| 企服解答

AR不完全屬于人工智能（AI），更準確來說，二者其實只是在應用技術層面有所重疊。

AR的核心技術中，3D環境理解、3D交互理解和計算機視覺、深度學習都有著緊密的聯系。其中，“深度學習”同樣屬于AI范疇。

對二者的具體解釋：

1、AR：是在現實世界中疊加虛擬信息，也即給現實做“增強”，這種增強可以是來自視覺、聽覺乃至觸覺，主要的目的均是在感官上讓現實的世界和虛擬的世界融合在一起。

2、AI：計算機科學將人工智能研究定義為對“智能代理”的研究：任何感知其環境并采取最優行動使其有機會成功實現目標的設備。

一個更詳細的定義將人工智能描述為“一個可以正確解釋外部數據，從這些數據中學習，并利用這些學習通過靈活的適應提升實現特定目標和任務的能力的系統。”

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AI中受關注的特征：

1、推理，解決問題

2、知識表達

知識表示和知識工程是經典人工智能研究的核心。

3、規劃

智能代理必須能夠設定目標并實現它們。他們需要一種方法來想象未來——一種可以代表世界的狀態，并且能夠預測他們的行為將如何改變未來——并且能夠做出最大化可用選擇的效用（或“價值”）的選擇。

4、學習

機器學習是人工智能研究領域自創立以來的一個基本概念，是對通過經驗進行自動改進的計算機算法的研究。

5、自然語言處理

自然語言處理（NLP）賦予機器閱讀和理解人類語言的能力。

一個足夠強大的自然語言處理系統將支持自然語言用戶界面和直接從人類編寫的資源中獲取知識，如新聞專線文本。

6、感知

機器感知利用傳感器（如攝像機（可見光譜或紅外）、麥克風、無線信號和主動激光雷達、聲納、雷達和觸覺傳感器）的輸入來推斷世界各方面的能力。

7、運動和操縱

人工智能被廣泛應用于機器人領域。現代工廠中廣泛使用的先進機械臂和其他工業機器人可以從經驗中學習如何在存在摩擦和齒輪打滑的情況下高效移動。 

8、社會智力

9、通用智能（AGI）