早期的人工智能是指在计算机科学的早期阶段，人们尝试模拟智能行为和人类思维的一系列技术和方法。

这些尝试主要基于符号推理和专家系统的方法，旨在构建能够模拟人类智能的机器系统。

早期的人工智能有哪些主要特点早期的人工智能主要特点包括：基于符号推理的方法，使用逻辑和规则来处理问题；注重专家知识的提取和表示，以构建专家系统；主要关注解决“窄领域”问题，而非通用智能；依赖于大量的手工编写和编码；对于不确定性和模糊问题处理能力较差。

早期的人工智能有哪些主要应用早期的人工智能应用主要集中在专家系统领域，例如医疗诊断系统、金融风险评估系统等。

早期的人工智能还涉及到自然语言处理、图像识别和机器学习等领域的研究和应用。

早期的人工智能技术有哪些局限性早期的人工智能技术存在一些局限性，主要包括：对于不确定性和模糊问题处理能力有限；依赖于大量的手工编写和编码，难以应对复杂问题；对于大规模数据处理和高性能计算的需求较高；难以实现通用智能，主要关注“窄领域”问题解决。

早期的人工智能对今天的人工智能有何影响早期的人工智能为今天的人工智能奠定了基础。

虽然早期的人工智能技术存在着局限性，但其对于理解智能行为、模拟人类思维等方面的研究结果对今天的人工智能仍有重要意义。

早期的人工智能经验和教训也为今天的人工智能研究提供了宝贵的参考和借鉴。

通过不断的探索和创新，如今的人工智能正在不断演化和发展，取得了更大的突破和进展。

早期的人工智能是在计算机科学的早期阶段，人们尝试模拟智能行为和人类思维的一系列技术和方法。

这些尝试主要基于符号推理和专家系统的方法，注重专家知识的提取和表示，应用主要集中在专家系统领域。

尽管早期的人工智能存在局限性，但其对今天的人工智能研究仍有重要影响，为今天的人工智能奠定了基础。