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”制造的“智能”了。因此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的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。人工智能在計算機領域內,得到了愈加***的重視。并在機器人,經濟***決策,控制系統,仿真系統中得到應用。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。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為:“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學...
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”制造的“智能”了。因此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的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。人工智能在計算機領域內,得到了愈加***的重視。并在機器人,經濟***決策,控制系統,仿真系統中得到應用。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。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為:“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學...
而且能夠比人腦做得更快、更準確,因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”,可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的,人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展,另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。通常,“機器學習”的數學基礎是“統計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數學學科。這類“機器學習”對“經驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識,學習策略,在遇到類似的問題時,運用經驗知識解決問題并積累新的經驗,就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續型學習”。但人類除了會從...
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。基于控制論或神經網絡的方法則置于次要。[34]60~70年代的研究者確信符號方法**終可以成功創造強人工智能的機器,同時這也是他們的目標。認知模擬經濟學家赫伯特·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,同時他們為人工智能的基本原理打下基礎,如認知科學,運籌學和經營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發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發展到高峰。基于邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯...
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。基于控制論或神經網絡的方法則置于次要。[34]60~70年代的研究者確信符號方法**終可以成功創造強人工智能的機器,同時這也是他們的目標。認知模擬經濟學家赫伯特·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,同時他們為人工智能的基本原理打下基礎,如認知科學,運籌學和經營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發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發展到高峰。基于邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯...
如邏輯)能夠達到所有的智能行為。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,因為他們必須人工一次編寫一個復雜的概念。基于知識大約在1970年出現大容量內存計算機,研究者分別以三個方法開始把知識構造成應用軟件。這場“知識**”促成**系統的開發與計劃,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,很多人認為符號系統永遠不可能模仿人類所有的認知過程,特別是感知,機器人,機器學習和模式識別。很多研...
一個系統中包含符號和子符號部分的系統稱為混合智能系統,而對這種系統的研究則是人工智能系統集成。分級控制系統則給反應級別的子符號AI和**高級別的傳統符號AI提供橋梁,同時放寬了規劃和世界建模的時間。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一個早期的分級系統計劃。人工智能智能模擬機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬:指紋識別,人臉識別,視網膜識別,虹膜識別,掌紋識別,**系統,智能搜索,定理證明,邏輯推理,博弈,信息感應與辨證處理。人工智能學科范疇人工智能是一門邊沿學科,屬于自然科學、社會科學、技術科學三向交叉學科。人工智能涉及學科哲學和認知科學,數學...
這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展,在很多學科領域都獲得了***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。人工智能是研究使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、規劃等)的學科,主要包括計算機實現智能的原理、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。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科,其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇,人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系,人工智能是處于思維科學的技術應用層次,是它的一個應用分支。從思維觀點看,...
如模糊控制和進化計算,都屬于計算智能學科研究范疇。統計學法90年代,人工智能研究發展出復雜的數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。共用的數學語言也允許已有學科的合作(如數學,經濟或運籌學)。“**”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是一個會感知環境并作出行動以達致目標的系統。**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)。這些范式可以讓研究者研究單獨的問...
帝金數據普數中心數據研究員WANG開發了一種新的數據分析方法,該方法導出了研究函數性質的新方法。作者發現,新數據分析方法給計算機學會“創造”提供了一種方法。本質上,這種方法為人的“創造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學賦予的,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*精于算,還會因精于算而精于創造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創造”的計算機過于***的操作能力,否則計算機真的有***會“反捕”人類。當回頭審視新方法的推演過程和數學的時候,作者拓展了對思維和數學的認識。數學簡潔,清晰,可靠性、模式化強。在數學的發展史上,處處閃耀著數學大師們創造...
這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展,在很多學科領域都獲得了***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。人工智能是研究使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、規劃等)的學科,主要包括計算機實現智能的原理、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。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科,其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇,人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系,人工智能是處于思維科學的技術應用層次,是它的一個應用分支。從思維觀點看,...
它可能會反抗人類。這種隱患也在多部電影中發生過,其主要的關鍵是允不允許機器擁有自主意識的產生與延續,如果使機器擁有自主意識,則意味著機器具有與人同等或類似的創造性,自我保護意識,情感和自發行為。人工智能實現方法人工智能在計算機上實現時有2種不同的方式。一種是采用傳統的編程技術,使系統呈現智能的效果,而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法(ENGINEERIN***PROACH),它已在一些領域內作出了成果,如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法(MODELIN***PROACH),它不*要看效果,還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺...
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”制造的“智能”了。因此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的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。人工智能在計算機領域內,得到了愈加***的重視。并在機器人,經濟***決策,控制系統,仿真系統中得到應用。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。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為:“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學...
帝金數據普數中心數據研究員WANG開發了一種新的數據分析方法,該方法導出了研究函數性質的新方法。作者發現,新數據分析方法給計算機學會“創造”提供了一種方法。本質上,這種方法為人的“創造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學賦予的,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*精于算,還會因精于算而精于創造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創造”的計算機過于***的操作能力,否則計算機真的有***會“反捕”人類。當回頭審視新方法的推演過程和數學的時候,作者拓展了對思維和數學的認識。數學簡潔,清晰,可靠性、模式化強。在數學的發展史上,處處閃耀著數學大師們創造...
如模糊控制和進化計算,都屬于計算智能學科研究范疇。統計學法90年代,人工智能研究發展出復雜的數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。共用的數學語言也允許已有學科的合作(如數學,經濟或運籌學)。“**”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是一個會感知環境并作出行動以達致目標的系統。**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)。這些范式可以讓研究者研究單獨的問...
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。基于控制論或神經網絡的方法則置于次要。[34]60~70年代的研究者確信符號方法**終可以成功創造強人工智能的機器,同時這也是他們的目標。認知模擬經濟學家赫伯特·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,同時他們為人工智能的基本原理打下基礎,如認知科學,運籌學和經營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發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發展到高峰。基于邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯...
它可能會反抗人類。這種隱患也在多部電影中發生過,其主要的關鍵是允不允許機器擁有自主意識的產生與延續,如果使機器擁有自主意識,則意味著機器具有與人同等或類似的創造性,自我保護意識,情感和自發行為。人工智能實現方法人工智能在計算機上實現時有2種不同的方式。一種是采用傳統的編程技術,使系統呈現智能的效果,而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法(ENGINEERIN***PROACH),它已在一些領域內作出了成果,如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法(MODELIN***PROACH),它不*要看效果,還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺...
[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DARTMOUTH學會名稱來源雨果·德·加里斯的著作目錄1定義詳解2研究價值3發展階段4科學介紹5技術研究?研究方法?智能模擬?學科范疇?涉及學科?研究范疇?安全問題?實現方法6專業機構?美國?中國7主要成果?人機對弈?模式識別?自動工程?知識工程8相關著作9發展簡史?計算機時代?競賽?大量程序?日常生活?強弱對比?政策措施10研究課題?解決問題?知識表示法?規劃?學習?自然語言處理?運動和控制?知覺?社交?創造力?多元智能?人工智能影響?應用領域11流行語12發展現狀人工智能定義詳...