人工智能专家系统的分类？
专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。
第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。
第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。
第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。
人工智能等级划分？
在选择划分人工智能水平的标准上，国际著名的人工智能专家Sandeep Rajani教授，在文章《人工智能：人或机器》（Artificial Intelligence-Man or Machine）中，通过将人工智能的水平和人类能力进行横向对比后予以划分，定义为共四个等级的水平：
巅峰级——已经实现了无法超越的最优能力。
超越人类级——比所有人类的能力都要强
强人类级——比大多数人类的能力要强。
弱人类级——比大多数人类的能力要弱。
研究人工智能的科学家是什么职业？
伦理学家和道德专家。
1. 伦理学家可以研究人工智能的伦理问题，如隐私保护、公平性、责任和权衡等，明确道德准则和框架，以确保人工智能的应用符合道德和伦理要求。
2. 道德专家能够提供对人工智能发展的道德评估和指导，参与制定相关政策和法规，监督人工智能系统的运行，保护人类社会的价值观和道德原则。
3. 此外，政策制定者、法律专家、教育者和社会科学研究人员等也扮演着重要的角色，他们能够探讨和引导人工智能对人类社会文化和道德带来的挑战和影响，促进人与人工智能的和谐发展。
研究人工智能的科学家通常是计算机科学家或机器学习专家。他们在人工智能领域进行深入研究，开发新的算法和模型，以提高机器的智能水平。
他们可能在大学、研究机构或科技公司工作，参与项目和实验，分析数据并提出解决方案。
他们需要具备扎实的数学和编程技能，熟悉机器学习、数据挖掘和自然语言处理等领域的理论和实践。
他们的工作对于推动人工智能技术的发展和应用具有重要意义。
1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。
2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。
3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。
4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。
5、AI硬件专家。AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。
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