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來源: 發(fā)布時(shí)間:2021-12-05

    并***提出了“人工智能”這一術(shù)語,它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。IBM公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國際象棋***更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起,50多年來,取得長足的發(fā)展,成為一門***的交叉和前沿科學(xué)。總的說來,人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺機(jī)器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機(jī)器,那就必須知道什么是思考,更進(jìn)一步講就是什么是智慧。什么樣的機(jī)器才是智慧的呢?科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車,火車,飛機(jī),收音機(jī)等等,它們模仿我們身體***的功能,但是能不能模仿人類大腦的功能呢?到目前為止,我們也**知道這個(gè)裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的***,我們對這個(gè)東西知之甚少,模仿它或許是天下**困難的事情了。當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后,人類開始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具,在以后的歲月中,無數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個(gè)科學(xué)家的**了,全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科,學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程,在大家不懈的努力下,如今計(jì)算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如,1997年5月,IBM公司研制的深藍(lán)。許多人常常會分為若干個(gè)工作小組,負(fù)責(zé)網(wǎng)站不同方面的設(shè)計(jì)。錫山區(qū)優(yōu)勢人工智能系統(tǒng)銷售材料

    JOHNHAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。[33]60年代,符號方法在小型證明程序上模擬高級思考有很大的成就。基于控制論或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法則置于次要。[34]60~70年代的研究者確信符號方法**終可以成功創(chuàng)造強(qiáng)人工智能的機(jī)器,同時(shí)這也是他們的目標(biāo)。認(rèn)知模擬經(jīng)濟(jì)學(xué)家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化,同時(shí)他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A(chǔ),如認(rèn)知科學(xué),運(yùn)籌學(xué)和經(jīng)營科學(xué)。他們的研究團(tuán)隊(duì)使用心理學(xué)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)沿襲下來,并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰?;谶壿嫴幌癜瑐悺ぜ~厄爾和赫伯特·西蒙,JOHNMCCARTHY認(rèn)為機(jī)器不需要模擬人類的思想,而應(yīng)嘗試找到抽象推理和解決問題的本質(zhì),不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室致力于使用形式化邏輯解決多種問題,包括知識表示,智能規(guī)劃和機(jī)器學(xué)習(xí).致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學(xué),而促成歐洲的其他地方開發(fā)編程語言PROLOG和邏輯編程科學(xué).“反邏輯”斯坦福大學(xué)的研究者(如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發(fā)現(xiàn)要解決計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理的困難問題,需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理。江陰購買人工智能系統(tǒng)銷售誠信為本用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)和搜索引擎優(yōu)化。

    人工智能研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個(gè)長久以來仍沒有結(jié)論的問題是:是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學(xué)對于航空工程一樣,人類生物學(xué)對于人工智能研究是沒有關(guān)系的?智能行為能否用簡單的原則(如邏輯或優(yōu)化)來描述?還是必須解決大量完全無關(guān)的問題?智能是否可以使用高級符號表達(dá),如詞和想法?還是需要“子符號”的處理?JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念,也提議人工智能應(yīng)歸類為SYNTHETICINTELLIGENCE,[29]這個(gè)概念后來被某些非GOFAI研究者采納。大腦模擬主條目:控制論和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)20世紀(jì)40年代到50年代,許多研究者探索神經(jīng)病學(xué),信息理論及控制論之間的聯(lián)系。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的初步智能,如。這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學(xué)和英國的RATIOCLUB舉行技術(shù)協(xié)會會議.直到1960,大部分人已經(jīng)放棄這個(gè)方法,盡管在80年代再次提出這些原理。符號處理主條目:GOFAI當(dāng)20世紀(jì)50年代,數(shù)字計(jì)算機(jī)研制成功,研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學(xué),斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院,而各自有**的研究風(fēng)格。

    如模糊控制和進(jìn)化計(jì)算,都屬于計(jì)算智能學(xué)科研究范疇。統(tǒng)計(jì)學(xué)法90年代,人工智能研究發(fā)展出復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學(xué)方法,即這些方法的結(jié)果是可測量的和可驗(yàn)證的,同時(shí)也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學(xué)語言也允許已有學(xué)科的合作(如數(shù)學(xué),經(jīng)濟(jì)或運(yùn)籌學(xué))?!?*”和“NEATS的成功”。有人批評這些技術(shù)太專注于特定的問題,而沒有考慮長遠(yuǎn)的強(qiáng)人工智能目標(biāo)。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一個(gè)會感知環(huán)境并作出行動以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)。**簡單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復(fù)雜的AGENT包括人類和人類組織(如公司)。這些范式可以讓研究者研究單獨(dú)的問題和找出有用且可驗(yàn)證的方案,而不需考慮單一的方法。一個(gè)解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法,一些則是子符號神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他新的方法。范式同時(shí)也給研究者提供一個(gè)與其他領(lǐng)域溝通的共同語言--如決策論和經(jīng)濟(jì)學(xué)(也使用ABSTRACTAGENTS的概念)。90年代智能AGENT范式被***接受。AGENT體系結(jié)構(gòu)和認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)研究者設(shè)計(jì)出一些系統(tǒng)來處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用。網(wǎng)站建設(shè)是指使用標(biāo)識語言,通過一系列設(shè)計(jì)、建模、和執(zhí)行的過程。

    是對人的思維的信息過程的模擬。對于人的思維模擬可以從兩條道路進(jìn)行,一是結(jié)構(gòu)模擬,仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制,制造出“類人腦”的機(jī)器;二是功能模擬,暫時(shí)撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu),而從其功能過程進(jìn)行模擬。現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬,是對人腦思維的信息過程的模擬。弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展,尤其是2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)后,美日歐希望借機(jī)器人等實(shí)現(xiàn)再工業(yè)化,工業(yè)機(jī)器人以比以往任何時(shí)候更快的速度發(fā)展,更加帶動了弱人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破,很多必須用人來做的工作如今已經(jīng)能用機(jī)器人實(shí)現(xiàn)。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。人工智能技術(shù)研究編輯語音用來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、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(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:知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計(jì)等方面。界面設(shè)計(jì),創(chuàng)作,其中包括標(biāo)準(zhǔn)化的代碼和專有軟件。江陰購買人工智能系統(tǒng)銷售誠信為本

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    這是因?yàn)榻陙硭@得了迅速的發(fā)展,在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了***應(yīng)用,并取得了豐碩的成果,人工智能已逐步成為一個(gè)**的分支,無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科,主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī),使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科??梢哉f幾乎是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科,其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇,人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系,人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次,是它的一個(gè)應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看,人工智能不*限于邏輯思維,要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展,數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué),數(shù)學(xué)也進(jìn)入語言、思維領(lǐng)域,人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具,數(shù)學(xué)不*在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用,數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科,它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。[3]人工智能研究價(jià)值編輯語音具有人工智能的機(jī)器人例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來是要人腦來承擔(dān)的,如今計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算。錫山區(qū)優(yōu)勢人工智能系統(tǒng)銷售材料

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