信息多的人做什么职业

1. 信息技术应用专业毕业以后可以做什么 就要岗位有哪些

可以用意念操控。
比如可以让机器人在你回家时帮你打扫卫生，做饭，洗碗

2. 说话多的人将来适合什么职业

导游，老师，培训老师，律师，演讲家，推销员，演说家，主持人，迎宾

3. 在职场中，信息员是做什么的

根据表层意思，信息员的主要工作就是登记和记录信息，每天查看，然后负责管理信息。当然，还要配合领导做一些其他的工作，信息员的工作一般是特别简单的，但是也要考验一个人的耐心程度和他是否细心，细心决定成败，如果你是一个粗心大意的人，那么还是不太适合做这份工作。
另外，信息员也会根据行业的选择而不同，有一部分行业的信息员还是比较难做的，因为需要负责的东西可不就只是文字表面那么简单了，比如说计算机行业的信息管理之类。如果你是一个职场小白，什么经验都没有的话，建议还是做那些没有经验就可以做这工作，然后当自己积累了一定的经验的时候，就可以做其他的了。看似常简单的工作，其实做起来是有挑战性的，所以并不是每一份工作都是你洋务几下就可以的，如果是你的心不在那里，那可能就不适合做工作了，你可能比较适合自己创业当老板，但是创业失败之后，可能就会回过头来再去想着工作了，在社会上磨练几年之后，你就会学乖了，所以找工作的时候一定要脚踏实地，这样的话，才能够更加长久，慢慢来嘛。可以问一下自己身边的做信息员工作的人，可以上网查一下资料，有很多工作过的出来分享，祝你好运吧！

4. 大学考上了信息工程专业，以后都会从事什么工作

从乱成一坨的信号中提取出感兴趣的成分是件很有意思的事，比如雷达信号合成、图像各种变换、CT扫描，车牌、人脸、指纹识别，有点人工智能的feel。靠“刷脸”走遍全天下的理想也许就会在咱们手中实现！

由于电子信息专业知识太多，所以一般做硬件开发的公司员工都比较多，工作的分工也比较细。因为一个人的能力有限，不可能掌握所有的知识。比如一些人专门设计外壳，一些人专门设计电路板，一些人专门搞出厂测试，一些人专门编写程序，一些人专门从事逻辑设计，一些人专门搞高频无线……

电子行业需要干一行专一行，而不是学一行丢一行。在单片机，CPLD方面有了比较好的基础，从事这方面的设计会得心应手。如果你改而从事别的设计，比如设计外壳，将一切从头开始。咱们在找工作的时候可以根据自己的兴趣，选择心仪的企业和职位，毕竟兴趣是高效工作的前提！

方向二：互联网软件开发

单说软件开发，是硬件开发的基础，所以在硬件开发的企业中也能找到软件开发的职位，比如单片机编程、嵌入式系统的编译和调试等等。而互联网软件方向主要指的是APP、Web端开发等等。

如果同学们能熟练使用C++、JAVA，可以从事面向对象的企业型的应用开发、公司企业Web页面设计、Internet可视化软件开发及动画、Web服务器手机上的JAVA游戏开发等等工作。互联网飞速发展的时代，程序员的需求量依然很大，学电子信息工程的我们当个专职程序员也不失为一个好出路。程序员的工作累归累，工资也很丰厚。

职位及发展方向：做软件工程师的初期处于被领导的地位，有了一定的团队开发工作经验后，可以向项目主管或者项目经理方向发展，自己带团队做项目，测试通过的时候那种成就感也是不可言喻的。

方向三：电子设备销售、营销

对于以上几个方向都不太感兴趣的同学可以从事电子设备销售这一行业。电子设备行业的竞争很激烈，想要在市场上占有一定份额，在产品上必须要有一定优越性。作为销售，除了销售必备的说服力，咱们首先要充分了解公司产品的“卖点”，和同类型的产品相比，在技术上有哪些突破。而这些新技术必然会涉及咱们专业领域的知识，所以学电子信息工程的我们，在电子设备销售上的优势就在于，更容易get专业性强的销售技能。

除了销售，咱们也可以去做电子设备的售前咨询或售后技术支持。很多大型电子设备商家不止有实体店，还有自己的网店，像苏宁易购、京东等等都可以考虑，这类工作更适合事业心不强、追求稳定的妹子们。

发展方向及职位：销售是很磨练人的行业，有一定经验之后可以向市场营销方向发展。从销售人员发展到市场部，做到部门经理。

方向四：通信

偏通信方向的工作主要有两种，一是做工程，也就是通信工程设计、施工和调试等；二是在运营商、通信产品商从事开发工作，路由器、交换机、软件等。

做工程的主要是在施工单位，比如中国通信服务有限公司、中国通信建设集团有限公司，做技术和项目管理工作。做硬件或软件开发的主要是在各大运营商企业（移动、电信、联通）。

想要从事通信方面工作的同学，除了专业技能之外还要懂各种通信相关协议，开发平台从ARM、DSP到Linux、Unix等等很多工作，需要很扎实的专业基础。通信方向的专业对口性不强，但也不失为一个可行的选择。

5. 可以从事的信息类的职业有哪些

子信息工程专业

就业前景：主要到电子信息科学与技术、计算机科学与技术及相关领域和行政部门从事科学研究、教学、科技开发、产品设计、生产技术管理工作。

求职建议：大学生可从事电子设备和信息系统的设计、应用开发以及技术管理等工作。如，电子工程师设计开发一些电子、通信器件；软件工程师设计开发与硬件相关的软件。

通信工程专业

就业前景：大学生可从事无线通信、电视、大规模集成电路、智能仪器及应用电子技术领域的研究，设计和通信工程的研究、技术引进和技术开发工作。近年来，该专业毕业生大都在通信系统、高科技开发公司、科研院所、设计单位、金融系统、民航、铁路及政府和大专院校等单位就业。

求职建议：通信工程专业涉及技术含量较高，因此，大学生要打牢自己的技术功底，重视通信工程实践能力的训练，掌握扎实专业基础知识，还要培养电子与通信系统的设计、开发能力。

信息与计算科学专业

就业前景：信息与计算科学专业学生就业面宽，适宜到科技、教育、经济和管理部门从事科研、开发、管理及教学工作，而一些通讯、IT企业对该专业大学生需求也较大。

求职建议：高水平的从业人员不仅要掌握基本技能，关键还要具备将实际问题提炼为计算问题以及求解该问题的能力。因此，大学生不仅要具备扎实的数学基础和良好的数学思维能力，还要掌握信息与计算科学的方法与技能。

电子信息工程专业主要是学习基本电路知识，并掌握用计算机等处理信息的方法。首先要有扎实的数学知识，对物理学的要求也很高，并且主要是电学方面；要学习许多电路知识、电子技术、信号与系统、计算机控制原理、通信原理等基本课程。学习电子信息工程自己还要动手设计、连接一些电路并结合计算机进行实验，对动手操作和使用工具的要求也是比较高的。譬如自己连接传感器的电路，用计算机设置小的通信系统，还会参观一些大公司的电子和信息处理设备，理解手机信号、有线电视是如何传输的等，并能有机会在老师指导下参与大的工程设计。学习电子信息工程，要喜欢钻研思考，善于开动脑筋发现问题。

随着社会信息化的深入，各行业大都需要电子信息工程专业人才，而且薪金很高。学生毕业后可以从事电子设备和信息系统的设计、应用开发以及技术管理等。比如，做电子工程师，设计开发一些电子、通信器件；做软件工程师，设计开发与硬件相关的各种软件；做项目主管，策划一些大的系统，这对经验、知识要求很高；还可以继续进修成为教师，从事科研工作等。

6. IT行业都有什么职位

1、信息处理和服务产业，该行业的特点是利用现代的电子计算机系统收集、加工、整理、储存信息，为各行业提供各种各样的信息服务，如计算机中心、信息中心和咨询公司等。

2、信息处理设备行业，该行业特点是从事电子计算机的研究和生产（包括相关机器的硬件制造）计算机的软件开发等活动，计算机制造公司，软件开发公司等可算作这一行业。

3、信息传递中介行业，该行业的特点是运用现代化的信息传递中介，将信息及时、准确、完整地传到目的地点。因此，印刷业、出版业、新闻广播业、通讯邮电业、广告业都可归入其中。

4、后端工程师行业，这是现在国内二流或者是三流的公司的现状，甚至是在某些一流的公司。很多时候都是架构师出了架构设计，更多的外包公司根本就是有DBA来做设计。

然后后端程序员从JS到CSS到Java全写，完全就是一个通道，所有的复杂逻辑全部交给DB来做，这也是几年前DBA很受重视的原因。

5、UI1 工作内容：收到产品原型，给原型上色，偶尔会自作主张调整下原型的位置，出不同的风格给老板和客户选，然后听他们的意见给出一个自己极不喜欢的风格，最好给Android，IOS或者是CSS做好标注，还有的需要直接帮他们切好图。

最后要练出来象素眼，看看这些不靠谱的程序员们有没有上错色或者是有偏差。2 需要技能：PS，Illustrator，Sketch，耐性，找素材。

7. 若喜欢收集信息并发现各种信息之间的联系，适合什么工作

我感觉资料员比较合适，如果会制作Excel图表的话，那建议学习一下数据分析的知识，通过数据分析可以接触到数据统计等相关的工作，如果再有些精力可以尝试学习Excel VBA编程，这样就可以在工作中做个懒人，话说真的是一个需要很细心的人才能胜任的工作，自己真的很敬佩这些人的耐心。

8. 一个对信息非常敏感、且善于归类信息的人适合做什么工作

适合归纳并擅于整理信息的人适合从事商务工作,如果你有足够的经验可以做Marketing,如果缺乏经验可从助理做起,如果是女孩子,秘书也很适合.
但是Business的工作需要你有足够的经验及细致的思维能力.
能否胜任这些工作还对你的办公软件的运用能力及处事能力有关

9. 当一个人对信息很敏感，很擅长整合各类信息方面从而得出结论，这类人比较适合什么工作

每个人都有自己的特长，而一个人对信息敏感且具备整合所获取的信息得出恰当的结论，这是很难得的，说明他不但具有扑捉信息的能力且具有相当的分析问题的能力。
当今社会是知识爆炸信息无限的时代，无论从事什么工作都需要掌握一定量的信息支撑，这是需要。而对于先天善于扑捉信息又善于归纳总结，这既是一种能力体现，也是一种极好的观察社会的习惯。此种类型的人，我想比较适合做新闻记者、企业信息情报以及与信息情报相关的其他职业。当然，做什么工作都需要掌握大量的信息，很多职业都适合的。我的回答不知这位朋友是否满意，带商榷。

10. 学习信息技术的人一般适合什么工作

信息技术
开放分类： IT、技术、计算机、AI

什么是信息技术？
信息技术（Information Technology，简称IT），是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。它也常被称为信息和通信技术（Information and Communications Technology, ICT）。

信息技术的研究包括科学，技术，工程以及管理等学科，这些学科在信息的管理，传递和处理中的应用，相关的软件和设备及其相互作用。

信息技术的应用包括计算机硬件和软件，网络和通讯技术，应用软件开发工具等。计算机和互联网的普及以来，人们日益普遍的使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、唱片、电影、电视节目、语音、图形、影像等）。

在企业，学校和其它组织中，信息技术体系结构是一个为达成战略目标而采用和发展信息技术的综合结构。它包括管理和技术的成分。其管理成分包括使命、职能与信息需求、系统配置、和信息流程；技术成分包括用于实现管理体系结构的信息技术标准、规则等。由于计算机是信息管理的中心，计算机部门通常被称为“信息技术部门”。有些公司称这个部门为“信息服务”（IS）或“管理信息服务”（MIS）。另一些企业选择外包信息技术部门，以获得更好的效益。

具体来讲，信息技术主要包括以下几方面技术：

1、感测与识别技术 它的作用是扩展人获取信息的感觉器官功能。
它包括信息识别、信息提取、信息检测等技术。这类技术的总称是“传感技术”。它几乎可以扩展人类所有感觉器官的传感功能。传感技术、测量技术与通信技术相结合而产生的遥感技术，更使人感知信息的能力得到进一步的加强。
信息识别包括文字识别、语音识别和图形识别等。通常是采用一种叫做“模式识别”的方法。

2、信息传递技术 它的主要功能是实现信息快速、可靠、安全的转移。
各种通信技术都属于这个范畴。广播技术也是一种传递信息的技术。由于存储、记录可以看成是从“现在”向“未来”或从“过去”向“现在”传递信息的一种活动，因而也可将它看作是信息传递技术的一种。

3、信息处理与再生技术 信息处理包括对信息的编码、压缩、加密等。
在对信息进行处理的基础上，还可形成一些新的更深层次的决策信息，这称为信息的“再生”。信息的处理与再生都有赖于现代电子计算机的超凡功能。

4、信息施用技术 是信息过程的最后环节。它包括控制技术、显示技术等。
信息技术是人们用来获取信息，传输信息，保存信息和分析，处理信息的技术。信息就在我们身边：春暖花开，是春天到来的信息，五谷丰登，是秋天的信息……

【资格认证】

国际信息化人才资格认证证书

国际信息化人才资格认证证书是由国际信息化认证协会颁发的资格认证证书，此项目融合社会上国际知名厂商的认证项目与一体，创立的国家认可的厂商中立的认证培训体系，打造的一艘聚万家之长，容百川之势的培训行业的航空母舰，是国内首次也是唯一厂商中立的普及型国际认证证书，具有极高的权威性及国家政府认可度。
国际信息化人才资格认证大纲共分两大类：

一.信息化商务管理类；
二.信息化技术工程类；
其中：
商务管理类包括：物流管理师、营销师、职业经理人、电子商务师、电子政务师、信息行政管理师、项目管理师、人力资源师、项目数据分析师
技术工程类包括：计算机维修师、现代信息网络办公师、平面设计师、网页设计制作师、3D设计师、AutoCAD建筑建模设计师、PRO/E专业模具设计师、软件开发工程师、网络管理工程师、数据库开发工程师、网络安全工程师、网络综合布线工程师

计算机技术还在不断发展中,目前已出现人工智能(AI)
AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。
一、人工智能的历史
人工智能（AI）是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。这可是不是一个容易的事情。 如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知识什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧，它的表现是什么，你可以说科学

家有智慧，可你决不会说一个路人什么也不会，没有知识，你同样不敢说一个孩子没有智慧，可对于机器你就不敢说它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我们说的话，我们做的事情，我们的想法如同泉水一样从大脑中流出，如此自然，可是机器能够吗，那么什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质 就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史，如果你是学计算机的就会知道，对于计算机人士而言，获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样，图灵在理论上奠定了计算机产生的基础，没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西，更不用说什么网络了。

科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了，在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家，哲学家布尔，通过对人类思维进行数学化精确地刻画，他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法，今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的。
我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生，我们所学的布尔代数，就是由它开创的。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着，现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了，刚刚结束的国际象棋大赛中，计算机把人给胜了，这是人们都知道的，大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世纪领导计算机发展的潮头，现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显，但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。
在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后，因此一些科学的努力它得以发展。人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。
让我们顺着人工智能的发展来回顾一下计算机的发展，在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了，从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化。第一台计算机的体型可不算太好，它比较胖，还比较娇气，需要工作在有空调的房间里，如果希望它处理什么事情，需要大家把线路重新接一次，这可不是一件省力气的活儿，把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了。
终于在1949发明了可以存储程序的计算机，这样，编程程序总算可以不用焊了，好多了。因为编程变得十分简单，计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生。人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方法了。
虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力，但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来。我们注意到旁边这位大肚子的老先生了，他在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断，所有

人类智力的结果都是一种反馈的结果，通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作，进而产生了智能。我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子，水之所以不会常流不断，正是因为有一个装置在检测水位的变化，如果水太多了，就把水管给关了，这就实现了反馈，是一种负反馈。如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了，那我们应该可以用一种机器实现反馈，进而实现人类智力的机器形式重现。这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响。
在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。

1956年，作为人工智能领域另一位着名科学家的麦卡希（就是右图的那个人）召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后，工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。
在1963年，麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究，美国政府不是为了别的，而是为了在冷战中保持与苏联的均衡，虽然这个目的是带点火药味的，但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展。其后发展出的许多程序十分引人注目，麻省理工大学开发出了SHRDLU。在这个大发展的60年代，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了，由于计算机硬件性能的提高，人工智能得以进行一系列重要的活动，如统计分析数据，参与医疗诊断等等，它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。在理论方面，70年代也是大发展的一个时期，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是在70年代，另一个人工智能语言Prolog语言诞生了，它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以为人工智能离我们很远，它已经在进入我们的生活，模糊控制，决策支持等等方面都有人工智能的影子。让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动，把人类解放用于其它更有益的工作，这是人工智能的目的，但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧。
二、人工智能的应用领域
1、问题求解。
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。
2、逻辑推理与定理证明。
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
3、自然语言处理。
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
4、智能信息检索技术。
受"()*+ (*) 技术迅猛发展的影响，信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
5、专家系统。
专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。
三、人工智能理论的数学化趋势越来越突出
在现代科技高速发展的今天，许多科技理论都有赖于数学提供证明，有赖于数学对其的仿真。人工智能的发展也不例外，如何把人们的思维活动形式化、符号化，使其得以在计算机上实现，就成为人工智能研究的重要课题。在这方面，逻辑的有关理论、方法、技术起着十分重要的作用，它不仅为人工智能提供了有力的工具，而且也为知识的推理奠定了理论基础。人工智能中用到的逻辑可概括地分为两大类。一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，其特点是任何一个命题的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。这一类问题可以用数学里的经典逻辑理论来解决。世界上事物千差万别，形形色色，除了确定性的事物或概念外，更广泛存在的是不确定性的事物或概念。这些不确定的事物是无法用经典逻辑理论来解决的。因此我们需要发展新的数学工具来表示这些问题。目前在人工智能中对不确定性的事物或概念是通过运用多值逻辑、模糊理论及概率来描述、处理的。多值逻辑、模糊理论及概率虽然都是通过在〔!，"〕上取值来刻画不确定性，但三者之间又存在着很大区别。多值逻辑是通过在真（"）与假（!）之间增加了若干中介真值来描述事物为真的程度的，但它把各个中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。而模糊理论认为不同的中介真值之间没有明确的界限，表现了不同中介值相互贯通、渗透的特征，从而更好地反映了不确定性的本质。概率用来度量事件发生的可能性，而事件本身的含义是明确的，只是在一定的条件下它可能不发生，它与模糊理论是从两个不同的角度来描述不确定性的，因而有人称模糊理论描述了事物内在的不确定性，而概率描述的是事物外在的不确定性。由上可以看出，数学使得人工智能能很好的模拟人类智能，大大推动了人工智能的向前发展。现在人工智能中还有一些问题用现在的数学很难表示出来，相信在数学知识不断发展之后，这些问题能很快得到解决。
五、人工智能的发展现状及前景
目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,SOAr 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。
80 年代,以Newell A 为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。目前的Soar 已经显示出强大的问题求解能力。在Soar中已实现了30 多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统) ,如RI 等。rOOks 提出了人工智能的一种新的途径。它认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化。在它的研究中突出4 个概念:(1) 所处的境遇 机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2) 具体化 机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈。(3) 智能 智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4) 浮现 从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。
五、结语
人工智能不单单需要逻辑思维与模仿,科学家们对人类大脑和神经系统研究得越多,他们越加肯定:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的。因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力,而且还要赋予它情感能力。许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。到下世纪中叶,人类生命的本质也会发生变化。神经植入将增强人类的知识和思考能力,并且开始向一种复合的人/机关系过渡,这种复合关系将使人类逐渐停止对生物机体的需求。大量非常微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地,并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。
人工智能的实现，不是天方夜谭。虽然会很辛苦，但是没有人规定只有人类可以思考。就像是生命的不同表现形式，动物，植物，微生物，是不同的生命的形式。人类可以以未知的方式思考，计算机也可以以另一种（并非一定要和人相同的）形式思考。
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AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。就是指计算机模仿真实世界的行为方式与人类思维与游戏的方式的运算能力。那是一整套极为复杂的运算系统与运算规则。