在科技全球化语境中,“人工智能”的标准英文术语为Artificial Intelligence(简称AI)。该术语由计算机科学家约翰·麦卡锡于1956年达特茅斯会议上首次正式提出,定义为“制造智能机器的科学与工程”。值得注意的是,AI作为缩写形式在日常交流和学术文献中已获得普遍认可,其发音为/ˌɑːrtɪˈfɪʃ(ə)l ɪnˈtelɪdʒəns/。

学科分类与关键技术术语
根据技术实现路径,人工智能领域可分为以下关键方向:
- Machine Learning (ML):机器学习,实现AI的核心方法
- Deep Learning:深度学习,基于神经网络的高级ML分支
- Natural Language Processing (NLP):自然语言处理
- Computer Vision:计算机视觉,赋予机器“看”的能力
| 术语类型 | 英文表达 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 技术概念 | Neural Networks | 深度学习架构 |
| 应用领域 | Autonomous Vehicles | 自动驾驶系统 |
| 伦理概念 | Algorithmic Bias | 算法偏见研究 |
专业场景中的精准表达
在学术论文中常使用AI systems(人工智能系统)强调技术整体性,而企业文档则偏好AI-powered solutions(AI驱动解决方案)。需特别注意:
“Artificial General Intelligence (AGI)”指具备人类水平认知能力的通用人工智能,与当前主流的“Narrow AI”(弱人工智能)形成技术对比。
常见术语使用误区辨析
需严格区分AI与相关概念:
- 避免将Automation(自动化)等同于AI,后者强调认知能力
- Robotics(机器人学)是AI的物理载体而非同义词
- Cognitive Computing(认知计算)常作为AI的商业化代称
动态发展的新兴术语
随着技术演进,近年来涌现出Explainable AI (XAI)(可解释人工智能)、Generative AI(生成式AI)等新概念。其中Large Language Models (LLMs)(大语言模型)已成为2023年后AI讨论的核心词汇。
跨文化语境中的术语差异
英式英语与美式英语在AI术语拼写保持一致,但欧盟官方文件常使用AI Ethics Framework(人工智能伦理框架)的完整表述。在亚太地区,AI Governance(人工智能治理)已成为区域合作的高频术语。
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