也有哲學(xué)家持不同的觀點(diǎn)。DANIEL C. DENNETT 在其著作 CONSCIOUSNESS EX***INED 里認(rèn)為,人也不過(guò)是一臺(tái)有靈魂的機(jī)器而已,為什么我們認(rèn)為人可以有智能而普通機(jī)器就不能呢?他認(rèn)為像上述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機(jī)器是有可能有思維和意識(shí)的。有的哲學(xué)家認(rèn)為如果弱人工智能是可實(shí)現(xiàn)的,那么強(qiáng)人工智能也是可實(shí)現(xiàn)的。比如SIMON BLACKBURN在其哲學(xué)入門教材 THINK 里說(shuō)道,一個(gè)人的看起來(lái)是“智能”的行動(dòng)并不能真正說(shuō)明這個(gè)人就真的是智能的。我永遠(yuǎn)不可能知道另一個(gè)人是否真的像我一樣是智能的,還是說(shuō)她/他**是看起來(lái)是智能的。基于這個(gè)論點(diǎn),既然弱人工智能認(rèn)為可以令機(jī)器看起來(lái)像是智能的,那就不能完全否定這機(jī)器是真的有智能的。BLACKBURN 認(rèn)為這是一個(gè)主觀認(rèn)定的問(wèn)題。人工智能是一門邊緣學(xué)科,屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉?;幢背R?guī)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)現(xiàn)貨
例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的,如今計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算,而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確,因此當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”,可見(jiàn)復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的,人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展,另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。通常,“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計(jì)學(xué)”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科。這類“機(jī)器學(xué)習(xí)”對(duì)“經(jīng)驗(yàn)”的依賴性很強(qiáng)?,幒^(qū)直銷人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)定做價(jià)格有的哲學(xué)家認(rèn)為如果弱人工智能是可實(shí)現(xiàn)的,那么強(qiáng)人工智能也是可實(shí)現(xiàn)的。
實(shí)現(xiàn)方法人工智能在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)時(shí)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(dòng)物機(jī)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(shí)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(shí)現(xiàn)方法也和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似。遺傳算法(GENERIC ALGORITHM,簡(jiǎn)稱GA)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,簡(jiǎn)稱ANN)均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動(dòng)物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動(dòng)方式。
當(dāng)越來(lái)越多的程序涌現(xiàn)時(shí),MCCARTHY正忙于一個(gè)AI史上的突破.1958年MCCARTHY宣布了他的新成 果:LISP語(yǔ)言. LISP到***還在用."LISP"的意思是"表處理"(LIST PROCESSING),它很快就為大多數(shù)AI開發(fā)者采納.1963年MIT從美國(guó)**得到一筆220萬(wàn)美元的資助,用于研究機(jī)器輔助識(shí)別.這筆資助來(lái)自**部 高級(jí)研究計(jì)劃署(ARPA),已保證美國(guó)在技術(shù)進(jìn)步上**于蘇聯(lián).這個(gè)計(jì)劃吸引了來(lái)自全世界的計(jì)算機(jī)科學(xué)家,加快了AI研究的發(fā)展步伐.競(jìng)賽LOEBNER(人工智能類)以人類的智慧創(chuàng)造出堪與人類大腦相平行的機(jī)器腦(人工智能),對(duì)人類來(lái)說(shuō)是一個(gè)極具誘惑的領(lǐng)域,人類為了實(shí)現(xiàn)這一夢(mèng)想也已經(jīng)奮斗了很多個(gè)年頭了。而從一個(gè)語(yǔ)言研究者的角度來(lái)看,要讓機(jī)器與人之間自由交流那是相當(dāng)困難的,甚至可以說(shuō)可能會(huì)是一個(gè)永無(wú)答案的問(wèn)題。人類的語(yǔ)言,人類的智能是如此的復(fù)雜,以至于我們的研究還并未觸及其導(dǎo)向本質(zhì)的外延部分的邊沿。人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。
DARTMOUTH會(huì)議后的7年中,AI研究開始快速發(fā)展.雖然這個(gè)領(lǐng)域還沒(méi)明確定義,會(huì)議中的一些思想 已被重新考慮和使用了. CARNEGIE MELLON大學(xué)和MIT開始組建AI研究中心.研究面臨新的挑戰(zhàn):下一步需 要建立能夠更有效解決問(wèn)題的系統(tǒng),例如在"邏輯**"中減少搜索;還有就是建立可以自我學(xué)習(xí)的系統(tǒng).1957年一個(gè)新程序,"通用解題機(jī)"(GPS)的***個(gè)版本進(jìn)行了測(cè)試.這個(gè)程序是由制作"邏輯**" 的同一個(gè)組開發(fā)的.GPS擴(kuò)展了WIENER的反饋原理,可以解決很多常識(shí)問(wèn)題.兩年以后,IBM成立了一個(gè)AI研 究組.HERBERT GELERNETER花3年時(shí)間制作了一個(gè)解幾何定理的程序.隨著人工智能的飛速發(fā)展,人類必須要加快自身的進(jìn)化速度從而使人類在人機(jī)關(guān)系中掌握主動(dòng)權(quán)和控制權(quán)。廬江本地人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)定做價(jià)格
這是智能化研究者夢(mèng)寐以求的東西。淮北常規(guī)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)現(xiàn)貨
90年代,人工智能研究發(fā)展出復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具來(lái)解決特定的分支問(wèn)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(cè)量的和可驗(yàn)證的,同時(shí)也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學(xué)語(yǔ)言也允許已有學(xué)科的合作(如數(shù)學(xué),經(jīng)濟(jì)或運(yùn)籌學(xué))。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出這些進(jìn)步不亞于“**”和“NEATS的成功”。有人批評(píng)這些技術(shù)太專注于特定的問(wèn)題,而沒(méi)有考慮長(zhǎng)遠(yuǎn)的強(qiáng)人工智能目標(biāo)。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一個(gè)會(huì)感知環(huán)境并作出行動(dòng)以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)。**簡(jiǎn)單的智能AGENT是那些可以解決特定問(wèn)題的程序。更復(fù)雜的AGENT包括人類和人類組織(如公司)?;幢背R?guī)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)現(xiàn)貨
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