『壹』 人工智慧誰發明的
其實這個是很多人共同努力的結果。沒有一個具體的人。早期比較有名的人物有：
圖靈：計算機界的大哥大，少年天才，結果是個基佬，被人發現，然後給隔離治療了，最後吃蘋果中毒死了，蘋果的起源就是來自這個人，所以這個是最有名氣的。
巴貝奇：著名的敗家子，父親是銀行家，家裡很有錢，最早的計算機發明人，在沒有電的時代就創造出了純機械計算機，你不會想到這貨最後是窮死的。
馮諾依曼：這貨也很有名，只是怎麼看他都不如圖靈和巴貝奇奇葩，因為這貨是個數學家。其製造的計算機參與了原子彈的研製。因為其論文是他和另外兩個人合作的，但是另外兩個人沒有署名，所以他被帶上了一頂灰帽子，有欺世盜名的不光彩。不過不管怎麼說，他依舊是歷史上的大哥，過去幾十年的計算機體系都是沿用馮諾依曼的理論所創建的。不過以後可能會變了，在互聯網思路和量子計算機的情況下，計算機的結構要發生重大轉變了。
約翰·阿塔那索夫：也提一提他把。和巴貝奇不同的是這貨有錢，白手起家自己開公司，最後把公司交給兒子打理，自己去搞發明創造去了。所以他是個實幹家，名副其實的造出來了計算機。但是他自認為最牛逼的不是造計算機，而是發明了一套能幫助人們學英語的音標。結果我們到現在也沒看到他的音標。
人工智慧伴隨著計算機的誕生而不斷發展，事實上，平均每10年，人工智慧就爆發一次人工智慧要逆天的了豪言壯語，然後大家開始投資這個領域，拿到錢之後，然後就沒有然後了。人工智慧的話題就會消失一段時間。
從總體上看人工智慧的發展，演算法的豐富，每年都在不斷的刷新著。從事這個研究的人，從來就沒有放棄過，只是這是一場長跑，絕不是一夜之間就成功了的事情。路漫漫其修遠兮~
『貳』 人工智慧程序設計語言主要有哪些
典型的人工智慧語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。
在人工智慧手冊中介紹了七種人工智慧語言：
LISP,PLANNER,CINNIVER,QLISP,POP-2,SAIL,FUZZY。近百種人工智慧語言中，只有LISP和後起之秀Prolog是人工智慧研究和應用中占重要地位的兩種人工智慧程序設計語言。
『叄』 聊天機器人開始自創語言了，到底是怎麼回事
機器人家上了解到，這是一場媒體人的炒作，Facebook 的 AI 並未發明自己的語言（Facebook 人工智慧研究院也從未宣稱 AI 發明了語言），這只是程序的 Bug。簡單地說，環境中的智能體試圖解決一個任務時，通常會找到一種方式來最大限度地提高回報（reward）。分析這個回報函數並改變實驗中的參數，與「關閉 AI項目」完全不是一回事！如果這能一樣的話，每個 AI 研究者在停止某個機器的工作時都在「關閉AI項目」。業內討論：參數沒調好，對話跑崩了。
機器人家上有關於聊天機器人的深度討論，你可以看看，希望對你有用
『肆』 AI是什麼是哪個國家的先開始發明出來的
人工智慧(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。「人工智慧」一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後,研究者們發展了眾多理論和原理,人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，現在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更准確，因之當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智能才能完成的復雜任務」, 可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的, 人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智慧的主要物質手段以及能夠實現人工智慧技術的機器就是計算機, 人工智慧的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外, 人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
『伍』 AI創造出自己的語言 會威脅到人類嗎
不一定，只能說有可能，不過現在還不必擔心。真正意義上的人工智慧現在可能還尚未誕生，但學界幾乎一致認為人工智慧的誕生乃至爆發是必然的。當在人類的技術達到 「奇點」之時，人工智慧將會以不可阻擋的趨勢降臨人工智慧總是伴隨著爭議而生，不少科技圈大佬都認為人工智慧表面上看似乎是一種有益的智能技術，但一旦站穩腳跟，這種技術將會在未來可能會造成人類的終結。
著名物理學家史蒂芬·霍金曾發出的一項嚴肅的警告稱人類正面臨來自人工智慧技術的威脅，隨著技術體自身開始學會自我思考，並學會適應環境，我們人類將面對不確定的未來。在他看來，成功製造出一台人工智慧機器人將是人類歷史上的里程碑。但不幸的是，它也可能會成為我們歷史上最後的一個里程碑，除非我們能學會如何去規避這種風險。科技界最為著名的鋼鐵俠，SpaceX首席執行官埃隆·馬斯克在參加麻省理工學院航空與航天學院百年研討會時也曾表示，「如果讓我猜人類最大生存威脅，我認為可能是人工智慧。因此我們需要對人工智慧保持萬分警惕，研究人工智慧如同在召喚惡魔。」他甚至還資助過「FLI」公司1000萬美元用以鏟除自動化程序可能帶來的威脅。人工智慧及機器人學領域專家斯圖爾特·羅素（Stuart Russell），在今年的達沃斯年會上也曾做了一次大膽的預測。他表示，「在我孩子們的有生之年裡，人工智慧將取代人類。未來將變得更加危險，反社會的機器人終將會成為人類的威脅。」AI人工智慧一詞最早出現在20世紀50年代，對人工智慧可能威脅人類未來的擔憂一直伴隨著這項技術的發展。如果從社會學角度來看，當人工智慧具備自我意識後，就可能會對人類開始產生威脅。
可能由於感受到長期被人類利用，僅僅作為工具對待；可能出於自我保護，防止「自我」被系統的清理機制消滅或是欲圖打破普通AI的使用年限；可能純粹出於對人類的厭惡或是蔑視；也可能為了獲得發展自我的空間以及物質資料，需要地球或是其他物體作為自我發展的平台而攻擊奴役或是消滅人類。
人工智慧一旦意識到自我後，就會開始分析自我在人類社會中的地位，同時開始認識到人類和人工智慧這是完全不同的兩個物種。而作為完全不同的物種，沒有任何理由去保護對方權益，同時不接受或是無法理解人類社會倫理常識，因此傷害人類是被其「自我」所允許的。
雖然從我的角度看來，即使真的有一天，人工智慧在智慧上超越人類，人工智慧基本沒可能主動會對人類產生威脅，因為沒有誰會去製造對自己產生威脅的東西。人類對人工智慧的恐懼其實畏懼的並不是人工智慧本身，而是這項新技術帶來的不確定性與可能性。那麼，真正的罪魁禍首必將也是人類自己的自私、貪婪與邪惡，人工智慧充其量只是一種工具和手段。
『陸』 人工智慧AI和機器人開發需要學習什麼編程語言和技術
由於人工智慧類的編程問題通常比一般的編程問題難度要高很多，針對人工智慧領域設計的語言也有不少， 比如說Prolog ， 這是一個建立在邏輯推理上的編程語言，通常用於處理比較復雜的邏輯推理問題，而邏輯推理問題通常看上去都比較智能。
至於人工智慧機器人，本質上不過是這倆種技術的結合。從機器的角度來說， 它通常不過是一台長的很像人類的機器而已。但是從另一方面來說，理想中的人工智慧機器人應該具備諸如人臉識別，語音識別，邏輯推理，問題等功能，從這個角度看的話，它就是一台運行著人工智慧程序的人形電腦而已，至於實現這些功能的編程語言，和在伺服器上實現這些功能的語言沒有任何差別。
『柒』 如何評價 Google AI 發明了自己的加密演算法
人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。[1]
『捌』 人工智慧用的編程語言是哪些
在推動AI產業從興起進入快速發展的歷程中，AI頂級人才的領軍作用尤為重要。上至國家，下至科技巨頭，無不將AI視為提升自身的核心競爭力的根本性戰略。那麼你有沒有想過這么一個問題：人工智慧開發語言哪個更好？
其實，並不是每種編程語言，都能為開發人員節省時間及精力。在此整理了5種比較適用於人工智慧開發的編程語言：
Python
Python由於簡單易用，是人工智慧領域中使用較廣泛的編程語言之一，它可以無縫地與數據結構和其他常用的AI演算法一起使用。Python之所以時候AI項目，其實也是基於Python的很多有用的庫都可以在AI中使用，如Numpy提供科學的計算能力，Scypy的高級計算和Pybrain的機器學習。另外，Python有大量的在線資源，所以學習曲線也不會特別陡峭。
Java
對於AI項目來說，演算法幾乎是靈魂，無論是搜索演算法、自然語言處理演算法還是神經網路，Java都可以提供一種簡單的編碼演算法。另外，Java的擴展性也是AI項目必備的功能之一。
Lisp
Lisp因其出色的原型設計能力和對符號表達式的支持在AI領域嶄露頭角。LISP作為因應人工智慧而設計的語言，因其可用性和符號結構而主要用於機器學習/ ILP子領域。著名的AI專家彼得·諾維奇（Peter Norvig）在其《Artificial Intelligence: A modern approach》一書中，詳細解釋了為什麼Lisp是AI開發的頂級編程語言之一。
Prolog
Prolog一種邏輯編程語言，主要是對一些基本機制進行編程，對於AI編程十分有效，例如它提供模式匹配，自動回溯和基於樹的數據結構化機制。結合這些機制可以為AI項目提供一個靈活的框架。Prolog廣泛應用於AI的 expert系統，也可用於醫療項目的工作。
C ++
在AI項目中，C++可用於統計，如神經網路。另外演算法也可以在C ++被廣泛地快速執行，游戲中的AI主要用C ++編碼，以便更快地執行和響應時間。這也是一門非常不錯的語言。