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人機對弈1996年2月10～17日， GARRY KASPAROV以4：2戰(zhàn)勝“深藍” （DEEP BLUE）。1997年5月3～11日， GARRY KASPAROV以2.5：3.5輸于改進后的“深藍”。2003年2月GARRY KASPAROV 3:3戰(zhàn)平 “小深”（DEEP JUNIOR）。2003年11月GARRY KASPAROV 2:2戰(zhàn)平 “X3D德國人” （X3D-FRITZ）。模式識別采用 $模式識別引擎，分支有2D識別引擎 ，3D識別引擎，駐波識別引擎以及多維識別引擎2D識別引擎已推出指紋識別，人像識別 ，文字識別，圖像識別 ，車牌識別；駐波識別引擎已推出語音識別AI也促進了計算機工業(yè)網(wǎng)絡工業(yè)的發(fā)展。但同時，也帶來了勞務就業(yè)問題。蜀山區(qū)品牌人工智能應用軟件開發(fā)供應商

從1956年正式提出人工智能學科算起，50多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門***的交叉和前沿科學?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經作出了汽車、火車、飛機和收音機等等，它們模仿我們身體***的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？我們也**知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經細胞組成的***，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下**困難的事情了。廬陽區(qū)本地人工智能應用軟件開發(fā)供應商更重要的是，AI反過來有助于人類認識自身智能的形成。

日常生活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(xiàn)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(xiàn)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.

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。人工智能還在研究中，但有學者認為讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。

大量程序以后幾年出現(xiàn)了大量程序.其中一個叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"項目的一部分，包括 在微型世界（例如只有有限數(shù)量的幾何形體）中的研究與編程.在MIT由MARVIN MINSKY領導的研究人員發(fā)現(xiàn)，面對小規(guī)模的對象，計算機程序可以解決空間和邏輯問題.其它如在60年代末出現(xiàn)的"STUDENT"可以解決代數(shù) 問題，"SIR"可以理解簡單的英語句子.這些程序的結果對處理語言理解和邏輯有所幫助.70年代另一個進展是**系統(tǒng).**系統(tǒng)可以預測在一定條件下某種解的概率.由于當時計算機已 有巨大容量，**系統(tǒng)有可能從數(shù)據(jù)中得出規(guī)律.**系統(tǒng)的市場應用很廣.十年間，**系統(tǒng)被用于股市預 測，幫助醫(yī)生診斷疾病，以及指示礦工確定礦藏位置等.這一切都因為**系統(tǒng)存儲規(guī)律和信息的能力而成為可能.為了良好的人機互動，智慧代理人也需要表現(xiàn)出情緒來。廬陽區(qū)直銷人工智能應用軟件開發(fā)聯(lián)系方式

類人的人工智能，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。蜀山區(qū)品牌人工智能應用軟件開發(fā)供應商

可是，人即使在不清楚程序時，根據(jù)發(fā)現(xiàn)（HEU- RISTIC）法而設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，能力因學習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找出相當好的解決方法，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?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。蜀山區(qū)品牌人工智能應用軟件開發(fā)供應商

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