人工智能技术平台机器就是计算机，德州仪器TI智能机器人自动程序设计

与人类差距在2023年，来自中国科学院自动化研究所的研究团队公布了他们的最新研究成果。该研究揭示了人工智能系统中的神经网络和深度学习模型在处理幻觉轮廓时存在的盲点，即它们无法识别这些轮廓。这一发现意味着在幻觉认知的领域内，人类智能在与人工智能的竞争中取得了一次重要的胜利。思维模拟人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。2023年4月，美国《科学时报》刊文介绍了正在深刻改变医疗保健领域的五大领先技术：可穿戴设备和应用程序、人工智能与机器学习、远程医疗、机器人技术、3D打印。这些技术的发展和应用进一步证明了人工智能在多个领域的深远影响。2019年12月19日，人工智能在多角色游戏中获胜的技术进步被美国《科学》杂志评选为2019年十大科学突破。用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学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。如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从 心理或 神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于 航空工程一样，德州仪器TI人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如 逻辑或 优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETIC INTELLIGENCE，这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。