一、人工智能都需要什么技术
1、人工智能需要多种技术来实现其功能。其中包括机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，数据挖掘，模式识别，优化算法等。
2、机器学习是人工智能的核心技术，通过训练模型来使机器具备学习和预测能力。
3、深度学习是机器学习的一种方法，通过构建深层神经网络来实现更复杂的任务。自然语言处理和计算机视觉使机器能够理解和处理人类语言和图像。
4、数据挖掘和模式识别用于从大量数据中提取有用的信息和模式。优化算法用于解决复杂的决策和优化问题。这些技术相互结合，为人工智能的发展提供了基础。
二、人工智能的三大专业知识
1、人工智能产业技术的：算法、计算能力、信息大数据融合，成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。
2、收集的大量数据，数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;
3、落实在产品应用上，算法可表现为：视频结构化(对视频数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别，不同物体代表性物体识别，如：车牌识别系统)等几大类。
4、互联网时代大数据迎来爆发式增长，全球的数据总量都飞快的增长，数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。
5、传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时，更无法满足人工智能相关的高性能计算需求，多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力，成为当下人工智能必备的基本平台。
6、数据总量飞速的增长、积累的同时，信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本，大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。
三、人工智能是谁在1956年提出来的
1、人工智能是在1956年达特茅斯会议上麦卡锡首先提出的。该会议确定了人工智能的目标是“实现能够像人类一样利用知识去解决问题的机器”。它的初衷是希望能让机器像人类一样，代替人类完成一些任务。
2、正是有了这一需求，才催生了机器学习（1970s)的出现。人工智能进入了发展的第一个高潮。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MITAILAB实验室。
四、人工智能获取知识的主要途径
1、需要构建与世界联系的通道、发展拟人的感知系统，从而让机器像人那样感知世界。
2、知道是人的一种心智状态，它是一个命题态度；某人知道某个命题，该命题构成了他或者她的知识。知识被认为是得到证成的真信念（justifiedtruebelief），这是被广泛接受的定义，尽管它招致盖提尔难题的困扰。这里“证成”是一个给出理由的过程或行为，“真的”（true）是一个形而上学概念，而“信念”（belief）则是人的心灵中对命题的某个内在状态。“真”是无法被观察到的命题的性质，它作为知识的要素被质疑；至于证成，没有一个统一的标准评判一个信念如何得到证成。而知识是相关主体的一种内在的认知态度，则是没有什么异议的。
五、什么是人工智能IP
人工智能不仅仅是一项技术，更是一个独立的形象IP。二者完美融合才能做到技术与形象的同时升级！技术创造不仅仅是革新，更是要配合形象IP。海风智能科技服务机器人FANFAN为此专门申请外观专利。服务机器人，我们一直在不断创新，但是我们一直在做自己的IP，自主研发自己的技术，技术赋予FANFAN灵魂，FANFAN外观则为技术的革新提供了物质支持。