智能机器人的三大核心是 人机交互及识别模块、环境感知模块、运动控制模块 。
这三大核心技术共同构成了智能机器人的基础，使其能够在各种环境中自主导航、执行任务并与人类进行有效互动。
人工智能（AI）的定义可以根据不同的标准和侧重点有所不同，但其核心思想是相似的，即让机器模拟、延伸和扩展人类的智能。以下是三种常见的人工智能定义及其内容： 模拟人类智能行为的机器 ： 根据《人工智能标准化白皮书（2018年）》，人工智能是指利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得**结果的理论、方法、技术和应用系统
人工智能的潜在危害主要包括以下几个方面： 就业冲击 ： 人工智能的广泛应用可能会导致大量传统岗位的消失，引发社会就业结构的失衡。 许多重复性和低技能的工作可能会被自动化取代，导致失业率上升。 伦理道德问题 ： 当人工智能系统面临复杂的道德抉择时，如自动驾驶汽车在不可避免碰撞时如何选择牺牲对象，其决策机制可能会引发伦理争议。 AI在医疗、军事等领域的应用可能涉及生命和隐私的伦理问题。 安全风险
人工智能的发展正在推动多个行业的变革和增长。以下是一些具有较大发展潜力的行业： 医疗健康 ： 应用 ：AI在医疗诊断、治疗方案制定、疾病预测等方面发挥重要作用。例如，深度学习技术可以辅助医生进行CT或MRI扫描的图像分析，提高诊断的准确性和效率。 影响 ：AI有助于提高医疗服务的效率和质量，减少医疗错误和浪费，提升患者的安全保障。 金融 ： 应用 ：AI在风险评估、智能投顾、欺诈检测
限制人工智能（AI）的发展有多方面的原因，主要包括以下几点： 不可预测的影响 ：随着AI技术的不断进步，其智能化程度越来越高，决策过程变得不透明，可能产生不可预测的后果。这种不可预测性可能导致社会无法理解或解释AI的决策，从而引发不信任和担忧。 失业问题 ：自动化和智能化的工作流程可能会替代许多传统工作，导致大量人员失业。尽管AI也可以创造新的就业机会
以下是一些你身边的人工智能实例： 智能语音助手 ：例如苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌助手。它们可以理解用户的语音指令，执行各种任务，如设定闹钟、查询天气、控制智能家居等。 在线推荐系统 ：在网购平台如淘宝、京东等，会根据用户的购物历史、浏览记录和评价等信息，推荐可能感兴趣的商品。 自动驾驶技术 ：一些汽车品牌如特斯拉推出了搭载自动驾驶功能的车型，如Autopilot。
强人工智能，即通用型人工智能，具备完成任何人类所能完成任务的能力。以下是一些强人工智能的例子： AlphaGo ：由DeepMind开发的围棋人工智能程序，在2016年战胜了世界围棋冠军柯洁，展示了其强大的自我学习和策略制定能力。 Watson ：IBM开发的问题回答和认知计算系统，能够在医疗诊断、金融分析等领域提供准确和详细的答案，并在2011年的知识竞赛中战胜了人类参赛者。
人工智能带来的负面影响事例包括： 政治虚假信息制造 ： 事例 ：2016年美国大选期间，网络水军每月花费高达125万美元制造虚假内容，试图在美国制造意见分歧，挑起冲突。这种虚假信息的传播不仅影响选举结果，还可能破坏社会稳定。 市场操纵 ： 事例 ：2023年5月，一张据称发生爆炸的五角大楼的假图片在互联网上迅速传播，导致**短暂下跌。这种通过虚假信息操纵市场的行为，不仅损害了投资者的利益
以下是人工智能方面的关键词： 软硬协同的智算集群 ：反映了计算能力的提升与算力底座升级的紧密关系，大规模智算集群的建设成为重要的系统工程。 高质量数据集 ：推动人工智能应用的重要基础，新一代数据标注技术不断发展，市场规模在扩大。 能力更强的基础模型 ：推动智能技术的进步，尤其是大模型，正从语言理解向更复杂的推理和多模态任务发展。 推理优化 ：通过技术手段降低算力成本
人工智能最重要的四个方面包括： 数据 ：数据是AI的“燃料”，是训练模型和提高性能的关键。大量且高质量的数据对训练和优化AI模型起着至关重要的作用。 算法 ：算法是AI的核心，决定了AI模型如何处理数据、学习知识以及完成任务。先进的算法和模型架构能够提高AI的性能和效率。 算力 ：算力即计算机的处理能力，是推动AI发展的重要动力。强大的算力能够加速AI模型的训练和推理过程
人工智能（AI）主要表现为以下四个方面： 感知能力 ：AI系统通过传感器和设备从外界环境中获取大量信息，并进行处理与分析。例如，自动驾驶汽车通过激光雷达和摄像头感知周围环境，做出智能驾驶决策。此外，AI还可以通过语音识别和图像识别等技术，感知人类的语言和行为，实现与人的交互。 学习能力 ：AI系统通过机器学习算法从数据中学习，并自动优化自身的性能。机器学习分为监督学习
人工智能安全的特征主要包括以下几个方面： 技术内生安全 ： 人工智能的内生安全不仅包括传统的“机密性、完整性、可用性”安全框架，还扩展到可解释性、可靠性、公平性等新兴领域。 应用安全 ： 人工智能在各领域的应用中所导致的安全问题，如数据隐私泄露、算法不透明、系统可靠性等。 内涵外延快速拓展 ： 人工智能安全的内容和范围在快速扩展，涉及更多的安全领域和考量。 攻防非对称性 ：
