自動工程自動駕駛(OSO系統(tǒng))印鈔工廠(¥流水線)獵鷹系統(tǒng)(YOD繪圖)知識工程以知識本身為處理對象,研究如何運用人工智能和軟件技術,設計、構造和維護知識系統(tǒng)**系統(tǒng)智能搜索引擎計算機視覺和圖像處理機器翻譯和自然語言理解數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)人工智能的傳說可以追溯到古埃及,但隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展,技術已**終可以創(chuàng)造出機器智能,“人工智能”(ARTIFICIAL INTELLIGENCE)一詞**初是在1956年DARTMOUTH學會上提出的,從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之擴展,在它還不長的歷史中,人工智能的發(fā)展比預想的要慢,但一直在前進,從40年前出現(xiàn)...
2017年12月,人工智能入選“2017年度中國媒體**流行語”。 [1]2019年3月4日,十三屆全國人大二次會議舉行新聞發(fā)布會,大會發(fā)言人張業(yè)遂表示,已將與人工智能密切相關的立法項目列入立法規(guī)劃 [2]。《深度學習平臺發(fā)展報告(2022)》認為,伴隨技術、產(chǎn)業(yè)、政策等各方環(huán)境成熟,人工智能已經(jīng)跨過技術理論積累和工具平臺構建的發(fā)力儲備期,開始步入以規(guī)模應用與價值釋放為目標的產(chǎn)業(yè)賦能黃金十年。 [10]2021年9月25日,為促進人工智能健康發(fā)展,《新一代人工智能倫理規(guī)范》發(fā)布。現(xiàn)代電子計算機的產(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?;茨隙ㄖ迫斯ぶ悄軕密浖_發(fā)供應商從19...
認知模擬經(jīng)濟學家赫伯特·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,同時他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A,如認知科學, 運籌學和經(jīng)營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內基梅隆大學沿襲下來,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,JOHN MCCARTHY認為機器不需要模擬人類的思想,而應嘗試找到抽象推理和解決問題的本質,不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學的實驗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)劃和機器學習. 致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學,而促成歐洲的其他地方開發(fā)編...
計算機時代1941年的一項發(fā)明使信息存儲和處理的各個方面都發(fā)生了**.這項同時在美國和德國出現(xiàn)的 發(fā)明就是電子計算機.***臺計算機要占用幾間裝空調的大房間,對程序員來說是場噩夢:**為運行一 個程序就要設置成千的線路.1949年改進后的能存儲程序的計算機使得輸入程序變得簡單些,而且計算機 理論的發(fā)展產(chǎn)生了計算機科學,并**終促使了人工智能的出現(xiàn).計算機這個用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明,為人工智能的可能實現(xiàn)提供了一種媒介.雖然計算機為AI提供了必要的技術基礎,但直到50年代早期人們才注意到人類智能與機器之間 的聯(lián)系. NORBERT WIENER是**早研究反饋理論的美國人之一.**熟悉的反饋控制...
20世紀70年代以來,人工智能被稱為世界三大前列技術之一(空間技術、能源技術、人工智能)。也被認為是21世紀三大前列技術(基因工程、納米科學、人工智能)之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展,在很多學科領域都獲得了廣泛應用,并取得了豐碩的成果,人工智能已逐步成為一個**的分支,無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規(guī)劃等)的學科,主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機,使計算機能實現(xiàn)更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。有的哲學家認為如果弱人工智能是可實現(xiàn)的,那么...
2024年,復旦大學科研團隊憑借“人類健康與疾病蛋白質組圖譜”的突破性研究成果——在人工智能算法的助力下,醫(yī)生只需通過簡單的血漿蛋白組檢測,就能提前診斷和預測疾病??蒲袌F隊利用大數(shù)據(jù)和人工智能算法,對近1500種血漿蛋白質進行篩選分析,發(fā)現(xiàn)了11種可預測未來癡呆風險的血漿蛋白質。 [76]2025年2月,日本東京大學的研究人員開發(fā)了深度納米測量技術(Deep Nanometry,DNM),這是一種將先進的光學技術與人工智能(AI)驅動的降噪算法相結合的前列技術。 [78]關于什么是“智能”,涉及到諸如意識(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思維(包括無意識的思維等問題。瑤海區(qū)品牌...
這是智能化研究者夢寐以求的東西。2013年,帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員S.C WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法,該方法導出了研究函數(shù)性質的新方法。作者發(fā)現(xiàn),新數(shù)據(jù)分析方法給計算機學會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質上,這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數(shù)學賦予的,是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此,計算機不僅精于算,還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機過于***的操作能力,否則計算機真的有一天會“反捕”人類。智能AGENT必須能夠制定目標和實現(xiàn)這些目標。蚌埠本地人工智能應用軟件開發(fā)費用1955年末,NEWELL...
關于什么是“智能”,涉及到諸如意識(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思維(MIND)(包括無意識的思維(UNCONSCIOUS MIND))等問題。人***了解的智能是人本身的智能,這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限,對構成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很難定義什么是人工智能。人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義:“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學?!倍硪粋€美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為:“人...
當計算機出現(xiàn)后,人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具,在以后的歲月中,無數(shù)科學家為這個目標努力著。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個科學家的**了,全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科,學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程,在大家不懈的努力下,如今計算機似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如,1997年5月,IBM公司研制的深藍(DEEP BLUE)計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(KASPAROV)。大家或許不會注意到,在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作,計算機以它的高速和準確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科,計算機編程語言和其它計算機軟件都因為...
關于強人工智能的爭論不同于更廣義的一元論和二元論(DUALISM)的爭論。其爭論要點是:如果一臺機器的***工作原理就是對編碼數(shù)據(jù)進行轉換,那么這臺機器是不是有思維的?希爾勒認為這是不可能的。他舉了個中文房間的例子來說明,如果機器**是對數(shù)據(jù)進行轉換,而數(shù)據(jù)本身是對某些事情的一種編碼表現(xiàn),那么在不理解這一編碼和這實際事情之間的對應關系的前提下,機器不可能對其處理的數(shù)據(jù)有任何理解?;谶@一論點,希爾勒認為即使有機器通過了圖靈測試,也不一定說明機器就真的像人一樣有思維和意識。更重要的是,AI反過來有助于人類認識自身智能的形成。廬陽區(qū)定制人工智能應用軟件開發(fā)定做價格計算機需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗...
計算機時代1941年的一項發(fā)明使信息存儲和處理的各個方面都發(fā)生了**.這項同時在美國和德國出現(xiàn)的 發(fā)明就是電子計算機.***臺計算機要占用幾間裝空調的大房間,對程序員來說是場噩夢:**為運行一 個程序就要設置成千的線路.1949年改進后的能存儲程序的計算機使得輸入程序變得簡單些,而且計算機 理論的發(fā)展產(chǎn)生了計算機科學,并**終促使了人工智能的出現(xiàn).計算機這個用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明,為人工智能的可能實現(xiàn)提供了一種媒介.雖然計算機為AI提供了必要的技術基礎,但直到50年代早期人們才注意到人類智能與機器之間 的聯(lián)系. NORBERT WIENER是**早研究反饋理論的美國人之一.**熟悉的反饋控制...
這些范式可以讓研究者研究單獨的問題和找出有用且可驗證的方案,而不需考慮單一的方法。一個解決特定問題的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)絡或其他新的方法。范式同時也給研究者提供一個與其他領域溝通的共同語言--如決策論和經(jīng)濟學(也使用ABSTRACT AGENTS的概念)。90年代智能AGENT范式被***接受。AGENT體系結構和認知體系結構研究者設計出一些系統(tǒng)來處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用。一個系統(tǒng)中包含符號和子符號部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng) ,而對這種系統(tǒng)的研究則是人工智能系統(tǒng)集成。分級控制系統(tǒng)則給反應級別的子符...
70年代許多新方法被用于AI開發(fā),如MINSKY的構造理論.另外DAVID MARR提出了機器視覺方 面的新理論,例如,如何通過一副圖像的陰影,形狀,顏色,邊界和紋理等基本信息辨別圖像.通過分析這些信 息,可以推斷出圖像可能是什么.同時期另一項成果是PROLOGE語言,于1972年提出. 80年代期間,AI前進更為迅速,并更多地進入商業(yè)領域.1986年,美國AI相關軟硬件銷售高達4.25億 美元.**系統(tǒng)因其效用尤受需求.象數(shù)字電氣公司這樣的公司用XCON**系統(tǒng)為VAX大型機編程.杜邦,通用 汽車公司和波音公司也大量依賴**系統(tǒng).為滿足計算機**的需要,一些生產(chǎn)**系統(tǒng)輔助制作軟件的公 司,...
當回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學的時候,作者拓展了對思維和數(shù)學的認識。數(shù)學簡潔,清晰,可靠性、模式化強。在數(shù)學的發(fā)展史上,處處閃耀著數(shù)學大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學定理或結論的方式呈現(xiàn)出來,而數(shù)學定理比較大的特點就是:建立在一些基本的概念和公理上,以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結構。應該說,數(shù)學是**單純、**直白地反映著(至少一類)創(chuàng)造力模式的學科。1956年夏季,以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會,共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題,并***提出了“人工智能”這一術語,它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生...
日常生活人們開始感受到計算機和人工智能技術的影響.計算機技術不再只屬于實驗室中的一小群研究人員. 個人電腦和眾多技術雜志使計算機技術展現(xiàn)在人們面前.有了像美國人工智能協(xié)會這樣的基金會.因為AI開發(fā) 的需要,還出現(xiàn)了一陣研究人員進入私人公司的熱潮。150多所像DEC(它雇了700多員工從事AI研究)這樣的公司共花了10億美元在內部的AI開發(fā)組上.其它AI領域也在80年代進入市場.其中一項就是機器視覺. MINSKY和MARR的成果如今用到了生產(chǎn)線上的相機和計算機中,進行質量控制.盡管還很簡陋,這些系統(tǒng)已能夠通過黑白區(qū)別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有一百多個公司生產(chǎn)機器視覺系統(tǒng),銷售額共...
2024年,復旦大學科研團隊憑借“人類健康與疾病蛋白質組圖譜”的突破性研究成果——在人工智能算法的助力下,醫(yī)生只需通過簡單的血漿蛋白組檢測,就能提前診斷和預測疾病??蒲袌F隊利用大數(shù)據(jù)和人工智能算法,對近1500種血漿蛋白質進行篩選分析,發(fā)現(xiàn)了11種可預測未來癡呆風險的血漿蛋白質。 [76]2025年2月,日本東京大學的研究人員開發(fā)了深度納米測量技術(Deep Nanometry,DNM),這是一種將先進的光學技術與人工智能(AI)驅動的降噪算法相結合的前列技術。 [78]1月14日,中國外交部發(fā)言人郭嘉昆表示:堅決反對美方在AI領域也搞“三六九等” [65]。包河區(qū)質量人工智能應用軟件開發(fā)現(xiàn)貨...
人機對弈1996年2月10~17日, GARRY KASPAROV以4:2戰(zhàn)勝“深藍” (DEEP BLUE)。1997年5月3~11日, GARRY KASPAROV以2.5:3.5輸于改進后的“深藍”。2003年2月GARRY KASPAROV 3:3戰(zhàn)平 “小深”(DEEP JUNIOR)。2003年11月GARRY KASPAROV 2:2戰(zhàn)平 “X3D德國人” (X3D-FRITZ)。模式識別采用 $模式識別引擎,分支有2D識別引擎 ,3D識別引擎,駐波識別引擎以及多維識別引擎2D識別引擎已推出指紋識別,人像識別 ,文字識別,圖像識別 ,車牌識別;駐波識別引擎已推出語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡研...
當越來越多的程序涌現(xiàn)時,MCCARTHY正忙于一個AI史上的突破.1958年MCCARTHY宣布了他的新成 果:LISP語言. LISP到***還在用."LISP"的意思是"表處理"(LIST PROCESSING),它很快就為大多數(shù)AI開發(fā)者采納.1963年MIT從美國**得到一筆220萬美元的資助,用于研究機器輔助識別.這筆資助來自**部 高級研究計劃署(ARPA),已保證美國在技術進步上**于蘇聯(lián).這個計劃吸引了來自全世界的計算機科學家,加快了AI研究的發(fā)展步伐.競賽LOEBNER(人工智能類)以人類的智慧創(chuàng)造出堪與人類大腦相平行的機器腦(人工智能),對人類來說是一個極具誘惑的領域,人類...
這是智能化研究者夢寐以求的東西。2013年,帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員S.C WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法,該方法導出了研究函數(shù)性質的新方法。作者發(fā)現(xiàn),新數(shù)據(jù)分析方法給計算機學會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質上,這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數(shù)學賦予的,是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此,計算機不僅精于算,還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機過于***的操作能力,否則計算機真的有一天會“反捕”人類。人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。安徽品牌人工智能應用軟件開發(fā)...
2017年12月,人工智能入選“2017年度中國媒體**流行語”。 [1]2019年3月4日,十三屆全國人大二次會議舉行新聞發(fā)布會,大會發(fā)言人張業(yè)遂表示,已將與人工智能密切相關的立法項目列入立法規(guī)劃 [2]?!渡疃葘W習平臺發(fā)展報告(2022)》認為,伴隨技術、產(chǎn)業(yè)、政策等各方環(huán)境成熟,人工智能已經(jīng)跨過技術理論積累和工具平臺構建的發(fā)力儲備期,開始步入以規(guī)模應用與價值釋放為目標的產(chǎn)業(yè)賦能黃金十年。 [10]2021年9月25日,為促進人工智能健康發(fā)展,《新一代人工智能倫理規(guī)范》發(fā)布。隨著人工智能的飛速發(fā)展,人類必須要加快自身的進化速度從而使人類在人機關系中掌握主動權和控制權。瑤海區(qū)常規(guī)人工智能應用...
90年代,人工智能研究發(fā)展出復雜的數(shù)學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法,即這些方法的結果是可測量的和可驗證的,同時也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學語言也允許已有學科的合作(如數(shù)學,經(jīng)濟或運籌學)。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出這些進步不亞于“**”和“NEATS的成功”。有人批評這些技術太專注于特定的問題,而沒有考慮長遠的強人工智能目標。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一個會感知環(huán)境并作出行動以達致目標的系統(tǒng)。**簡單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復雜的AGENT包括人類和人類組織(如公司)。強人工智能的研究則處...
大量程序以后幾年出現(xiàn)了大量程序.其中一個叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"項目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限數(shù)量的幾何形體)中的研究與編程.在MIT由MARVIN MINSKY領導的研究人員發(fā)現(xiàn),面對小規(guī)模的對象,計算機程序可以解決空間和邏輯問題.其它如在60年代末出現(xiàn)的"STUDENT"可以解決代數(shù) 問題,"SIR"可以理解簡單的英語句子.這些程序的結果對處理語言理解和邏輯有所幫助.70年代另一個進展是**系統(tǒng).**系統(tǒng)可以預測在一定條件下某種解的概率.由于當時計算機已 有巨大容量,**系統(tǒng)有可能從數(shù)據(jù)中得出規(guī)律.**系統(tǒng)的市場應用很廣.十年間,**系統(tǒng)被用于股市預...
70年代許多新方法被用于AI開發(fā),如MINSKY的構造理論.另外DAVID MARR提出了機器視覺方 面的新理論,例如,如何通過一副圖像的陰影,形狀,顏色,邊界和紋理等基本信息辨別圖像.通過分析這些信 息,可以推斷出圖像可能是什么.同時期另一項成果是PROLOGE語言,于1972年提出. 80年代期間,AI前進更為迅速,并更多地進入商業(yè)領域.1986年,美國AI相關軟硬件銷售高達4.25億 美元.**系統(tǒng)因其效用尤受需求.象數(shù)字電氣公司這樣的公司用XCON**系統(tǒng)為VAX大型機編程.杜邦,通用 汽車公司和波音公司也大量依賴**系統(tǒng).為滿足計算機**的需要,一些生產(chǎn)**系統(tǒng)輔助制作軟件的公 司,...
大腦模擬主條目:控制論和計算神經(jīng)科學20世紀40年代到50年代,許多研究者探索神經(jīng)病學,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)絡構造的初步智能,如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學和英國的RATIO CLUB舉行技術協(xié)會會議。直到1960年, 大部分人已經(jīng)放棄這個方法,盡管在80年代再次提出這些原理。符號處理主條目:GOFAI當20世紀50年代,數(shù)字計算機研制成功,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基梅隆大學, 斯坦福大學和麻省理工學院,而各自有**的研究風格。JOHN...
但80年代對AI工業(yè)來說也不全是好年景.86-87年對AI系統(tǒng)的需求下降,業(yè)界損失了近5億美元.象 TEKNOWLEDGE和INTELLICORP兩家共損失超過6百萬美元,大約占利潤的三分之一巨大的損失迫使許多研究***削減經(jīng)費.另一個令人失望的是**部高級研究計劃署支持的所謂"智能卡車".這個項目目的是研制一種能完成許多戰(zhàn)地任務的機器人。由于項目缺陷和成功無望,PENTAGON停止了項目的經(jīng)費.人工智能機器人(2張)盡管經(jīng)歷了這些受挫的事件,AI仍在慢慢恢復發(fā)展.新的技術在日本被開發(fā)出來,如在美國**的模糊邏輯,它可以從不確定的條件作出決策;還有神經(jīng)網(wǎng)絡,被視為實現(xiàn)人工智能的可能途徑.總之,...
但80年代對AI工業(yè)來說也不全是好年景.86-87年對AI系統(tǒng)的需求下降,業(yè)界損失了近5億美元.象 TEKNOWLEDGE和INTELLICORP兩家共損失超過6百萬美元,大約占利潤的三分之一巨大的損失迫使許多研究***削減經(jīng)費.另一個令人失望的是**部高級研究計劃署支持的所謂"智能卡車".這個項目目的是研制一種能完成許多戰(zhàn)地任務的機器人。由于項目缺陷和成功無望,PENTAGON停止了項目的經(jīng)費.人工智能機器人(2張)盡管經(jīng)歷了這些受挫的事件,AI仍在慢慢恢復發(fā)展.新的技術在日本被開發(fā)出來,如在美國**的模糊邏輯,它可以從不確定的條件作出決策;還有神經(jīng)網(wǎng)絡,被視為實現(xiàn)人工智能的可能途徑.總之,...
可是,人即使在不清楚程序時,根據(jù)發(fā)現(xiàn)(HEU- RISTIC)法而設法巧妙的解決了問題的情況是不少的。如識別書寫的文字、圖形、聲音等,所謂認識模型就是一例。再有,能力因學習而得到的提高和歸納推理、依據(jù)類推而進行的推理等,也是其例。此外,解決的程序雖然是清楚的,但是實行起來需要很長時間,對于這樣的問題,人能在很短的時間內找出相當好的解決方法,如競技的比賽等就是其例。還有,計算機在沒有給予充分的合乎邏輯的正確信息時,就不能理解它的意義,而人在*是被給予不充分、不正確的信息的情況下,根據(jù)適當?shù)难a充信息,也能抓住它的意義。自然語言就是例子。用計算機處理自然語言,稱為自然語言處理。其它關于動物或其它人造...
大量程序以后幾年出現(xiàn)了大量程序.其中一個叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"項目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限數(shù)量的幾何形體)中的研究與編程.在MIT由MARVIN MINSKY領導的研究人員發(fā)現(xiàn),面對小規(guī)模的對象,計算機程序可以解決空間和邏輯問題.其它如在60年代末出現(xiàn)的"STUDENT"可以解決代數(shù) 問題,"SIR"可以理解簡單的英語句子.這些程序的結果對處理語言理解和邏輯有所幫助.70年代另一個進展是**系統(tǒng).**系統(tǒng)可以預測在一定條件下某種解的概率.由于當時計算機已 有巨大容量,**系統(tǒng)有可能從數(shù)據(jù)中得出規(guī)律.**系統(tǒng)的市場應用很廣.十年間,**系統(tǒng)被用于股市預...
實際應用機器視覺,指紋識別,人臉識別,視網(wǎng)膜識別,虹膜識別,掌紋識別,**系統(tǒng),自動規(guī)劃,智能搜索,定理證明,博弈,自動程序設計,智能控制,機器人學,語言和圖像理解,遺傳編程等。學科范疇人工智能是一門邊緣學科,屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及學科哲學和認知科學,數(shù)學,神經(jīng)生理學,心理學,計算機科學,信息論,控制論,不定性論研究范疇自然語言處理,知識表現(xiàn),智能搜索,推理,規(guī)劃,機器學習,知識獲取,組合調度問題,感知問題,模式識別,邏輯程序設計軟計算,不精確和不確定的管理,人工生命,神經(jīng)網(wǎng)絡,復雜系統(tǒng),遺傳算法。人工智能是一門邊緣學科,屬于自然科學和社會科學的交叉。長豐常規(guī)人工智能應用軟件開發(fā)定...
強人工智能(BOTTOM-UP AI)強人工智能觀點認為有可能制造出真正能推理(REASONING)和解決問題(PROBLEM_SOLVING)的智能機器,并且,這樣的機器能將被認為是有知覺的,有自我意識的。強人工智能可以有兩類:類人的人工智能,即機器的思考和推理就像人的思維一樣。非類人的人工智能,即機器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識,使用和人完全不一樣的推理方式。弱人工智能(TOP-DOWN AI)弱人工智能觀點認為不可能制造出能真正地推理(REASONING)和解決問題(PROBLEM_SOLVING)的智能機器,這些機器只不過看起來像是智能的,但是并不真正擁有智能,也不會有自主意識。人...