而強(qiáng)人工智能則暫時(shí)處于瓶頸，還需要科學(xué)家們和人類的努力。用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺(tái)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。尋找更有效的算法是優(yōu)先的人工智能研究項(xiàng)目。蕪湖直銷人工智能應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)量大從優(yōu)

計(jì)算機(jī)需要不斷從解決一類問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)中獲取知識(shí)，學(xué)習(xí)策略，在遇到類似的問(wèn)題時(shí)，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)解決問(wèn)題并積累新的經(jīng)驗(yàn)，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”。但人類除了會(huì)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)之外，還會(huì)創(chuàng)造，即“跳躍型學(xué)習(xí)”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來(lái)，計(jì)算機(jī)**難學(xué)會(huì)的就是“頓悟”?；蛘咴賴?yán)格一些來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)在學(xué)習(xí)和“實(shí)踐”方面難以學(xué)會(huì)“不依賴于量變的質(zhì)變”，很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”，或者從一個(gè)“概念”直接到另一個(gè)“概念”。正因?yàn)槿绱?，這里的“實(shí)踐”并非同人類一樣的實(shí)踐。人類的實(shí)踐過(guò)程同時(shí)包括經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造。肥西品牌人工智能應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)供應(yīng)1月14日，中國(guó)外交部發(fā)言人郭嘉昆表示：堅(jiān)決反對(duì)美方在AI領(lǐng)域也搞“三六九等” [65]。

ROGER SCHANK 描述他們的“反邏輯”方法為 "SCRUFFY" .常識(shí)知識(shí)庫(kù) (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因?yàn)樗麄儽仨毴斯ひ淮尉帉懸粋€(gè)復(fù)雜的概念。基于知識(shí)大約在1970年出現(xiàn)大容量?jī)?nèi)存計(jì)算機(jī)，研究者分別以三個(gè)方法開(kāi)始把知識(shí)構(gòu)造成應(yīng)用軟件。這場(chǎng)“知識(shí)**”促成**系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與計(jì)劃，這是***個(gè)成功的人工智能軟件形式。“知識(shí)**”同時(shí)讓人們意識(shí)到許多簡(jiǎn)單的人工智能軟件可能需要大量的知識(shí)。子符號(hào)法80年代符號(hào)人工智能停滯不前，很多人認(rèn)為符號(hào)系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過(guò)程，特別是感知，機(jī)器人，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。很多研究者開(kāi)始關(guān)注子符號(hào)方法解決特定的人工智能問(wèn)題。

主流科研集中在弱人工智能上，并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得可觀的成就。強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。對(duì)強(qiáng)人工智能的哲學(xué)爭(zhēng)論“強(qiáng)人工智能”一詞**初是約翰·羅杰斯·希爾勒針對(duì)計(jì)算機(jī)和其它信息處理機(jī)器創(chuàng)造的，其定義為：“強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為計(jì)算機(jī)不僅是用來(lái)研究人的思維的一種工具；相反，只要運(yùn)行適當(dāng)?shù)某绦?，?jì)算機(jī)本身就是有思維的?！保↗ SEARLE IN MINDS BRAINS AND PROGRAMS. THE BEHAVIORAL AND BRAIN SCIENCES,VOL. 3,1980）這是指使計(jì)算機(jī)從事智能的活動(dòng)。在這里智能的涵義是多義的、不確定的，像下面所提到的就是其中的例子。利用計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題時(shí)，必須知道明確的程序。至少它必須出現(xiàn)禮貌地和人類打交道。至少，它本身應(yīng)該有正常的情緒。

智能模擬機(jī)器視、聽(tīng)、觸、感覺(jué)及思維方式的模擬：指紋識(shí)別，人臉識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，虹膜識(shí)別，掌紋識(shí)別，**系統(tǒng)，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應(yīng)與辨證處理。學(xué)科范疇人工智能是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、技術(shù)科學(xué)三向交叉學(xué)科。涉及學(xué)科哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會(huì)結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。研究范疇語(yǔ)言的學(xué)習(xí)與處理，知識(shí)表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)，知識(shí)獲取，組合調(diào)度問(wèn)題，感知問(wèn)題，模式識(shí)別，邏輯程序設(shè)計(jì)，軟計(jì)算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法人類思維方式，**關(guān)鍵的難題還是機(jī)器的自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升。人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。系統(tǒng)更深入各行各業(yè)，帶來(lái)巨大的宏觀效益。廬陽(yáng)區(qū)質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)費(fèi)用

計(jì)算機(jī)視覺(jué)能夠分析影像輸入。另外還有語(yǔ)音識(shí)別 、人臉辨識(shí)和物體辨識(shí)。蕪湖直銷人工智能應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)量大從優(yōu)

也有哲學(xué)家持不同的觀點(diǎn)。DANIEL C. DENNETT 在其著作 CONSCIOUSNESS EX***INED 里認(rèn)為，人也不過(guò)是一臺(tái)有靈魂的機(jī)器而已，為什么我們認(rèn)為人可以有智能而普通機(jī)器就不能呢？他認(rèn)為像上述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機(jī)器是有可能有思維和意識(shí)的。有的哲學(xué)家認(rèn)為如果弱人工智能是可實(shí)現(xiàn)的，那么強(qiáng)人工智能也是可實(shí)現(xiàn)的。比如SIMON BLACKBURN在其哲學(xué)入門教材 THINK 里說(shuō)道，一個(gè)人的看起來(lái)是“智能”的行動(dòng)并不能真正說(shuō)明這個(gè)人就真的是智能的。我永遠(yuǎn)不可能知道另一個(gè)人是否真的像我一樣是智能的，還是說(shuō)她/他**是看起來(lái)是智能的?；谶@個(gè)論點(diǎn)，既然弱人工智能認(rèn)為可以令機(jī)器看起來(lái)像是智能的，那就不能完全否定這機(jī)器是真的有智能的。BLACKBURN 認(rèn)為這是一個(gè)主觀認(rèn)定的問(wèn)題。蕪湖直銷人工智能應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)量大從優(yōu)

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