一、人工智能的核心是什么？
人工智能的核心：1、计算机视觉，是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力；2、机器学习，指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令；3、自然语言处理；4、机器人；5、语音识别，主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。
二、大数据分析和人工智能到底有什么区别，它们不是一回事
大数据分析:
是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
人工智能:
分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
三、人工智能将如何影响我们的生活，用英文怎么书写？
How will artificial intelligence influence our life?
【基本介绍】
1.人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
2.人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
3.人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
参考资料
搜狗百科：人工智能/9180?fr=aladdin
四、未来人类都不用上班，人工智能将怎样改变我们的生活？
人工智能的发展越来越受到世界各国的重视。人工智能是一门边缘学科，用来模拟人的思维，并且有越来越多的实用意义，而且许多不同专业背景的科学家正在人工智能领域内获得一些新的思维和新的方法。
据国外媒体报道，埃隆·马斯克（Elon Musk）指出，人工智能机器可能会取代人类，成为新的劳动力。随着自动化在未来成为常态，可供人类选择的工作岗位可能会越来越少，未来人类都不用上班，人们也将更好地享受生活。
人工智能到底是什么？
人工智能的主要领域包括问题求解、语言处理、自动定理证明、智能数据检索等领域。这些综合概念在自然语言处理、情报检索、自动程序设计、数学证明都有重要应用。人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋程序。在下棋程序中应用的其他技术也包括把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题规约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序更是能够达到击败人类的世界冠军的程度，已经展现了人工智能的威力。
求解及搜索？人工智能的大课题
问题求解及搜索是人工智能的一个大课题，它是指许多涉及规约、推断、规划和相关过程的核心概念。问题求解是一个非常模糊的课题，广义的说包含了全部计算机科学，这里我们仅仅讨论狭义的问题求解。在人们分析了人工智能研究中运用的问题求解方法后，发现许多方法都是通过试探搜索的方法来实现问题求解的。其中，难题和博弈问题提供了丰富的来源，下面以下国际象棋的问题为例子来分析以问题求解为代表的人工智能原理。
为了实现一个能够下棋的程序，我们采用状态空间的方法来解决问题。首先要为象棋建立一个数学模型，用一种或多种合适的数据结构来表示象棋。这样就有一个建立模型的逻辑问题，合适的逻辑将对后面的求解象棋问题起到重要的作用。一个比较简单的方法是：给不同的棋子赋予不同的权值，其中给“王”赋予超过其他棋子很多的权值，这样再确定一个目标函数，以减少对方的权值总和为目的，就可以获得一个比较简单的走法。当然如果这样的模型过于简单，效果也不会很好。在我们获得了一个数学上的模型之后，将问题分解成为用
这模型能够理解的子问题。而求解象棋问题的过程就是一个试探搜索的过程，把象棋的规则和目标函数的可能运行方向结合起来，就可以指导下一个子的落子位置，也就是说获得了一个状态的集合。然后从这个状态集合的每个状态推导再下一步的状态集合，这样反复运行，就可以得到一个树型结构，在这个结构中运用一系列的规则和搜索技术，就可能确定一个合理的走法。很明显，如果状态空间的精度越高，属性结构的复杂度就越高。
从上面可以看出，类似上面这样的状态空间求解问题的主要技术包括状态的描述、描述目标状态和搜索策略。其中搜索策略模拟人的思维过程，是体现算法优劣的关键部分。主要的搜索策略包括有宽度优先的搜索、深度优先的搜索、启发式的搜索等。状态空间方法借助于现代计算机的强大的计算能力，尽可能地穷尽所有的可能的状态，是一个最多被应用的人工智能理论分支。
另一种不同于状态空间法的方法是问题规约的方法。在问题规约的方法中，问题描述或目标是其主要的数据结构。已知问题的描述，然后通过一系列的变换，把此问题最终变为一个子问题的集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始的问题。比如著名的“梵塔问题”就是可以这样解决的一个问题。可见一个采用问题规约的问题表示可以有三个部分组成：一个初始问题的描述、一套把问题变成子问题的算符、一套本原问题的描述。
人工智能包含的领域非常广泛，问题的求解只是其中的一个重要方面。其他的方面包括比如谓词演算、规则演绎系统、机器人问题以及专家系统等一系列问题。
马斯克所说，为了适应这个不断发展的世界，人类最终会与“数码超级智能”机器人达成共生的关系。和人工智能机器人一起上班，你准备好了吗？