是走在了美國的最前沿。

1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，並首次提出了「人工智慧」這一術語，它標志著「人工智慧」這門新興學科的正式誕生。

(8)AI發明英語擴展閱讀

發展簡史：

人工智慧的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發展，技術已最終可以創造出機器智能，「人工智慧」（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一詞最初是在1956年DARTMOUTH學會上提出的。

從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴展，在它還不長的歷史中，人工智慧的發展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現至今，已經出現了許多AI程序，並且它們也影響到了其它技術的發展。

1941年的一項發明使信息存儲和處理的各個方面都發生了革命。這項同時在美國和德國出現的發明就是電子計算機。第一台計算機要佔用幾間裝空調的大房間，對程序員來說是場噩夢：僅僅為運行一 個程序就要設置成千的線路。

1949年改進後的能存儲程序的計算機使得輸入程序變得簡單些，而且計算機理論的發展產生了計算機科學，並最終促使了人工智慧的出現。計算機這個用電子方式處理數據的發明，為人工智慧的可能實現提供了一種媒介。

❾ AI(人工智慧)的英文全稱AI指什麼,包含什麼

工智能（Artificial Intelligence）是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新技術科學。人工智慧領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新技術科學。
人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，可以產出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究主要有機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
自從人工智慧誕生以來，理論和技術越來越成熟，應用領域在不斷的擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以把人的意識、思維的信息過程的模擬。雖然人工智慧不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過人的智能。
優點：
1、在生產方面，效率更高且成本低廉的機器及人工智慧實體代替了人的各種能力，人類的勞動力將大大被解放。
2、人類環境問題將會得到一定的改善，較少的資源可以滿足更大的需求。
3、人工智慧可以提高人類認識世界、適應世界的能力。
缺點：
1、人工智慧代替了人類做各種各樣的事情，人類失業率會明顯的增高，人類就會處於無依靠可生存的狀態。
2、人工智慧如果不能合理利用，可能被壞人利用在犯罪上，那麼人類將會陷入恐慌。
3、如果我們無法很好控制和利用人工智慧，我們反而會被人工智慧所控制與利用，那麼人類將走向滅亡，世界也將變得慌亂。

❿ 日本發明AI翻譯耳機支持日中英三國語言是真的嗎

喜歡追日漫、看日系動作片的小夥伴一定都會有這樣的夢想：如果哪天有一副耳機，能同聲把日語翻譯過來，最好再帶點情緒，就再好不過了，那感覺肯定是看字幕比不了的。

雖然聽起來挺復雜，但實際上，整個過程僅耗時很短，你說完話後2秒鍾，對方就能聽見翻譯了。該耳機可支持中、英、日三國語言，三人以上也能各自通過母語自然交流。

此外，相比以往傳統的翻譯軟體，得益於AI深度學習技術，該耳機的翻譯准確度從6-7成提升到9成，應付日常會話完全沒有問題。

據了解，該翻譯耳機將向企業提供，力爭實用化。