什么是信息技术？
2.信息技术是指利用电子计算机和现代通信手段获取、传递、存储、处理、显示和发布信息的技术(新华字典，商务印书馆，修订版2001)。
3.我国一些专家学者认为，信息技术是指研究信息如何产生、获取、传递、转换、识别和应用的科学技术。
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信息技术的研究包括科学、技术、工程和管理，这些学科在信息管理、传输和处理中的应用，相关的软件和设备及其相互作用。
信息技术的应用包括计算机硬件和软件、网络和通信技术、应用软件开发工具等。自从计算机和互联网普及以来，人们越来越多地使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息(如书籍、商业文件、报纸、唱片、电影、电视节目、声音、图形、图像等。).
在企业、学校和其他组织中，信息技术架构是采用和开发信息技术以实现战略目标的综合结构。它包括管理和技术的元素。其管理组件包括任务、功能和信息需求、系统配置和信息流；技术组件包括用于实现管理架构的信息技术标准和规则。因为计算机是信息管理的中心，所以计算机部门通常被称为“信息技术部门”。一些公司称这个部门为信息服务或管理信息服务。其他企业选择外包信息技术部门，以获得更好的效益。
具体来说，信息技术主要包括以下技术:
1，传感与识别技术，其作用是扩展人的感觉器官功能以获取信息。
它包括信息识别、信息提取、信息检测等技术。这类技术的统称是“传感技术”。它可以扩展人类几乎所有感觉器官的感知功能。遥感技术融合了传感技术、测量技术和通信技术，进一步加强了人们感知信息的能力。
信息识别包括字符识别、语音识别和图形识别。通常采用一种叫做“模式识别”的方法。
2.信息传输技术其主要功能是实现信息的快速、可靠和安全传输。
各种通信技术都属于这一类。广播技术也是一种传递信息的技术。既然存储和记录可以看作是将信息从“现在”转移到“未来”或者从“过去”转移到“现在”的活动，那么它也可以看作是一种信息转移技术。
3.信息处理和再生技术信息处理包括信息的编码、压缩和加密。
在信息加工的基础上，可以形成一些新的、更深层次的决策信息，称为“信息再生”。信息的处理和再生依赖于现代电子计算机的非凡功能。
4.信息应用技术是信息化过程的最后一个环节。它包括控制技术和显示技术。
信息技术是人们用来获取信息、传递信息、保存信息、分析和处理信息的技术。信息无处不在:春暖花开是春天到来的信息，谷物丰收是秋天的信息...
资格认证
国际信息化人才资格认证证书
国际信息化人才资格证书是国际信息化认证协会颁发的资格证书。该项目整合了社会上国际知名厂商的认证项目，建立了国家认可的厂商中立认证和培训体系，打造了一艘集万千人才、海纳百川的航母。是国内首个也是唯一一个厂商中立的通用国际认证证书，具有较高的权威性和国家政府认可。
国际信息化人才资格认证项目分为两类:
1.基于信息的商业管理；
2.信息技术工程；
其中包括:
业务管理包括:物流经理、营销人员、职业经理、电子商务经理、电子政务经理、信息行政经理、项目管理师、人力资源经理、项目数据分析师。
265438+20世纪商业管理信息技术人才:不仅要有深厚广博的技术基础，还要有各行业的信息和业务分析处理能力，让技术适应市场，让传统行业用好信息技术。但目前这方面的人才还是相当匮乏的。因为技术人群主要是80后，佩奇这类人业务知识少，业务分析能力低，而80年前正好相反。
技术工程包括:电脑修理工、现代信息网络上班族、平面设计师、网页设计师、3D设计师、AutoCAD建筑造型设计师、PRO/E专业模具设计师、软件开发工程师、网络管理工程师、数据库开发工程师、网络安全工程师、网络综合布线工程师。
计算机技术还在发展，目前已经出现了人工智能(AI)。
AI(人工智能)。“人工智能”一词最早是在1956年的达特茅斯学会上提出的。此后，研究人员发展了许多理论和原理，人工智能的概念也有所扩展。人工智能是一门具有挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学。人工智能是一门非常广泛的科学，由不同的领域组成，如机器学习、计算机视觉等。一般来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够胜任一些通常需要人类智能的复杂任务。但是不同的时代，不同的人对这个“复杂的作品”有不同的理解。例如，繁重的科学和工程计算最初是由人脑承担的。现在计算机不仅能完成这种计算，而且比人脑做得更快更准。因此，当代人不再把这种计算视为“需要人类智慧来完成的复杂任务”。可见，复杂工作的定义随着时代的发展和技术的进步而变化，人工智能的具体目标自然也随着时代的变化而发展。一方面不断取得新的进步，另一方面转向更有意义和难度的目标。目前可以用来研究人工智能的主要物质手段和可以实现人工智能技术的机器是计算机，人工智能的发展史与计算机科学技术的发展史是联系在一起的。除了计算机科学，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、哲学等多个学科。
人工智能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、自动编程等。
知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索与表示方法密切相关。常用的知识表示方法包括:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法。
常识自然受到人们的关注，人们提出了非单调推理、定性推理等多种方法，从不同角度表达和处理常识。
解题中的自动推理就是运用知识的过程。因为知识表示方法多，相应的推理方法也多。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎的。由于知识处理的需要，近年来，人们提出了多种非演绎推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于实例的推理、演绎推理和限制推理等。
搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定了问题求解的一个推理步骤中所用知识的优先级。可分为无信息指导的盲目搜索和经验知识指导的启发式搜索。启发式知识通常用启发式函数来表示。启发式知识运用得越充分，解决问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近年来，搜索方法的研究开始关注那些百万节点的超大规模搜索问题。
机器学习是人工智能的另一个重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义上获取新知识的过程。根据学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、联动机制学习和遗传学习。
知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需的知识。当知识量很大，有很多表示时，对知识的合理组织和管理就很重要。推理机规定了解题时运用知识的基本方法和策略，推理过程中需要建立数据库或采用黑板机制来记录结果或交流。如果某一领域(如医疗诊断)的专家知识存储在知识库中，这样的知识系统称为专家系统。为了满足解决复杂问题的需要，单一的专家系统正在向多智能体分布式人工智能系统发展。这时，知识共享、主体间的合作以及矛盾的产生和处理将是研究的重点问题。
一、人工智能的历史
人工智能(AI)是一门具有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能包括的科学范围很广，由不同的领域组成，比如机器学习、计算机视觉等等。一般来说，人工智能的目的是让计算机像人一样思考。这不是一件容易的事情。如果你想制造一台思维机器，你必须知道思维是什么，更进一步，智慧是什么，它的性能是什么。你可以说科学。
家有智慧，但你绝不会说一个路人什么都不懂，没有知识。你也不敢说孩子没有智慧，但你不敢说它对一台机器来说是有智慧的。那么智慧怎么区分呢？我们所说的，我们所做的，我们的思想像泉水一样从我们的大脑中流出，那么自然，但是机器可以，那么什么样的机器是智能的呢？科学家制造了汽车、火车、飞机、收音机等等。它们模仿我们身体器官的功能，但它们能模仿人脑的功能吗？到目前为止，我们只知道我们皇冠上的这个东西是由数十亿个神经细胞组成的器官。我们对这个东西知之甚少，模仿它可能是世界上最难的事情。
英国科学家图灵对智慧的定义做出了贡献。如果一个机器能通过一个叫做图灵实验的实验，那它就是智能的。图灵实验的本质是，当人不看外表，无法区分机器的行为和人的行为时，机器就是智能的。不要以为图灵只做了这个贡献就会名垂青史。如果你是学计算机的，你就会知道，对于计算机人来说，获得图灵奖就相当于获得了物理学家的诺贝尔奖。图灵在理论上为计算机的产生奠定了基础。没有他的杰出贡献，世界上就不会有这样的事，更不用说什么网络了。
早在计算机出现之前，科学家们就希望制造出能够模拟人类思维的机器。在这方面，我想提一下另一位杰出的数学家、哲学家布尔，他和其他杰出的科学家一起，通过对人类思维的数学化和精确化描述，奠定了智能机器的思维结构和方法，而我们今天的计算机所使用的逻辑基础就是由他创立的。
我想学过计算机的人都会对布尔很熟悉。我们所学的布尔代数就是由它创造的。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具。在以后的岁月里，无数科学家为了这个目标而努力。现在人工智能已经不是几个科学家的专利了。世界上几乎所有大学的计算机系都在学习这门学科，学计算机的大学生也必须学习这样一门课程。经过不懈的努力，现在的电脑似乎已经变得非常聪明了。在刚刚结束的象棋比赛中，电脑战胜了人，这是众所周知的。你可能没有注意到，在一些地方，计算机帮助人们做其他原本属于人类的工作。计算机以其高速度和准确性为人类发挥作用。人工智能一直是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其他计算机软件也因为人工智能的进步而存在。
现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的水平，人工智能也将引领下一个世纪计算机发展的潮流。现在人工智能的发展因为理论限制还不明显，但一定会像今天的网络一样深刻地影响我们的生活。
世界各地对人工智能的研究已经开始很久了，但是真正实现人工智能要从计算机诞生算起，然后人类才有可能用机器实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出来的。之后在一些科学的努力下发展起来。人工智能的进步并没有我们想象的那么迅速，因为人工智能的基础理论并不完备，我们无法从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么会产生等等。但经过几十年的发展，人工智能正以其巨大的力量影响着人们的生活。
让我们回顾一下随着人工智能的发展，计算机的发展。1941年，美国和德国联合研制的第一台计算机诞生了。从那时起，存储和处理信息的方法发生了革命性的变化。第一台电脑的外形不是很好。它又胖又娇气，需要在空调房里工作。如果你想让它处理任何事情，你需要重新连接电线。这不是一个省力的工作。夙千丝。我觉得程序员现在都活在天堂了。
最后在1949年发明了一台可以存储程序的电脑。这样编程程序最后就可以焊接了，这样就好多了。因为编程变得非常简单，计算机理论的发展最终导致了人工智能理论的出现。人们终于可以找到一种方法来存储信息并自动处理它。
虽然现在看起来这种新机器可以实现人类的一些智能，但是直到20世纪50年代，人们才把人类的智能和这种新机器联系起来。我们注意到了旁边那个挺着大肚子的老人，他对反馈理论的研究最终让他提出了一个论点，这一切
人类智力的结果都是反馈的结果，智力是通过不断地把结果反馈给身体而产生的。我们的厕所就是一个很好的例子。水之所以不会不停的流，正是因为有一个检测水位变化的装置。如果水太多，就关掉水管，这实现了反馈，是一种负反馈。如果连我们厕所里的设备都可以实现反馈，那么我们应该可以用一台机器实现反馈，进而实现人类智能的机器形式复制。这个想法对人工智能的早期影响很大。
在1955的时候，香农等人开发了逻辑理论家程序，这是一个具有树形结构的程序。当程序运行时，它在树中搜索，找到最接近可能答案的树的分支，以获得正确的答案。这个程序可以说在人工智能史上有着重要的地位，它给学术界和社会带来了巨大的影响，以至于我们现在使用的很多方法和思想仍然来自于50年代的这个程序。
1956年，人工智能领域的另一位著名科学家麦卡锡(右边那个人)召集了一次会议，讨论人工智能未来的发展方向。从此，人工智能的名称正式确立。这次大会在人工智能的历史上并不是一次巨大的成功，但它给了人工智能的创始人一个相互交流的机会，也为人工智能未来的发展铺平了道路。之后，工人智能的重点开始是建立一个可以自己解决问题的实用系统，并要求系统具有自学习能力。1957年，Shannon等人开发了一个叫做通用问题求解器(GPS)的程序，扩展了Wiener的反馈理论，可以解决一些常见的问题。当其他科学家都在努力开发这个系统的时候，右边的科学家做出了巨大的贡献。他创造了表格处理语言LISP，至今仍被许多人工智能程序使用，它几乎成了人工智能的代名词。时至今日，LISP仍在发展。
1963，麻省理工学院受美国政府和国防部支持，开展人工智能研究。美国政府没有做别的，只是在冷战中与苏联保持平衡。虽然这个目的有点爆炸性，但是它的结果让人工智能有了很大的发展。此后，许多程序备受关注，麻省理工学院开发了SHRDLU。20世纪60年代，学生系统可以解决代数问题，而SIR系统开始理解简单的英语句子。SIR的出现导致了一门新学科的出现:自然语言处理。20世纪70年代出现的专家系统是一大进步。人们第一次知道计算机可以代替人类专家。由于计算机硬件性能的提高，人工智能得以进行一系列重要的活动，如数据的统计分析、参与医疗诊断等。作为生活的一个重要方面，它开始改变人类的生活。理论上，20世纪70年代也是大发展时期，计算机开始有简单的思维和视觉。然而，到了70年代，另一种人工智能语言Prolog诞生了，它和LISP一起，几乎成为了人工智能工作者不可或缺的工具。不要以为人工智能离我们很远。它已经进入我们的生活，模糊控制，决策支持等等。让计算机代替人类进行简单的智力活动，解放人类从事其他更有益的工作，是人工智能的目的，但我认为对科学真理无止境的追求才是最终的动力。
二、人工智能的应用领域
1，解题。
人工智能的第一个伟大成就是下棋程序。在国际象棋比赛中应用的一些技术，如向前看几步，将困难的问题分解为一些更容易的子问题，并发展为基本的人工智能技术，如搜索和问题归纳。今天的计算机程序已经可以达到各种方块棋和象棋的冠军水平。但一直没有解决，包括人类玩家拥有但无法清晰表达的能力。比如象棋大师洞察棋局的能力。另一个问题与问题的原始概念有关，在人工智能中称为问题表征的选择。人们往往能找到一些思考问题的方法，从而使解决方案变得更容易，解决问题。到目前为止，人工智能程序已经能够知道如何考虑它们想要解决的问题，即搜索解空间，找到更好的解。
2.逻辑推理和定理证明。
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中找到一些方法，只关注大型数据库中的相关事实，关注可信的证明，并在新信息出现时及时修正这些证明显得尤为重要。数学中的猜想问题。寻找一个证明或反证定理，不仅需要根据假设进行推导的能力，很多非形式化的任务，包括医学诊断和信息检索，都可以像定理证明一样形式化。因此，定理证明是人工智能方法研究中一个极其重要的课题。
3.自然语言处理。
自然语言处理是人工智能技术应用于实际领域的典型例子。经过多年的努力，这个领域已经取得了许多显著的成就。目前该领域的主要课题是:如何基于主题和对话情境，关注大量常识——世界知识和期望，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编解码问题。
4.智能信息检索技术。
受“()*+(*)技术快速发展的影响，信息获取与提炼技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要解决的研究课题。将人工智能技术应用于该领域，是人工智能在实践中广泛应用的契机和突破口。
5.专家系统。
专家系统是目前人工智能中最活跃、最有效的研究领域。它是一个程序系统，在一个特定的领域有大量的知识和经验。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中，出现了成功而有效地应用人工智能技术的趋势。人类专家拥有丰富的知识，因此他们能够达到优秀的解决问题的能力。所以如果计算机程序能够体现和应用这些知识，它也应该能够解决人类专家解决的问题，帮助人类专家发现推理过程中的错误，这一点现在已经得到了证实。例如，在矿物勘探、化学分析、规划和医疗诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。一个成功的例子是:探矿系统发现了一个价值超过6543.8亿美元的钼矿床。DENDRL系统的性能已经超过了普通专家的水平，在化学结构分析中可以供上百人使用。我的CIN系统可以为血液传染病的诊断和治疗提供建议。经过正式鉴定，对细菌性血液病和脑膜炎的诊断和治疗已经超过了这方面的专家。
第三，人工智能理论的数学化趋势越来越突出。
在现代科技飞速发展的今天，很多科技理论都要靠数学来提供证明，靠数学来模拟。人工智能的发展也不例外。如何将人的思维活动形式化、符号化，使之能够在计算机上实现，已经成为人工智能研究的重要课题。在这方面，逻辑学的相关理论、方法和技术起着非常重要的作用，它不仅为人工智能提供了强有力的工具，也为知识推理奠定了理论基础。人工智能中使用的逻辑可以大致分为两类。一种是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，其特点是任何命题的真值非“真”即“假”，两者必为其一。这类问题可以用数学中的经典逻辑理论来解决。世界上有各种各样的事物，除了某些事物或概念之外，不确定的事物或概念更广泛地存在。这些不确定性是经典逻辑理论无法解决的。因此，我们需要开发新的数学工具来表达这些问题。目前在人工智能中，不确定的事物或概念是用多值逻辑、模糊理论和概率来描述和处理的。虽然多值逻辑，模糊理论，概率都是基于[！，"]来描述不确定性，但它们之间有很大的差异。多值逻辑是通过区分真(")和假(！)增加了若干中介真值来描述事物真实的程度，但它把每一个中介真值都看作是彼此完全分离的、明确定义的。而模糊理论认为不同中间真值之间没有明确的界限，表现出不同中间值相互渗透、相互渗透的特点，从而更好地反映了不确定性的本质。概率是用来衡量一个事件发生的可能性，但事件本身的意义是明确的，只是在一定条件下可能不会发生。它和模糊理论是从两个不同的角度描述不确定性的，所以有人说模糊理论描述的是事物内部的不确定性，而概率描述的是事物外部的不确定性。从上面可以看出，数学使人工智能很好地模拟了人类的智能，极大地促进了人工智能的发展。人工智能还有一些问题很难用现在的数学来表达。我相信这些问题在数学知识不断发展后可以很快解决。
动词 （verb的缩写）人工智能的发展现状及展望
目前大多数人工智能系统都是基于物理符号系统的假设。在能够与物理符号系统假说相抗衡的人工智能新理论出现之前，SOAr在探索智能行为一般特征和人类认知具体特征的艰难历程中，无论是设计原理还是实验结果，都取得了与众不同的进展或成就，处于人工智能研究的前沿。
20世纪80年代，以Newell A为代表的研究人员总结了专家系统的成功经验，吸收了认知科学研究的最新成果，提出了Soar作为通用智能的体系结构。目前，Soar已经表现出很强的解决问题的能力。在Soar中实现了30多种搜索方法，并实现了几个知识密集型任务(专家系统)，如RI。ROOks提出了一种新的人工智能方式。它认为智能系统的能力可以在没有概念或符号的情况下逐渐进化。在其研究中突出了四个概念:(1)机器人所处的情境不涉及抽象描述，而是处于直接影响系统行为的情境中。(2)混凝土机器人有躯干，直接从周围世界获得经验，工作后感官会立即反馈。(3)智能的来源不仅仅局限于计算设备，还源于与周围环境交互的动态决策。(4)涌现智能出现在系统与周围世界的相互作用中，有时出现在系统的组成部分之间。
动词 （verb的缩写）结论
人工智能不仅需要逻辑思维和模仿，科学家对人脑和神经系统的研究越多，就越肯定情感是智力的一部分，而不是与之分离的。因此，人工智能领域的下一个突破，可能是赋予计算机不仅更多的逻辑推理能力，还有情感能力。许多科学家断言，机器的智能将很快超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的总和。到下世纪中叶，人类生活的性质也将发生变化。神经植入将增强人类的知识和思维能力，开始向复合型人/机关系过渡，逐渐停止人类对生物有机体的需求。大量非常微小的机器人会在大脑的感觉区占据一席之地，制造出真假难辨的虚拟现实的模拟效果。
人工智能的实现不是天方夜谭。虽然会很辛苦，但是没有人规定只有人类才能思考。就像不同的生命形式一样，动物、植物和微生物都是不同的生命形式。人类可以用未知的方式思考，计算机可以用另一种(不一定相同的)形式思考。
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AI(人工智能):人工智能。是指计算机模仿现实世界行为和人类思考、游戏方式的计算能力。那是一套极其复杂的计算系统和规则。