人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解,爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步,等等。但總的來說,"人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”。

隨著人工智能（AI）技術的不斷成熟，AI 教育越來越被家長所熟知。那人工智能（AI）與教育有哪些結合點？

1、測

綜合測評學生的學習能力，通過將知識點進行納米級拆分，形成知識圖譜，測定學生知識點的掌握情況，準確定位學習薄弱項，精準推送、強化訓練。

2、學

將多位教師精心打磨的知識點，通過圖文、音頻、視頻、動畫等多種形式呈現(xiàn)，激發(fā)學生學習興趣，確保每個學生都能看得懂、學得會。

3、練

采用平板電腦 手寫筆的學習模式，真實模擬和還原作業(yè)場景，創(chuàng)造浸入式學習體驗，依托智能系統(tǒng)，幫助學生舉一反三，提高訓練效率。

從學科的角度來看，人工智能是一個典型的交叉學科，涉及到哲學、數(shù)學、計算機、控制學、神經(jīng)學、經(jīng)濟學和語言學等學科，所以人工智能不僅知識量大，而且難度高。

關于人工智能的定義存在兩個大的方向，一個是“像人一樣思考和像人一樣行動”，另一個是“合理的思考和合理的行動”，目前在研究領域更傾向于第二個方向，也就是追求智能體的合理性。當然，這僅僅是當前的研究出發(fā)點，未來也許會有新的方向性要求（或者叫做人性）。

人工智能的發(fā)展需要數(shù)據(jù)、算力和算法三大支撐因素，云計算提供了算力支撐（同時也是落地場景之一），而大數(shù)據(jù)則提供了數(shù)據(jù)的來源，隨著大數(shù)據(jù)和云計算的發(fā)展，人工智能的發(fā)展也會在很大程度上得到促進。從研究方向上來看，目前人工智能領域的研究方向包括機器學習、自然語言處理、知識表示、自動推理、計算機視覺和機器人學，目前除了機器學習（深度學習）之外，自然語言處理和計算機視覺方向也比較熱。