人工智能和智能机器人研究的仿生学方面生物模式识别的研究，大脑学习记忆和思维过程的研究与模拟，生物体中控制的可靠性和协调问题等是仿生学研究的主攻方面舒适根据科学研究表明，当人体的脚部温度比头部温度高三度左右的时候人体感觉最为舒适。

而智能地暖能够由发热电缆地面低温辐射采暖系统恒温器精确地控温,可以让用户走在舒适的25℃左右地表上,感受到无尽的温暖舒适体贴。

而且由于能够相对直观的感受到人体温度，智能地暖在自我调节的时候更加贴切精确;

作为人工智能的一个重要领域，计算智能（ComputationalIntelligence，CI）因其智能性、并行性和健壮性，具有很好的自适应能力和很强的全局搜索能力，得到了众多研究者的广泛关注，目前已经在算法理论和算法性能方面取得了很多突破性的进展，并且已经被广泛应用于各种领域，在科学研究和生产实践中发挥着重要的作用首先，就意识来讲，人工智能纯属是人类所制造的一种无意识的机械的物理过程，而人类以及生物智能主要是靠着生理和心理的过程，具有主观能动性，而人工智能就不会有这种主观能动性，更不会有这种主观能动性所带来的创造力。

其次，马克思曾经说过，人是一切社会关系的总和，人类的智能都是具有着社会性的，但是人工智能就没有也永远不会具有社会性。

最后，不论人工智能将会有怎样的发展，在人类智能和人工智能两者之间总是人脑的思维在前，电脑的功能在后？

所以，我们可以这样说，无论人工智能在未来将会如何地发展，创造者的人类智能，都将永远是其的制造者和主宰者。

对于机器人这种特定的高级生产工具来说，没有人就没有机器人的诞生!

我们也可以说，在现代大规模的工业化生产中，如果没有了机器人，那么人类就将变为机器；

但是，有了机器人，人类仍然是人类，永远都会是机器人的主人；

对于人工智能和人类智能谁更“聪明”，一直是人类所津津乐道的事情？

这两种不同智能，最为有名的一次博弈就是世界棋王卡斯帕罗夫与超级电脑“深蓝”在19%年和1997年所进行的两次国际象棋比赛？

在第一次比赛中，人工智能科技的代表“深蓝”仅仅以一局之差败给了棋王那聪明的人脑。

但是，在1997年的第二次比赛时，换装了新型纳米高科技人工芯片的“深蓝”则打败了棋王。

对此，曾经称霸人类国际象棋棋坛12年没有敌手的棋王卡斯帕罗夫，不得不在比赛后对于这台战胜了自己的“深蓝”称赞道：“电脑的表现完全没有机械的惯性，我真的不相信还会有像‘深蓝’这样优越的电脑！

”虽然电脑“深蓝”战胜了世界棋王卡斯帕罗夫，但是我们却不能得出机器人所使用的人工智能要比人类头脑“聪明”的结论;

因为这台“深蓝”只能按照人类所编入的程序进行运算，而无法凭借人类主观能动性进行发散性和创新性的思维模式，更无法对于事物进行人类一样的感性认识，所以就算其编程和所使用的技术再先进，其也永远无法超越人类的头脑和人类的智慧？

智能模拟是融合控制论、信息论、计算机科学、仿生学、心理学、哲学等学科的科学，其研究计算机与人脑的结构及功能的关系？

智能模拟致力于开发具有人类智能的机器，目前最具代表性的机器是智能机器人！

有些发达国家通过智能模拟技术使机器人不但能模拟人类的感知能力、动作能力，甚至能模拟人类的思维能力;

智能模拟的研究内容有:探索自然语言的理解问题!

研究图像识别、知识表达、博弈、机器人、智能专家系统等问题。

研究模拟的局限性问题；

探索智能模拟的发展前景？

人工智能主要通过知识表示、自动推理、知识获取、知识处理、语言理解、计算机视觉、自动程序设计这6个不同方面，来实现模拟人类的思维，从而得以实现智能的目标；

近年来，人工智能技术的发展日新月异，大量厂商积极投入研发之中!

人工智能被广泛应用于各种产业，如制造业、金融教育、农业等。

然而，大家在聊天中常常可以听到两种概念：通用人工智能和人工智能。

这两种概念究竟是什么！

有什么区别。

今天我们详细探讨一下。

1.概念不同通用人工智能(AGI)是指拥有与人类智能水平相近的智能水平，可以解决各种问题的智能系统。

通用人工智能的目的是让机器像人一样思考、感知、决策和执行任务!

而人工智能则是任何智能系统，它可以针对一个特定的任务进行设计和开发。

因此，通用人工智能是人工智能的子集!

2.实现难度不同通用人工智能是实现人工智能的最终目标，是真正的人工智能。

然而，实现这一目标并不容易。

目前，很多科学家和技术公司正在致力于实现通用人工智能，但是目前还没有成功的案例。

而人工智能则是相对容易实现的。

根据不同的应用场景和任务，可以通过训练模型和优化算法等手段，很快地实现相应的人工智能。

3.应用范围不同人工智能拥有广泛的应用场景，如机器人、智能家居、金融、医疗、汽车等！

可以说，人工智能的应用非常广泛，适用于各个领域？

而通用人工智能则是基于各种人类智能的领域的综合，可以应用于各种不同的任务和应用场景;

但由于技术的限制，目前通用人工智能的商用化和应用还有待发展!

4.技术路线不同实现人工智能，基本的技术路线是提取特征、训练模型、优化算法等。

根据不同的任务和应用场景，采用不同的算法框架和技术手段可以实现不同的人工智能！

而实现通用人工智能，则需要发展更为复杂和综合的技术，如人工神经网络、机器学习、计算机视觉等。

这些技术需要更多的研发、投入，也需要更多的计算资源和时间才能实现。

结论总的来说，通用人工智能是实现人工智能的终极目标，但实现难度非常大，目前还没有成功的案例！

相比之下，人工智能则是实现较为容易的智能系统，已经广泛应用于各种行业?

未来，随着技术的不断发展改进，相信通用人工智能的应用也会得到更广泛的实现和应用。