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1.9.6 现状与发展趋势 　　人工智能的现状和发展呈现出如下特点:  　　——多种途径齐头并进, 多种方法协作互补。  　　——新思想、新技术不断涌现,新领域、新方向不断开拓。 特别是在人工智能的总体研究方向上, 我国的涂序彦教授提出的“广义智能信息系统论”、潘云鹤院士提出的“人工形象智能”和李德毅院士提出的“不确定性人工智能” 值得一提。 　　——理论研究更加深入, 应用研究愈加广泛。 　　——研究队伍日益壮大, 社会影响越来越大。 主要表现为: 大专院校和科研院所中与智能相关的学科、 专业和研究方向越来越多(国内的许多大学甚至已开设了智能科学与技术专业); 社会上与人工智能有关的组织、团体、刊物、网站、公司日渐增多, 相关活动、会议日益频繁;人工智能的产品、系统、 工程几乎应有尽有;人工智能的有关新闻报道频频出现。  　　总之, 以上特点展现了人工智能学科的繁荣景象和光明前景。 它表明,虽然在通向其最终目标的道路上, 还有不少困难、 问题和挑战, 但前进和发展毕竟是大势所趋。 情感虚拟数字人 1.7.14 智能人机接口 　　智能人机接口就是智能化的人机交互界面, 也就是将人工智能技术应用于计算机与人的交互界面, 使人机界面更加灵性化、拟人化、个性化。 这也是当前人机交互的迫切需要和人机接口技术发展的必然趋势。 智能人机接口已成为计算机、网络和人工智能等学科共同关注和通力合作的研究课题。该课题涉及到机器感知特别是图形图像识别与理解、 语音识别、自然语言处理、 机器翻译等诸多AI技术, 另外, 还涉及到多媒体、 虚拟现实等技术。 1.7.15 模式识别 　　识别是人和生物的基本智能信息处理能力之一。 所谓模式识别, 则指的是用计算机进行物体识别。这里的物体一般指文字、符号、图形、 图像、语音、声音及传感器信息等形式的实体对象,而并不包括概念、思想、意识等抽象或虚拟对象, 后者的识别属于心理、认知及哲学等学科的研究范畴。 经过多年的研究, 模式识别已发展成为一个独立的学科, 其应用十分广泛, 诸如信息、遥感、医学、影像、安全、军事等领域, 模式识别已经取得了重要成效。 1.7.16 数据挖掘（DM）与数据库中的知识发现（KDD） 　　数据挖掘和数据库中的知识发现的本质含义是一样的, 只是前者主要流行于统计、 数据分析、 数据库和信息系统等领域, 后者则主要流行于人工智能和机器学习等领域, 。  　　DM与KDD现已成为人工智能应用的一个热门领域和研究方向, 其涉及范围非常广泛, 如企业数据、商业数据、 科学实验数据、 管理决策数据、 Web数据等的挖掘和发现。 　 1.7.17 计算机辅助创新 　　计算机辅助创新(Computer Aided Innovation, CAI)是以“发明问题解决理论(TRIZ)”为基础, 结合本体论(Ontology)、 现代设计方法学、计算机技术而形成的一种用于技术创新的新手段。 近年来, CAI在欧美国家迅速发展, 成为新产品开发中的一项关键性基础技术。计算机辅助创新可以看做是机器发明创造的初级形式。 1.7.18 计算机文艺创作 　　在文艺创作方面, 人们也尝试开发和运用人工智能技术。 云　松 銮仙玉骨寒,  松虬雪友繁。  大千收眼底,  斯调不同凡。 1.7.19 机器博弈 　　机器博弈是人工智能最早的研究领域之一, 而且一直久经不衰。  　　早在人工智能学科建立的当年——1956年, 塞缪尔就研制成功了一个跳棋程序。三年后的1959年, 装有这个程序的计算机就击败了塞缪尔本人,1962年又击败了美国一个州的冠军。1997年IBM的“深蓝”计算机以2胜3平1负的战绩击败了蝉联12年之久的世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫, 轰动了全世界。 2001年, 德国的“更弗里茨”国际象棋软件更是击败了当时世界排名前10位棋手中的9位, 计算机的有哪些信誉好的足球投注网站速度达到创纪录的600万步每秒。  计算机打败国际象棋冠军 “深蓝”与卡斯帕罗夫的对比── 身高:卡斯帕罗夫5英尺10英寸,“深蓝”6英尺5英寸； 体重:卡斯帕罗夫176磅， “深蓝”1.4吨； 年龄：卡斯帕罗夫34岁， “深蓝”4岁； 每秒行棋速度：卡斯帕罗夫2步， “深蓝”2亿步。 最主要差别： 卡斯帕罗夫: 随机应变能力强，老谋深算，经验丰富,但思路易受身体条件、情绪和周围环境的影响。 “深蓝”：是个刚刚涉足棋坛的小学生,记忆力强，计算平稳且不受环境干扰。“深蓝”程序带有一个收集了20世纪各位著名国际象棋大师所下的数千个棋局的数据库。 　　机器人足球赛是机器博弈的另一个战场。 近年来, 国际大赛不断, 盛况空前。 现在这一赛事已波及到