AI的英文全称在不同研究人员中有哪些称呼？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的综合性技术科学，已经成为当今科技领域的一个热点。然而，在人工智能的研究领域，对于AI的英文全称，不同研究人员有着不同的称呼。以下是几种常见的称呼：

这是最常见、最普遍的称呼，指的是通过计算机程序和算法模拟人类智能，实现智能行为的技术。这个称呼直接反映了人工智能的本质，即通过人工手段实现智能。

Machine Intelligence（机器智能）这个称呼强调的是人工智能的机器特性，即通过机器来实现智能。这个称呼在早期人工智能研究中较为常见，但随着人工智能技术的发展，这个称呼逐渐被Artificial Intelligence所取代。

Cognitive Computing（认知计算）这个称呼强调的是人工智能的认知特性，即通过模拟人类大脑的认知过程来实现智能。认知计算关注于模仿人类大脑的感知、推理、学习和决策等能力，因此，这个称呼在研究认知科学和人工智能交叉领域较为常见。

Artificial General Intelligence（通用人工智能）这个称呼指的是具有与人类相似的智能水平，能够理解和执行各种复杂任务的人工智能系统。通用人工智能是人工智能领域的一个长期目标，但目前尚未实现。因此，这个称呼在研究通用人工智能的学者中较为常见。

Narrow AI（窄人工智能）这个称呼指的是只能完成特定任务的人工智能系统。与通用人工智能相比，窄人工智能在特定领域具有更高的性能。这个称呼在研究人工智能应用和实际问题的学者中较为常见。

Artificial Superintelligence（人工超级智能）这个称呼指的是超越人类智能水平的人工智能系统。这个概念由科学家、哲学家和未来学家提出，引发了关于人工智能伦理、安全和社会影响的广泛讨论。这个称呼在研究人工智能伦理和未来发展的学者中较为常见。

AI for Good（人工智能用于善）这个称呼强调的是人工智能在解决社会问题、促进人类福祉方面的应用。这个称呼在研究人工智能应用和公益项目的学者中较为常见。

Deep Learning（深度学习）这个称呼指的是一种基于人工神经网络的学习方法，通过模拟人脑神经元之间的连接，实现特征提取和模式识别。深度学习是近年来人工智能领域的一个重要突破，使得人工智能在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。这个称呼在研究深度学习的学者中较为常见。

Reinforcement Learning（强化学习）这个称呼指的是一种通过奖励和惩罚来指导智能体进行决策的学习方法。强化学习在游戏、机器人控制等领域有着广泛的应用。这个称呼在研究强化学习的学者中较为常见。

Knowledge Engineering（知识工程）这个称呼指的是通过构建知识库和推理系统，实现知识表示、推理和应用的工程方法。知识工程在专家系统、自然语言处理等领域有着重要的应用。这个称呼在研究知识工程的学者中较为常见。

总之，人工智能的英文全称在不同研究人员中有多种称呼，这些称呼反映了人工智能领域的不同研究方向和应用场景。了解这些称呼有助于我们更好地理解人工智能领域的研究进展和未来发展趋势。