基础学科范围

人工智能基础学科

AI理论涉及的基础学科内容包括哲学、伦理学、数学、物理学、统计学、逻辑学、生物学、神经科学、心理学、语言学、计算机科学、控制论、机器人学、大数据等十多个交叉学科。

现在让我们来分别看看每个学科在人工智能领域的重要作用以及学习范围。

哲学

 因为AI科学自身研究对象的特殊性，在处理人与人工智能关系非常微妙，所以哲学是非常重要的，因为它试图回答重要的问题，如“一台机器能聪明地行动吗？”，“它能像人类一样解决问题吗？”，“计算机智能是否像人类一样？” 等等...AI的研究目的，即是在人造机器上通过模拟人类的智能行为，最终实现机器智能。要做到这一点，就必须对“什么是智能”这个问题做出回答。正是AI研究者在哲学层面上对于“智能”的不同理解，也才会在技术实践层面上产生不同流派并且存在巨大的分歧。

人工智能哲学基础是指研究人工智能以及人工智能技术对社会、文明、文化的影响以及人们对其的态度的一门哲学课程。研究内容包括面对人工智能的智慧、道德和宗教信仰以及如何理解人工智能辩证性的挑战。在这一话题上引发了各种哲学思想。对人工智能技术的定义、研究领域、决策标准、益处和安全隐患都是人工智能哲学基础研究中必要考虑的问题。此外，还包括如何使用新技术和机器学习来满足人类需求；如何管理新技术和机器学习；如何培养和强化机器学习等话题。

哲学在数据，大数据技术，人工智能方面主要涉及到本体论，认识论，方法论，实践论四论：

人工智能的终极基础是哲学认识论，认识论能走多远，人工智能及信息技术就可以走多远：

认识论概念研究的创新

人工智能时代，认识论需要澄清对一些相关概念的模糊不清的理解，如“智能”“意识”“情感”“行为”等。

认识过程研究的探新

目前的认识论总体上是“宏观认识论”，即使有新观念也难以落地为可直接启示AI研究的新思路和新方法，因此需要通过一定程度的“中观化”来更加贴近具体的认知和可操作的认知模拟，这就需要结合具体科学在“微观认识”上取得的新成果，以使过去对认识过程的粗线条描述变得更加精细化。

认识流派研究的探新

人工智能的范式融合对哲学认识论提出了新的需要：对不同的认识论流派进行“异中求同”的整合，尤其是在理性主义、经验主义、具身认知的整合上需要有新的突破。

认识的本质和机制研究的探新

目前，各派AI都对智能或认识的本质形成了独特的看法，如符号AI认为智能是在对物理符号的操作中产生出来的，联结主义AI认为智能是在类脑的神经元的结构中涌现出来的，行为主义AI认为智能是在身体与环境的相互作用中产生出来的。

人机融合认识主体的探新

先前的认识论是人机分离的认识论，在这种背景下甚至还有力求创建独立的“机器认识论”的主张。

伦理学

人类如何看待人工智能，是机器设备还是生物？人工智能机器不能看作会思考的新物种？如果承认人工智能是新物种，那么人类如何与之共存？ 也许现在我们考虑这个问题看起来为时尚早，但不要忘了，机器学习的进化速度是惊人的，甚至编写围棋AI程序的作者都不能理解机器学习进化的速度是如此之快，所以我们用以往的经验来判断人工智能的发展速度，又何尝不是一叶障目呢。

人工智能伦理是探讨AI带来的伦理问题及风险、研究解决AI伦理问题、指导方针、政策、原则、规则和法规，促进AI向善、引领人工智能健康发展的一个多学科研究领域。

人工智能伦理学包括图灵测试、数据、知识、机器学习、自我意识等，涉及的内容非常丰富，是一个哲学、计算机科学、法律、经济等学科交汇碰撞的领域。

人工智能伦理领域所涉及的内容和概念非常广泛，且很多问题和议题被广泛讨论但尚未达成共识，解决AI伦理问题的手段方法大多还处于探索性研究阶段。可见，AI伦理这个领域内涵丰富、议题广泛，未来将迎来百花齐放的研究态势。

数学

 数学用于编写机器学习的逻辑和算法。 哲学思考并定义了特定的智能和理论层面的运作的方式。 但是，数学家的智慧提出了用于机器学习的具体步骤和算法。所以良好的数学知识是开发人工智能模型的必备技能。而且数学是我们人类描述客观世界的通用语言，这种语言现在也可以很好地传达给人工智能，并且被理解。正是通过以数学为基础构建的模型，人工智能正在快速认识这个客观世界，把这些碎片的拼图拼接在一起。

AI中的数学理论主要包括分析学、概率论与统计学、线性代数与矩阵论、运筹学与最优化等，当然一些更高阶的内容，例如向量微积分、测度论等也是必须的。

物理学

物理学对AI的发展也具有显著意义，例如光学成像就是AI中计算机视觉领域的一个重要的研究内容，又比如物理学中熵的概念被引入AI中，从而发明了最大熵模型。

人工智能专业是学科交叉性比较强的专业，和一般工科一样，要学普通物理，主要包括力学，电磁学，光学，热学，在此基础上，可能会学习一些与专业相关的物理学知识，总之偏向应用。

统计学

信息理论需要对数据和概率有很强的理解，大多数神经网络技术和许多机器学习算法要求很好的统计学和概率学背景，这样可以更好的理解算法。但是要注意，机器学习并不是统计学的延伸，而是完全不同的算法和理念，深度学习网络的发展和传统的统计技术已经是走在不同道路上了 。

统计学涉及到概率论、数理统计、统计推断、线性回归与逻辑回归、贝叶斯网络、高斯过程、隐马尔可夫模型、蒙特卡洛方法、统计检验、统计学习理论、矩阵和向量运算等多个领域。

逻辑学

逻辑学是研究人类思维规律的学问，而人工智能要模拟人的智能，所以二者也是密切相关。AI难点不在于人脑所进行的数字运算和简单推理，而是最能体现人的智能特征创造性思维，这种思维活动中包括学习、判断、总结、修正等因素。举例子：选择搜集相关的经验数据，信息不充分的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈试错、修正行为，由此达到预期行动的成功。这就是我们在真实世界每天都在做的、习以为常的事情。

逻辑学包括常识推理、归纳逻辑、广义内涵逻辑、认知逻辑、自然语言逻辑，人类智能的本质特征和最高表现是创造。

生物学

生物学对于人工智能的发展具有非常重大的作用，无论是研究大脑的运作原理，还是生物进化过程，都对我们研究人工智能发展，甚至未来是否会产生基于芯片的硅基生命体有重大意义。包括人工智能中的遗传算法也是仿真生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类搜索算法，而遗传算法是对生物进化构成进行的数学方式仿真。

人工智能生物学主要研究如何将人工智能技术应用于生物学领域，内容包括生物数据的采集与分析、生物信息学、基因组学、蛋白质组学等方面的研究。

神经科学

神经科学对AI研究有特别重要的理论意义，例如神经科学中与大脑相关的部分是AI领域中神经网络、深度学习的重要理论基础，这使AI科学家能够开发编程模型，使其像人脑一样工作。这方面深度学习和强化学习就是两个很好的例子。正是深度学习原理的公布，才有了现在人工智能研究和应用百花齐放的局面。对人类意识的产生和记忆、存储、检索原理的研究都是神经科学对AI的深入影响。

人工智能神经科学主要研究人脑的信息处理机制及其在人工智能系统中的应用，内容包括神经网络模型的建立、脑功能的模拟、认知过程的机器实现等。

心理学

人工智能是一种对人类智能行为的模拟，通过现有的硬件和软件技术来模拟人类的智能行为，这包括：机器学习、形象思维、语言理解、记忆、推理、常识推理等一系列智能行为，而心理学则用于研究和发现人类和动物的思维过程。 该学科使数据科学能够理解大脑，行为和人，这对于制造像人类大脑这样的“会思考的机器”至关重要，心理学中与决策相关的部分对于AI的研究有重要指导意义，如何决策也是AI的研究内容之一。

人工智能心理学主要研究人工智能在理解、模拟和扩展人类心理活动方面的应用和理论，包括人工智能与认知模拟、人机交互、心理健康应用、学习与教育、人工智能伦理与心理影响，它结合了心理学、计算机科学、人工智能、认知科学等多个领域的知识和方法，旨在深入理解人类心理活动并创造出更加智能、互动和人性化的技术。

语言学

现代语言学被称为计算语言学或自然语言处理。自然语言处理允许智能系统通过诸如英语之类的语言进行通信。 自然语言处理经验也是开发机器人工智能系统的必要条件。另外，人工智能学也需要一套适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。

人工智能语言学（也常被称为计算语言学或自然语言处理，NLP）主要研究如何让计算机理解、生成和处理人类语言的方法和技术。主要学习内容包括：语言模型、语法分析、语义分析、语言资源构建、机器翻译、信息提取和文本挖掘、对话系统和聊天机器人、语音识别与合成。

计算机科学

AI是融合学科，是众多学科也包括计算机科学及其它科学的共同产物。但目前为止，以计算机科学为实践主要指导，计算机科学有众多理论、实践手段与方法去实践AI。AI工程师编写用于制作人工智能神经网络的代码。神经网络会根据提供给系统的数据更新神经网络的值和属性。 通过这样的方式实现了人工智能，所以计算机科学也是相对联系更密切的学科。AI程序员应具备非常高的编程技能，以及与AI通用数学和其他学科的知识。

人工智能计算机科学是研究如何设计和构建能够模拟人类智能行为的软件和系统。它涵盖了人工智能在计算机科学中的应用和理论基础，主要学习内容包括：机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人学、智能代理、知识表示与推理、伦理和社会影响，要求具备扎实的计算机科学基础，包括编程、数据结构、算法等，同时深入理解人工智能的原理和技术，以解决现实世界中的复杂问题。

控制论

该理论描述了事物如何在自己的控制下运作。 它是人类、动物和机器的工作控制和相互沟通的科学研究。 比如智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境。了解这项技术也对人工智能的发展非常重要。

人工智能控制论（也称为智能控制理论）主要研究如何使用人工智能技术，特别是学习和适应机制，来设计和优化控制系统。这一领域结合了控制论的传统方法和人工智能的现代技术，主要学习内容包括：自适应控制、智能优化算法、模糊逻辑控制、神经网络控制、强化学习在控制中的应用、混合智能控制、智能机器人和自主系统、人工智能控制系统的设计与实现。

机器人学

智能机器人与人工智能有十分密切的关系。人工智能的近期目标是以模仿和执行人类的某些智力功能，如判断、推理、理解、识别、规划、学习和其他问题求解。而机器人学的发展也需要人工智能技术的支持，同时，机器人学的发展又为人工智能的发展带来了新的动力，提供了一个很好的试验与应用场景。人工智能在机器人学上找到实际应用，并使问题求解、搜索规划、知识表示和智能系统等基本理论得到进一步实践和发展。

人工智能机器人学是研究如何利用人工智能技术来设计、构建和应用机器人的学科。它涉及到多个领域的知识和技术，主要学习内容包括：基础机器人学、机器学习和深度学习、计算机视觉、自然语言处理、自主导航和路径规划、人机交互、多机器人系统、机器人操作系统（ROS）、伦理和社会影响。

大数据

大数据正在推动人工智能的快速发展，因为它提供了一个用于保存和查询大量数据集的平台。 AI需要处理大量数据作为输入来训练模型，不能将数据保存在一台计算机中，而大数据技术就起了重要作用。同时大数据也提供分布式计算环境，可用于在分布式系统上进行模型训练，这就保障了AI模型训练的数据量和效率。

人工智能大数据专业主要学习如何使用人工智能技术来分析和处理大规模数据集，以发现数据中的模式、趋势和关联，支持决策制定和新知识的产生。主要学习内容包括：数据挖掘和机器学习、深度学习、大数据技术与管理、数据可视化、云计算和分布式计算、统计分析、数据伦理和隐私保护、行业应用。

人工智能学科是一个建立在广泛学科研究基础上的综合学科，从这些学科的交集中产生，同时又将研究结果应用到这些学科中去，大大推动相关学科领域的进步和发展，以巨大的应用潜力来推动科技的快速进步，形成技术爆发的“奇点”。

可以预见人工智能在十年之内给人类带来的影响，将远远超过计算机和互联网在过去几十年对世界造成的改变。并且这种改变必然会重构人类的生活、学习和思维方式。

人工智能应用领域理论

专业理论则是指AI的具体应用领域的相关理论，例如将AI应用于金融分析中，则必须学习金融学有关的理论。伦理学主要解决人工智能技术的安全性及合法性等方面的问题，例如隐私保护等。

AI的研究领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、智能控制、智能决策、智能搜索、智能优化、智能数据分析、智能建模、智能计算机辅助设计、智能计算机辅助教育、智能计算机辅助系统等。

机器学习

机器学习是人工智能的核心，它是一种让计算机从数据中学习的技术，它可以让计算机自动从数据中提取特征，并建立模型，从而实现自动化的学习和预测，机器学习的应用领域包括自动驾驶、智能客服、智能安全、智能推荐、智能搜索、智能广告等。

自然语言处理

自然语言处理是人工智能的另一个重要研究领域，它是指让计算机理解和处理自然语言的技术。自然语言处理的应用领域包括自动问答、机器翻译、自动文摘、自动摘要、自动文本分类、自动文本检索等。

计算机视觉

计算机视觉是人工智能的另一个重要研究领域，它是指让计算机从图像中识别和理解物体的技术。计算机视觉的应用领域包括图像分类、图像检索、图像识别、图像检测、图像分割、图像跟踪、图像语义分析等。

机器人技术

机器人技术是人工智能的另一个重要研究领域，它是指让机器人实现自主行动的技术。机器人技术的应用领域包括机器人运动控制、机器人视觉、机器人语音、机器人规划、机器人学习等。

智能控制

智能控制是人工智能的另一个重要研究领域，它是指让计算机自动控制系统的技术。智能控制的应用领域包括智能电网、智能交通、智能制造、智能家居、智能机器人等。

智能决策

智能决策是人工智能的另一个重要研究领域，它是指让计算机自动做出决策的技术。智能决策的应用领域包括智能投资、智能排序、智能调度、智能游戏、智能推荐等

智能搜索

智能搜索是人工智能的另一个重要研究领域，它是指让计算机自动搜索信息的技术。智能搜索的应用领域包括智能搜索引擎、智能搜索算法、智能搜索系统等。

智能优化

智能优化是人工智能的另一个重要研究领域，它是指让计算机自动优化系统的技术。智能优化的应用领域包括智能调度、智能路径规划、智能资源分配、智能负载均衡等。

智能数据分析

智能数据分析是人工智能的另一个重要研究领域，它是指让计算机自动分析数据的技术。智能数据分析的应用领域包括智能数据挖掘、智能数据可视化、智能数据建模等。

智能建模

智能建模是人工智能的另一个重要研究领域，它是指让计算机自动建立模型的技术。智能建模的应用领域包括智能控制、智能决策、智能搜索、智能优化等。

智能计算机辅助设计

智能计算机辅助设计是人工智能的另一个重要研究领域，它是指让计算机自动设计产品的技术。智能计算机辅助设计的应用领域包括智能机械设计、智能电子设计、智能结构设计等。智能计算机辅助教育是人工智能的另一个重要研究领域，它是指让计算机自动支持教育的技术。

智能计算机辅助教育

智能计算机辅助教育的应用领域包括智能教学、智能测评、智能辅导等。智能计算机辅助系统是人工智能的另一个重要研究领域，它是指让计算机自动支持系统的技术。智能计算机辅助系统的应用领域包括智能系统管理、智能系统监控、智能系统优化等。