要想知道人工智慧是根據什麼來設計的，首先要知道什麼是人工智慧。我們先來介紹下人工智慧。人工智慧是機器模仿人類利用知識完成一定行為的工程。根據人工智慧是否能真正實現推理、思考並解決問題，可以將現階段人工智慧技術分為專用人工智慧和通用人工智慧。

一、人工智慧的主要特徵

由人類設計，為人類服務，本質為計算，基礎是資料。從根本上說，人工智慧必須以人為本，按照人類設定的邏輯程式或演算法，透過人類發明的晶片等硬體載體來執行或者工作。本質體現為計算，透過對資料的採集、加工、處理、分析和挖掘，形成有價值的資訊流和知識模型，為人類提供服務，來實現對人類期望的一些智慧行為的模擬，在理想情況下必須體現服務人類的特點，不應該傷害人類。

有適應特性，有學習能力，有演化迭代和連線擴充套件。人工智慧系統在理想情況下應具有一定的自適應特性和學習能力，即具有一定的隨環境、資料或任務變化而自我調節的能力。

二、人工智慧的主要範疇

人工智慧的研究主要解決兩大問題。一是人工智慧的可解釋性，圍繞類腦認知和通用智慧進行研究，為人工智慧技術突破提供原始理論創新。二是人工智慧的理論和技術引入企業界的真實應用。為了解決這兩大問題，透過機器學習、計算機視覺、語言和語音處理、認知推理和智慧機器人等來具體研究。

1、機器學習

機器學習是一門設計機率論、統計學、演算法複雜性理論等多門學科交叉的學科。該學科專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重組已有的知識結構，使之不斷完善自身效能。

2、計算機視覺

計算機視覺就是用各種成像系統代替視覺器官作為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理和解釋。計算機視覺的最終研究目標就是使計算機能象人那樣透過視覺觀察和理解世界，具有自主適應環境的能力。要經過長期的努力才能達到的目標。因此，在實現最終目標以前，人們努力的中期目標是建立一種視覺系統，這個系統能依據視覺敏感和反饋的某種程度的智慧完成一定的任務。

3、語言和語音處理

透過可以對語音訊號進行各種頻譜及引數的分析，進行通訊編碼或資料壓縮的研究，同時也可根據分析獲得的頻譜特徵或引數變化規律，合成語音訊號，實現機器的語音合成。利用語音分析技術，還可以實現對語音的自動識別，發音人的自動辨識，如果與人工智慧技術結合，還可以實現各種語句的自動識別以至語言的自動理解，從而實現人機語音互動應答系統。

科學技術自古以來就是把雙刃劍，在享受科技的同時，也要注意一些潛在的風險，只有正確的進行引導和使用，才能造福人類。