1樓：
沒有什麼是也不是，絕對不是，從來不是，永遠都不會是。人工智慧唯一和計算機沾邊的東西就是軟體工程，去調庫，實現演算法。如果你發現你需要了解計算機知識譬如python的底層邏輯，cpp或者異構計算，才能繼續自己的訓練驗證工作，那麼這個問題總能轉化為存在一種框架，讓你僅在python層面就達到這個目的。
人工智慧在生產力中是發動機與汽車。汽車有機械，材料學，能源化學等部分，但是車輛工程不屬於任何乙個基礎學科，也只有中國這種能搞起來車輛工程這種整合性學科的模式才適合搞人工智慧。計算機，則是乙個基礎學科，電腦科學是將人類與機器之間建立溝通模式的橋梁，研究的是如何讓人類的理論用機器實現，基於大規模積體電路的處理晶元（cpu）是目前的主流方法，電腦科學的大部分理論都圍繞著如何更快更好更合理的將人類語言翻譯為cpu處理的語言，如何讓cpu盡可能的高效利用。
而人工智慧，是利用機器模擬神經科學的模式，使用科學實驗的方法發現更接近於生物的模型。可以說電腦科學一直在發明，人工智慧一直在發現。電腦科學的發明的邊界就是人工智慧的發現。
雖然都是在作人工智慧，如果你在調模型適配業務，那你是在作軟體工程專業。如果你在把演算法落地成二進位制程式，那你是在做電腦科學專業，如果你在發明新的模型和演算法讓模型更接近驗證，那你是在作人工智慧專業。第一種是目前招的最多學的人也最多，技術含量最低的崗位，後兩者乙個要求足夠的經驗和理解，任何情況下都能跳出來看清整個問題，乙個要求卓越的數理能力，天賦，極高的思維縝密性，解決確定性輸入輸出問題的高手。
現實情況是，後兩個專業的人畢業之後去第乙個的是大多數，或者打著後兩個專業的名頭做第乙個專業的事情，學汽車，畢業幹汽修。一方面是自己留不下來，沒有精力和能力，也沒有太大的興趣就混口飯吃，另一方面土壤決定生態，哪怕真的走了計科和人工智慧，畢業後大趨勢還是軟體工程套殼的計科和人工智慧，因為中國的人口光是調調廣告模型就能讓公司掙大錢，搞研究搞尖端技術幹啥？哪怕你進入到所謂把自主技術放在第一位的牢廠和馬雲家，你也會發現環境髒的別說後兩者技術，第乙個專業的東西都沒人能做好，也沒人願意讓環境變好，甚至別說什麼軟工技術，做技術是幾乎公升不上去的。
相比於讓你越做越好，公司更願意去花錢買辦西方學校的所謂專家和團隊。這就是中國的土壤導致後兩者本質上人煙稀少的原因。
2樓：冰笛
是也不是。說是，它確實是從計算機學科分出來的，沒前者後者只能等生物演化論的完善。說它不是，它可以涉及所有學科，單一的電腦科學僅僅支撐了它的弱智能部分。
3樓：長安小五爺
人工智慧的範疇很廣，從某種意義上說，計算機也是人工智慧的一部分，畢竟我們口語還會說"電腦"。那麼人工智慧和電腦科學的關係到底是咋樣的呢？個人認為人工智慧不止是電腦科學領域還可以涉及更廣泛的領域，而電腦科學是人工智慧的基礎，人工智慧的發展離不開電腦科學的發展，只有電腦科學更快更強的發展，人工智慧才可能更加智慧型化！
人工智慧可以算電腦科學的終點嗎？
電腦科學，嚴格地說，傳統的電腦科學，最根本的問題是可計算性問題。一方面，人工智慧是乙個典型的可計算性問題。另一方面，還要證明解決了人工智慧這個可計算性問題，就能夠解決一切可計算性問題。直覺上，應該可以。 王方浩 首先即使實現了真正的人工智慧，也不是電腦科學的終點。人工智慧無非就是創造了乙個智慧型體可...
人工智慧是當前最好的計算機專業嗎
石頭 大學學什麼，其實並不是那麼重要。如果是找工作，其實計算機專業都差不多。但顯然，人工智慧並不是什麼好專業。人工智慧應該算計算機演算法的乙個方向，除非你對這個方向有執著的熱愛，不然還是算了。就算你執著的熱愛，還是要看看你自己的能力，尤其是數學。 find goo 人工智慧現在整個產業都在晶元化，像...
電腦科學與技術，軟體工程，人工智慧如何選擇？
After 建議電腦科學與技術。這三個專業其實關聯性很大，你選了其中乙個也不是就不能搞另乙個。只是說電腦科學與技術涵蓋範圍要廣一些，你如果還不清楚自己選擇的時候，選擇計科總是沒錯的。軟體工程可能更看重軟體開發的一些知識，人工智慧會偏重深度學習，機器學習等領域的知識。 IT人劉俊明 作為一名計算機專業...