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(chuàng)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?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A，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(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。基于邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙，JOHNMCCARTHY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)編程語言PROLOG和邏輯編程科學.“反邏輯”斯坦福大學的研究者(如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發(fā)現(xiàn)要解決計算機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。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學。江陰進口人工智能系統(tǒng)開發(fā)代理商

    [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(fā)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(xiàn)方法6專業(yè)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(fā)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(guī)劃?學習?自然語言處理?運動和控制?知覺?社交?創(chuàng)造力?多元智能?人工智能影響?應用領域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，這是普遍認同的觀點。江陰通用人工智能系統(tǒng)開發(fā)誠信為本從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。

    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(tǒng)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(tǒng)，仿真系統(tǒng)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科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。人工智能是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來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）。也被認為是二十一世紀三大前列技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。

    它可能會反抗人類。這種隱患也在多部電影中發(fā)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(xù)，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(chuàng)造性，自我保護意識，情感和自發(fā)行為。人工智能實現(xiàn)方法人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術，使系統(tǒng)呈現(xiàn)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(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERICALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網絡（ARTIFICIALNEURALNETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網絡則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數(shù)式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限。

    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行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬。現(xiàn)代電子計算機的產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年經濟危機后，美日歐希望借機器人等實現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機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領域產業(yè)的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經能用機器人實現(xiàn)。而強人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。人工智能技術研究編輯語音用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現(xiàn)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(shù)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。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。江陰通用人工智能系統(tǒng)開發(fā)誠信為本

人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。江陰進口人工智能系統(tǒng)開發(fā)代理商

    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。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(shù)學基礎是“統(tǒng)計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)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**難學會的就是“頓悟”。或者再嚴格一些來說，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。這是智能化研究者夢寐以求的東西。2013年。江陰進口人工智能系統(tǒng)開發(fā)代理商

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