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【推薦】人工智能總結
總結是在一段時(shí)間內對學(xué)習和工作生活等表現加以總結和概括的一種書(shū)面材料，他能夠提升我們的書(shū)面表達能力，因此我們要做好歸納，寫(xiě)好總結�？偨Y你想好怎么寫(xiě)了嗎？下面是小編為大家整理的人工智能總結，僅供參考，大家一起來(lái)看看吧。
人工智能總結1
一、人工智能概述
人工智能（ArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI），也稱(chēng)機器智能，它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科。從計算機應用系統角度來(lái)看，人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統，實(shí)現模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門(mén)交叉學(xué)科，是一門(mén)涉及心理學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)、信息科學(xué)、系統科學(xué)和生物科學(xué)等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科，目前已在知識處理、模式識別、自然語(yǔ)言處理、博弈、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設計、專(zhuān)家系統、知識庫、智能機器人等多個(gè)領(lǐng)域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。
二、人工智能的發(fā)展過(guò)程
人工智能經(jīng)歷了三次飛躍階段：第一次是實(shí)現問(wèn)題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機器定理證明和專(zhuān)家系統；第二次是智能系統能夠和環(huán)境交互，從運行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內的部分思維工作，通過(guò)自身的動(dòng)作，對環(huán)境施加影響，并適應環(huán)境的變化，如智能機器人；第三次是智能系統，具有類(lèi)人的認知和思維能力，能夠發(fā)現新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數據挖掘的系統。
三、人工智能的研究熱點(diǎn)
AI研究出現了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進(jìn)展，另一方面是因為計算機硬件突飛猛進(jìn)地發(fā)展。隨著(zhù)計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價(jià)格的不斷降低，以及網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來(lái)無(wú)法完成的工作現在已經(jīng)能夠實(shí)現。目前人工智能研究的三個(gè)熱點(diǎn)是：智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統。
1.智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實(shí)現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽(tīng)懂語(yǔ)言、說(shuō)話(huà)表達，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現又依賴(lài)于知識表示方法的.研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應用價(jià)值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著(zhù)成果，文字識別、語(yǔ)音識別、語(yǔ)音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始實(shí)用化。
2.數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實(shí)際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過(guò)程。數據挖掘和知識發(fā)現的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數據庫、人工智能和數理統計。主要研究?jì)热莅ɑA理論、發(fā)現算法、數據倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發(fā)現及網(wǎng)上數據挖掘等。
3.主體系統是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過(guò)規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調智能行為，最終實(shí)現問(wèn)題求解。多主體系統試圖用主體來(lái)模擬人的理，主要應用在對現實(shí)世界和社會(huì )的模擬、機器人及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語(yǔ)言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習及多主體系統應用等方面。
四、人工智能的應用領(lǐng)域
1.專(zhuān)家系統
專(zhuān)家系統是一個(gè)具有大量專(zhuān)門(mén)知識與經(jīng)驗的程序系統，專(zhuān)家系統存儲著(zhù)某個(gè)專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域中經(jīng)過(guò)事先總結、分析并按某種模式表示的專(zhuān)家知識，以及擁有類(lèi)似于領(lǐng)域專(zhuān)家解決實(shí)際問(wèn)題的推理機制。專(zhuān)家系統的開(kāi)發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個(gè)應用研究領(lǐng)域，涉及社會(huì )各個(gè)方面。
2.知識庫系統
知識庫系統也叫數據庫系統，是儲存某學(xué)科大量事實(shí)的計算機軟件系統，它可以回答用戶(hù)提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問(wèn)題。知識庫系統的設計是計算機科學(xué)的一個(gè)活躍的分支。為了有效地表示、儲存和檢索大量事實(shí)，已經(jīng)發(fā)展出了許多技術(shù)。但是在設計智能信息檢索系統時(shí)還是遇到很多問(wèn)題，包括對自然語(yǔ)言的理解，根據儲存的事實(shí)演繹答案的問(wèn)題、理解詢(xún)問(wèn)和演繹答案所需要的知識都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數據庫所表示的知識。
3.物景分析
計算機視覺(jué)已從模式識別的一個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展為一門(mén)獨立的學(xué)科。視覺(jué)是感知問(wèn)題之一。整個(gè)感知問(wèn)題的要點(diǎn)是形成一個(gè)精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數據。最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統的目標。機器視覺(jué)的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動(dòng)式定性視覺(jué)、動(dòng)態(tài)和時(shí)變視覺(jué)、三維景物的建模與識別、實(shí)時(shí)圖像壓縮傳送和復原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機器視覺(jué)已在機器人裝配、衛星圖像處理、工業(yè)過(guò)程監控、飛行器跟蹤和制導及電視實(shí)況轉播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應用。
4.模式識別
模式識別就是識別出給定物體所模仿的標本或標識。計算機模式識別系統能夠彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過(guò)感官接受外界信息，識別和理解周?chē)h(huán)境。模式識別在二維的文字、圖形和圖像的識別方面已取得許多成果，在三維景物、活動(dòng)目標的識別和分析方面是目前研究的熱點(diǎn)，同時(shí)它還是智能計算機和智能機器人研究的十分重要的基礎。此外，人工智能還在機器視覺(jué)、組合調度問(wèn)題、自然語(yǔ)言理解、機器學(xué)習、博弈、定理證明等研究應用領(lǐng)域發(fā)揮著(zhù)重要作用�？梢哉f(shuō)人工智能已深入各行各業(yè)，對人類(lèi)社會(huì )作出了巨大的貢獻。
5.機器人
機器人學(xué)所研究的問(wèn)題，從機器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現機器人目標的動(dòng)作序列的規劃方法，無(wú)所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復雜的機器人系統，但是現在工業(yè)上運行的機器人都是一些按預先編好的程序執行某些重復作業(yè)的簡(jiǎn)單裝置，大多數工業(yè)機器人是“盲人”。機器人和機器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機器人的研究和應用體現出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多課題。機器人已在工業(yè)、農業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國防等多個(gè)領(lǐng)域獲得越來(lái)越普遍的應用。
五、人工智能的未來(lái)發(fā)展
目前絕大多數人工智能系統都是建立在物理符號系統假設之上的。在尚未出現能與物理符號系統假設相抗衡的新的人工智能理論之前，無(wú)論從設計原理還是從已取得的實(shí)驗結果來(lái)看，Soar在探討智能行為的一般特征和人類(lèi)認知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進(jìn)展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀80年代，以NewellA為代表的研究學(xué)者總結了專(zhuān)家系統的成功經(jīng)驗，吸收了認知科學(xué)研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎的體系結構Soar。目前的Soar已經(jīng)顯示出強大的問(wèn)題求解能力。在Soar中已實(shí)現了30多種搜索方法，實(shí)現了若干知識密集型任務(wù)（專(zhuān)家系統），如RI等。對于人工智能未來(lái)的發(fā)展方向，專(zhuān)家們通過(guò)一些前瞻性研究可以看出未來(lái)人工智能可能會(huì )向以下幾個(gè)方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )及其情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類(lèi)右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是未來(lái)人工智能應用的新領(lǐng)域。未來(lái)智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮諾依曼型機與作為智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的結合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。
人工智能總結2
淺談邏輯學(xué)與人工智能
人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實(shí)現機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關(guān)。邏輯學(xué)始終是人工智能研究中的基礎科學(xué)問(wèn)題，它為人工智能研究提供了根本觀(guān)點(diǎn)與方法。
1人工智能學(xué)科的誕生
12世紀末13世紀初，西班牙羅門(mén)·盧樂(lè )提出制造可解決各種問(wèn)題的通用邏輯機。17世紀，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器，并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀，英國布爾創(chuàng )立了布爾代數，奠定了現代形式邏輯研究的基礎。德國弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng )建了一階謂詞演算系統。20世紀，哥德?tīng)枌σ浑A謂詞完全性定理與N形式系統的不完全性定理進(jìn)行了證明。在此基礎上，克林對一般遞歸函數理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機械性思維過(guò)程，提出了理想計算機模型(即圖靈機)，創(chuàng )立了自動(dòng)機理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數字計算機的馮·諾依曼型體系結構，以及1946年美國的莫克利和�？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_通用電子數學(xué)計算機ENIAC做出了開(kāi)拓性的貢獻。
以上經(jīng)典數理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學(xué)科的誕生奠定了堅實(shí)的邏輯基礎。
現代邏輯發(fā)展動(dòng)力主要來(lái)自于數學(xué)中的公理化運動(dòng)。20世紀邏輯研究嚴重數學(xué)化，發(fā)展出來(lái)的邏輯被恰當地稱(chēng)為“數理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進(jìn)入第三個(gè)高峰期，并且對整個(gè)現代科學(xué)特別是數學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和計算機科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。
2邏輯學(xué)的發(fā)展
2.1邏輯學(xué)的大體分類(lèi)
邏輯學(xué)是一門(mén)研究思維形式及思維規律的科學(xué)。從17世紀德國數學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(G.LEibniz)提出數理邏輯以來(lái)，隨著(zhù)人工智能的一步步發(fā)展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產(chǎn)生。邏輯學(xué)大體上可分為經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯和現代邏輯。經(jīng)典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個(gè)命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。
2.2泛邏輯的基本原理
當今人工智能深入發(fā)展遇到的一個(gè)重大難題就是專(zhuān)家經(jīng)驗知識和常識的推理�，F代邏輯迫切需要有一個(gè)統一可靠的，關(guān)于不精確推理的邏輯學(xué)作為它們進(jìn)一步研究信息不完全情況下推理的基礎理論，進(jìn)而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的，靈活的，開(kāi)放的，自適應的邏輯學(xué)，這便是柔性邏輯學(xué)。而泛邏輯學(xué)就是研究剛性邏輯學(xué)(也即數理邏輯)和柔性邏輯學(xué)共同規律的邏輯學(xué)。
泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規律，建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式，并能根據需要自由伸縮變化的柔性邏輯學(xué)，剛性邏輯學(xué)將作為一個(gè)最小的內核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。
3邏輯學(xué)在人工智能學(xué)科的研究方面的應用
邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學(xué)的研究成果不但為人工智能學(xué)科的誕生奠定了理論基礎，而且它們還作為重要的成分被應用于人工智能系統中。
3.1經(jīng)典邏輯的應用
人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統治地位的時(shí)期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數學(xué)定理證明程序(LT)。在此基礎之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問(wèn)題求解程序(GPS)，開(kāi)拓了人工智能“問(wèn)題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數理邏輯只是數學(xué)化的形式邏輯，只能滿(mǎn)足人工智能的部分需要。
3.2非經(jīng)典邏輯的應用
(1)不確定性的推理研究
人工智能發(fā)展了用數值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統中每個(gè)語(yǔ)句或公式賦一個(gè)數值，用來(lái)表示語(yǔ)句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達提出的主觀(guān)貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計算模型，以及假設推理、定性推理和證據空間理論等經(jīng)驗性模型。
歸納邏輯是關(guān)于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個(gè)別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類(lèi)比的方法，計算機就可以通過(guò)新、老問(wèn)題的相似性，從相應的知識庫中調用有關(guān)知識來(lái)處理新問(wèn)題。
(2)不完全信息的推理研究
常識推理是一種非單調邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來(lái)的結論。非單調邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀80年代，賴(lài)特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的NML非單調邏輯推理系統、摩爾的自認知邏輯都是具有開(kāi)創(chuàng )性的非單調邏輯系統。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理，即容錯推理。
此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經(jīng)被引入到人工智能中來(lái)處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個(gè)典型系統是克林、盧卡西維茲和波克萬(wàn)的三值邏輯系統。模糊邏輯的研究始于20世紀20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則，現有的絕大多數模糊推理方法都是關(guān)系合成規則的變形或擴充。
4人工智能——當代邏輯發(fā)展的動(dòng)力
現代邏輯創(chuàng )始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動(dòng)力主要來(lái)自于數學(xué)中的'公理化運動(dòng)。21世紀邏輯發(fā)展的主要動(dòng)力來(lái)自哪里?筆者認為，計算機科學(xué)和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動(dòng)力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點(diǎn)不在于人腦所進(jìn)行的各種必然性推理，而是最能體現人的智能特征的能動(dòng)性、創(chuàng )造性思維，這種思維活動(dòng)中包括學(xué)習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據，在不充分信息的基礎上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據環(huán)境反饋調整、修正自己的行為，由此達到實(shí)踐的成功。于是，邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動(dòng)，并著(zhù)重研究人的思維中最能體現其能動(dòng)性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。
5結語(yǔ)
人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學(xué)的發(fā)展密不可分。
一方面我們試圖找到一個(gè)包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個(gè)完美統一的邏輯基礎；另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結合，將推動(dòng)人工智能進(jìn)入一個(gè)新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專(zhuān)家和學(xué)者又在基于其他邏輯的基礎上研究概率推理，使得邏輯學(xué)盡可能滿(mǎn)足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來(lái)說(shuō)，一個(gè)新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個(gè)比較長(cháng)的時(shí)期，那何不將“百花齊放”與“一統天下”并行進(jìn)行，各自發(fā)揮其優(yōu)點(diǎn)，為人工智能的發(fā)展做出貢獻。目前，許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決，技術(shù)上的突破，還有賴(lài)于邏輯學(xué)研究上的突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學(xué)，努力學(xué)習與運用并不斷深入挖掘其基本內容，拓寬其研究領(lǐng)域，才能更好地促進(jìn)人工智能學(xué)科的發(fā)展。
人工智能總結3
人，沒(méi)有熊一樣的力量，卻能把熊關(guān)進(jìn)籠子，這籠子的鑰匙，叫智慧。人類(lèi)一直在思考如何讓自然界的其它事物為自己所用，而不是只想著(zhù)如何獲取食物來(lái)填飽肚子，人類(lèi)之所以會(huì )凌駕于食物鏈頂端，就在于對于資源的使用。為了減輕胃的消化負擔，人類(lèi)開(kāi)始學(xué)會(huì )使用火，讓蛋白質(zhì)在進(jìn)入胃之前就變質(zhì)而變得更好消化易于吸收。經(jīng)歷了漫長(cháng)的手工制造業(yè)歷程，為了提高生產(chǎn)效率，也為了減輕工人手工勞作的負擔，人們開(kāi)始了工業(yè)革命，無(wú)數的機器流水線(xiàn)取代了效率低下的廉價(jià)勞動(dòng)力，也正是從此刻起，人類(lèi)使用資源的能力有了質(zhì)的發(fā)展，由使用已有資源，到創(chuàng )造新的資源。第一臺計算機應運而生，人類(lèi)開(kāi)啟了無(wú)限創(chuàng )造的時(shí)代。時(shí)至今日，計算機技術(shù)幾乎延伸到了生活的每個(gè)領(lǐng)域，甚至成了人們的生活必需品。計算機能幫助人們完成人類(lèi)不可能完成的計算，但一直致力于創(chuàng )造的人們當然不會(huì )停止對計算機的要求。人們不光需要計算機做人類(lèi)做不了的計算，還漸漸開(kāi)始要求計算機做人類(lèi)能做的事，這便催生了人工智能。人類(lèi)就是這樣一步步用自己的智慧讓自己過(guò)上傻瓜一樣的生活。
人工智能目前還沒(méi)有在人們生活中普及，但是已經(jīng)出現萌芽。最典型是的一些語(yǔ)音識別系統，如蘋(píng)果公司的Siri可能是目前人們接觸最多的基于人工智能和云計算技術(shù)的產(chǎn)品，相信這種人機交互系統的雛形經(jīng)過(guò)時(shí)間的磨練會(huì )在未來(lái)形成一套完善的從界面到內核的智能體系。在社會(huì )生活方面，與數字圖像處理技術(shù)緊密結合的人工智能已經(jīng)開(kāi)始應用于攝像頭的圖像捕捉和識別，而模式識別技術(shù)的發(fā)展則使得人工智能在更廣闊的領(lǐng)域得以實(shí)現成為了可能。一些大公司在人工智能領(lǐng)域的投入和研究對于推動(dòng)人工智能的發(fā)展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免費搜索表面上是為了方便人們的查詢(xún)，但這款搜索引擎推出的初衷，就是為了幫助人工智能的深度學(xué)習，通過(guò)上億的用戶(hù)一次又一次地查詢(xún)，來(lái)鍛煉人工智能的學(xué)習能力，由于我的'水平還很低，對于深度學(xué)習還不敢妄自拽測。但是，近年來(lái)谷歌公司在人工智能方面的突破一項接著(zhù)一項，為人們熟知的便是智能汽車(chē)。不得不說(shuō)，人工智能想要進(jìn)一步發(fā)展，必須依靠這些大公司的研究和不斷推廣，由經(jīng)濟促創(chuàng )新。
縱覽時(shí)間長(cháng)河，很多新生的技術(shù)在一開(kāi)始都是舉步維艱的，人工智能也不例外，但幸運的是，人們接受和學(xué)會(huì )使用新技術(shù)所需要的時(shí)間越來(lái)越短，對于人工智能產(chǎn)品的投入市場(chǎng)是有益的。因此，在我看來(lái)，將已開(kāi)發(fā)出來(lái)但還需完善的人工智能產(chǎn)品投放市場(chǎng)，使其進(jìn)入人們的生活只是時(shí)間的問(wèn)題，但要想真正掌握人工智能，開(kāi)發(fā)出完全符合研發(fā)人想法的智能產(chǎn)品還需各方面的努力。至于現在討論熱烈的“人工智能統治人類(lèi)”的問(wèn)題，我的看法是，人工智能的開(kāi)發(fā)和應用是需要監管的，但并不能阻止人工智能即將影響世界的趨勢。
由于我對于人工智能的理解還只是皮毛，對于文中出現的紕漏和錯誤還希望老師指正！
人工智能總結4
人工智能是產(chǎn)生于20世紀50年代的一門(mén)綜合高科技學(xué)科，它將機器智能和智能機器的概念和技術(shù)進(jìn)行了融合，應用過(guò)程涉及了信息科學(xué)、心理學(xué)、思維科學(xué)、生物科學(xué)、認知科學(xué)以及系統科學(xué)等多種學(xué)科，隨著(zhù)近些年的不斷發(fā)展和進(jìn)步，已經(jīng)在社會(huì )中的很多地方得以應用，向著(zhù)多元化的方向發(fā)展，例如，在博弈、智能機器人、模式識別、自動(dòng)程序設計、知識處理、自然語(yǔ)言處理、專(zhuān)家系統、自動(dòng)定理證明、知識庫等方面，人工智能都已經(jīng)取得了很高的成就，備受世人關(guān)注。
1人工智能概述
人工智能，又稱(chēng)為AI，是ArtificialIntelligence的簡(jiǎn)稱(chēng)�？梢运阕魇怯嬎銠C科學(xué)的一個(gè)分支，是在1956年的Dartmouth學(xué)會(huì )上由McCarthy正式提出的，之后便躋身于世界三大尖端技術(shù)之一。很多學(xué)者都將人工智能定義為通過(guò)研究使計算機來(lái)完成之前只有人才能完成的智能屬性較高的工作。但是關(guān)于人工智能的最完整定義，當前業(yè)內還存在一定的正義，尚未形成統一的結果，但是所有的這些說(shuō)法都能夠反映出人工智能的基本內容和基本思想，因此在本文中，筆者將其概念整理為：研究人類(lèi)智能活動(dòng)的規律，構造具有一定智能行為的人工系統。
2人工智能的`發(fā)展
人工智能的發(fā)展最早始于20世紀50年代，并在20世紀60年代更加壯大，形成了人工智能的初級階段。這一時(shí)期的研究偏向于運用領(lǐng)域知識和啟發(fā)式思維發(fā)展，編寫(xiě)相關(guān)的智能計算機程序，為現代的計算機理論奠定一定的基礎。從1963年之后，人工智能便進(jìn)入了研究的第二階段，人類(lèi)嘗試用自然語(yǔ)言通訊，實(shí)現了計算機對自然語(yǔ)言的理解，并將分析圖像和圖形處理變得可行。70年代中，在進(jìn)行了大量的研究和探索后，一些專(zhuān)家級的程序系統相繼出現，在各個(gè)領(lǐng)域得到運用。80年代，人工智能進(jìn)入到以知識為中心的發(fā)展階段，更多的人開(kāi)始注意到模擬智能中知識的重要性，圍繞這一現象進(jìn)行了更多的研究和探索�，F如今，人工智能的發(fā)展正在朝著(zhù)大型分布式人工智能及多專(zhuān)家協(xié)同系統、并行推理、多種專(zhuān)家系統開(kāi)發(fā)工具，以及大型分布式人工智能開(kāi)發(fā)環(huán)境和分布式環(huán)境下的多智能體協(xié)同系統等方向發(fā)展。
3人工智能的研究與應用
3.1問(wèn)題求解
求解問(wèn)題往往是人工智能發(fā)展的第一步。一般過(guò)程是將復雜問(wèn)題分成一些較簡(jiǎn)單的子問(wèn)題，通過(guò)解決子問(wèn)題的基本技術(shù)完成人工智能基本技術(shù)的組成。當前依然存在一些未真正解決額問(wèn)題，例如問(wèn)題的表示也成為問(wèn)題的原概念在表述時(shí)往往存在解決不了的問(wèn)題，這邊構成了人類(lèi)發(fā)展人工智能過(guò)程中的主要工作內容。
3.2專(zhuān)家系統
專(zhuān)家系統也是研究人工智能的重要分支，這一理論能夠將所研究的問(wèn)題轉化為知識求解的專(zhuān)門(mén)問(wèn)題，從而實(shí)現人工智能從理論研究到實(shí)際應用的重要過(guò)度。專(zhuān)家系統可以看作是一種智能的軟件，通過(guò)啟發(fā)式方法對一般難以解決的問(wèn)題進(jìn)行求解，在不完全、不精確的信息背景下做出結論。專(zhuān)家系統的基本結構如圖1所示。
3.3機器學(xué)習
機器學(xué)習是對計算機模擬人類(lèi)活動(dòng)并實(shí)現人類(lèi)活動(dòng)而進(jìn)行研究的過(guò)程。它是在專(zhuān)家系統之后出現的人工智能另一重要領(lǐng)域，是計算機能夠有智能屬性的根本途徑，具有很高的重要性。
3.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是由數量巨大的神經(jīng)元互相連接組成的，也可稱(chēng)作類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )通過(guò)大量節點(diǎn)之間的相互連接構成運算模型，通過(guò)模擬人的大腦的基本運算機制和機理來(lái)實(shí)現特定方面的功能。
3.5模式識別
模式識別是指通過(guò)計算機技術(shù)讓計算機代替人類(lèi)進(jìn)行感知和識別。計算機模式識別系統能夠讓計算機在模擬人類(lèi)感覺(jué)器官功能的幫助下對外界形成感知能力。隨著(zhù)模式識別的發(fā)展和壯大，量子計算機技術(shù)也已經(jīng)在模式識別系統中得到運用。早期的模式識別系統僅僅是針對文字或二維圖像，但是隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步，對三維景物的識別方面也已經(jīng)有了重大突破，并已經(jīng)延伸到活動(dòng)物體的識別和分析，取得了長(cháng)足的進(jìn)步。
4結束語(yǔ)
作為一門(mén)偉大的科學(xué)成就，人工智能的誕生無(wú)疑成為20世紀最重要的技術(shù)之一，而它也必將成為未來(lái)發(fā)展的主導學(xué)科之一。當前，人工智能的一些研究成果已經(jīng)在國民生活和生產(chǎn)中得到了廣泛的應用，隨著(zhù)信息時(shí)代網(wǎng)絡(luò )技術(shù)和知識經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人工智能的技術(shù)成果必將受到更多的重視，得到更廣泛的應用，更多的推動(dòng)社會(huì )和科技的進(jìn)步和發(fā)展，為人類(lèi)的生活發(fā)揮更多的作用。
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