『壹』 人工智慧包括哪些方面
人工智慧技術包括5種：機器學習、機器人技術、自然語言處理、生物識別技術、計算機視覺。
1、機器學習：機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可以做預測，處理的數據越多，預測也會越准確。
2、機器人技術：近年來，隨著演算法等核心技術提升，機器人取得重要突破。
3、自然語言處理：對自然語言文本的處理是指計算機擁有的與人類類似的對文本進行處理的能力。
4、生物識別技術：生物識別可融合計算機、光學、聲學、生物感測器、生物統計學，利用人體固有的生體特性進行個人身份鑒定。
5、計算機視覺：計算機視覺技術運用由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便於管理的小塊任務。
『貳』 人工智慧的實現方法有哪些
人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式：
一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法(ENGINEERING APPROACH)，它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。
另一種是模擬法(MODELING APPROACH)，它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。
遺傳演算法(GENERIC ALGORITHM，簡稱GA)和人工神經網路(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN)均屬後一類型。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜(按指數式增長)，人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。採用後一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統(一個模塊)來進行控制，這個智能系統(模塊)開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智慧，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用於復雜問題，通常會比前一種方法更省力。