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。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)。南通進(jìn)口人工智能系統(tǒng)服務(wù)圖片

    [2]中文名人工智能外文名ARTIFICIALINTELLIGENCE簡稱AI提出時間1956年提出地點(diǎn)DARTMOUTH學(xué)會名稱來源雨果·德·加里斯的著作目錄1定義詳解2研究價(jià)值3發(fā)展階段4科學(xué)介紹5技術(shù)研究?研究方法?智能模擬?學(xué)科范疇?涉及學(xué)科?研究范疇?安全問題?實(shí)現(xiàn)方法6專業(yè)機(jī)構(gòu)?美國?中國7主要成果?人機(jī)對弈?模式識別?自動工程?知識工程8相關(guān)著作9發(fā)展簡史?計(jì)算機(jī)時代?競賽?大量程序?日常生活?強(qiáng)弱對比?政策措施10研究課題?解決問題?知識表示法?規(guī)劃?學(xué)習(xí)?自然語言處理?運(yùn)動和控制?知覺?社交?創(chuàng)造力?多元智能?人工智能影響?應(yīng)用領(lǐng)域11流行語12發(fā)展現(xiàn)狀人工智能定義詳解編輯語音人工智能機(jī)器人人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。人***了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。南通進(jìn)口人工智能系統(tǒng)服務(wù)圖片并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。

    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，暫時撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，而從其功能過程進(jìn)行模擬?，F(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。

    如邏輯）能夠達(dá)到所有的智能行為。ROGERSCHANK描述他們的“反邏輯”方法為"SCRUFFY".常識知識庫(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因?yàn)樗麄儽仨毴斯ひ淮尉帉懸粋€復(fù)雜的概念。基于知識大約在1970年出現(xiàn)大容量內(nèi)存計(jì)算機(jī)，研究者分別以三個方法開始把知識構(gòu)造成應(yīng)用軟件。這場“知識**”促成**系統(tǒng)的開發(fā)與計(jì)劃，這是***個成功的人工智能軟件形式。“知識**”同時讓人們意識到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。子符號法80年代符號人工智能停滯不前，很多人認(rèn)為符號系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過程，特別是感知，機(jī)器人，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別。很多研究者開始關(guān)注子符號方法解決特定的人工智能問題。自下而上，接口AGENT，嵌入環(huán)境（機(jī)器人），行為主義，新式AI機(jī)器人領(lǐng)域相關(guān)的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符號人工智能而專注于機(jī)器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關(guān)注早期控制論研究者的觀點(diǎn)，同時提出了在人工智能中使用控制理論。這與認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域中的表征感知論點(diǎn)是一致的:更高的智能需要個體的表征(如移動，感知和形象)。計(jì)算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)結(jié)主義.這和其他的子符號方法。并且由運(yùn)行在服務(wù)器中的應(yīng)用程序進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算。

    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。范式同時也給研究者提供一個與其他領(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。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。梁溪區(qū)自動人工智能系統(tǒng)服務(wù)規(guī)定

對構(gòu)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”制造的“智能”了。南通進(jìn)口人工智能系統(tǒng)服務(wù)圖片

    而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因此當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的，人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。通常，“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計(jì)學(xué)”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科。這類“機(jī)器學(xué)習(xí)”對“經(jīng)驗(yàn)”的依賴性很強(qiáng)。計(jì)算機(jī)需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗(yàn)中獲取知識，學(xué)習(xí)策略，在遇到類似的問題時，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識解決問題并積累新的經(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)”。但人類除了會從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)之外，還會創(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，計(jì)算機(jī)**難學(xué)會的就是“頓悟”?；蛘咴賴?yán)格一些來說，計(jì)算機(jī)在學(xué)習(xí)和“實(shí)踐”方面難以學(xué)會“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“概念”直接到另一個“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)踐過程同時包括經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造。這是智能化研究者夢寐以求的東西。2013年。南通進(jìn)口人工智能系統(tǒng)服務(wù)圖片

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