用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現人工智能技術平臺的機器就是計算機,人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學技術的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學以外,人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內容包括:知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導人工智能研究。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論的問題是:是否應從心理或神經方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對于航空工程一樣,人類生物學對于人工智能研究是沒有關系的?智能行為能否用簡單的原則。并在機器人,經濟決策,控制系統(tǒng),仿真系統(tǒng)中得到應用。奉賢區(qū)正規(guī)人工智能應用軟件開發(fā)服務電話
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,人工智能不僅限于邏輯思維,要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展,數學常被認為是多種學科的基礎科學,數學也進入語言、思維領域,人工智能學科也必須借用數學工具,數學不僅在標準邏輯、模糊數學等范圍發(fā)揮作用,數學進入人工智能學科,它們將互相促進而更快地發(fā)展。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的,如今計算機不但能完成這種計算,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(fā)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(fā)展。方便人工智能應用軟件開發(fā)聯(lián)系方式人們開始感受到計算機和人工智能技術的影響。
人工智能(ArtificialIntelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和**系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大,可以設想,未來人工智能帶來的科技產品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學,從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學和哲學。
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機器視覺系統(tǒng),銷售額共達8千萬美元.盡管經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,它可以從不確定的人工智能機器人(2張)條件作出決策;還有神經網絡。運用經驗知識解決問題并積累新的經驗,就像普通人一樣。
2013年,帝金數據普數中心數據研究員WANG開發(fā)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(fā)現,新數據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(fā)展史上,處處閃耀著數學大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數學定理或結論的方式呈現出來,而數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,數學是單純、直白地反映著(至少一類)創(chuàng)造力模式的學科。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。奉賢區(qū)一站式人工智能應用軟件開發(fā)優(yōu)點
人工智能是包括十分廣的科學。奉賢區(qū)正規(guī)人工智能應用軟件開發(fā)服務電話
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(tǒng)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(xù)型學習”。但人類除了會從經驗中學習之外,還會創(chuàng)造,即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來,計算機是難學會的就是“頓悟”?;蛘咴賴栏褚恍﹣碚f,計算機在學習和“實踐”方面難以學會“不依賴于量變的質變”,很難從一種“質”直接到另一種“質”,或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因為如此,這里的“實踐”并非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經驗和創(chuàng)造。奉賢區(qū)正規(guī)人工智能應用軟件開發(fā)服務電話
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