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)濟或運籌學(xué))。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出這些進步不亞于“**”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(huán)境并作出行動以達致目標的系統(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)。人工智能對經(jīng)濟的影響。系統(tǒng)更深入各行各業(yè),帶來巨大的宏觀效益。巢湖品牌人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)私人定做
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(shù),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(xué)方法(ENGINEERIN***PROACH),它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果,如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法(MODELIN***PROACH),它不僅要看效果,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(GENERIC ALGORITHM,簡稱GA)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,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(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。包河區(qū)常規(guī)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)商現(xiàn)代電子計算機的產(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。
當(dāng)回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學(xué)的時候,作者拓展了對思維和數(shù)學(xué)的認識。數(shù)學(xué)簡潔,清晰,可靠性、模式化強。在數(shù)學(xué)的發(fā)展史上,處處閃耀著數(shù)學(xué)大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學(xué)定理或結(jié)論的方式呈現(xiàn)出來,而數(shù)學(xué)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(jié)構(gòu)。應(yīng)該說,數(shù)學(xué)是**單純、**直白地反映著(至少一類)創(chuàng)造力模式的學(xué)科。1956年夏季,以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學(xué)家在一起聚會,共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題,并***提出了“人工智能”這一術(shù)語,它標志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋***更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn)。
但80年代對AI工業(yè)來說也不全是好年景.86-87年對AI系統(tǒng)的需求下降,業(yè)界損失了近5億美元.象 TEKNOWLEDGE和INTELLICORP兩家共損失超過6百萬美元,大約占利潤的三分之一巨大的損失迫使許多研究***削減經(jīng)費.另一個令人失望的是**部高級研究計劃署支持的所謂"智能卡車".這個項目目的是研制一種能完成許多戰(zhàn)地任務(wù)的機器人。由于項目缺陷和成功無望,PENTAGON停止了項目的經(jīng)費.人工智能機器人(2張)盡管經(jīng)歷了這些受挫的事件,AI仍在慢慢恢復(fù)發(fā)展.新的技術(shù)在日本被開發(fā)出來,如在美國**的模糊邏輯,它可以從不確定的條件作出決策;還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),被視為實現(xiàn)人工智能的可能途徑.總之,80年代AI被引入了市場,并顯示出實用價值.可以確信,它將是通向21世紀之匙. 人工智能技術(shù)接受檢驗 在"沙漠風(fēng)暴"行動中軍方的智能設(shè)備經(jīng)受了***的檢驗.人工智能技術(shù)被用于導(dǎo)彈系統(tǒng)和預(yù)警顯示以 及其它先進武器.AI技術(shù)也進入了家庭.智能電腦的增加吸引了公眾興趣;一些面向蘋果機和IBM兼容機的應(yīng)用 軟件例如語音和文字識別已可買到;使用模糊邏輯,AI技術(shù)簡化了攝像設(shè)備.對人工智能相關(guān)技術(shù)更大的需求促 使新的進步不斷出現(xiàn).人工智能已經(jīng)并且將繼續(xù)不可避免地改變我們的生活。基于這一論點,希爾勒認為即使有機器通過了圖靈測試,也不一定說明機器就真的像人一樣有思維和意識。
當(dāng)計算機出現(xiàn)后,人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具,在以后的歲月中,無數(shù)科學(xué)家為這個目標努力著。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個科學(xué)家的**了,全世界幾乎所有大學(xué)的計算機系都有人在研究這門學(xué)科,學(xué)習(xí)計算機的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程,在大家不懈的努力下,如今計算機似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如,1997年5月,IBM公司研制的深藍(DEEP BLUE)計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(KASPAROV)。大家或許不會注意到,在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作,計算機以它的高速和準確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學(xué)的前沿學(xué)科,計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。人工智能研究已經(jīng)于這種“次表征性的”解決問題方法取得進展:實體化AGENT研究強調(diào)感知運動的重要性。包河區(qū)品牌人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)圖片
人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。巢湖品牌人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)私人定做
可是,人即使在不清楚程序時,根據(jù)發(fā)現(xiàn)(HEU- RISTIC)法而設(shè)法巧妙的解決了問題的情況是不少的。如識別書寫的文字、圖形、聲音等,所謂認識模型就是一例。再有,能力因?qū)W習(xí)而得到的提高和歸納推理、依據(jù)類推而進行的推理等,也是其例。此外,解決的程序雖然是清楚的,但是實行起來需要很長時間,對于這樣的問題,人能在很短的時間內(nèi)找出相當(dāng)好的解決方法,如競技的比賽等就是其例。還有,計算機在沒有給予充分的合乎邏輯的正確信息時,就不能理解它的意義,而人在*是被給予不充分、不正確的信息的情況下,根據(jù)適當(dāng)?shù)难a充信息,也能抓住它的意義。自然語言就是例子。用計算機處理自然語言,稱為自然語言處理。巢湖品牌人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)私人定做
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