您所在的位置:首页 > 营销策划

热点推荐

最新推荐

什么是人工智能

编辑:互联网时代网时间:2019-05-08 18:05:45阅读次数:

什么是人工智能

近年来,随着计算机技术的飞速发展和日益广泛的应用,自然会问人类智力活动的问题不能由计算机来实现。几十年来,人们一直把计算机作为一台机器只能是极其迅速,熟练,准确地计算数字。但在今天的世界要解决的问题不完全是数值计算,如语言理解和翻译,图像和声音识别,决策和管理不属于数值计算,尤其是医疗诊断有特殊的独特经验和知识的医生要作出正确的诊断。这需要从“数据处理”的计算机也延伸到“知识处理”的类别。电脑电源转换类别导致“人工智能”的重要因素快速发展。

AI的定义:

在斯坦福大学人工智能研究中心这样的定义下的美国著名教授人工智能尼尔森:“人工智能是关于这方面的知识 - 如何表示的知识以及如何获得科学知识的了解和使用。“科技温斯顿教授的另一个麻省理工学院说:”人工智能是如何使计算机的研究做在过去只有人能做到智能工作。“这些陈述反映了人工智能和基本内容的基本思路。这是人工智能研究人类智能活动的规律,人工智能系统的建设具有一定的研究如何让计算机来完成以前需要人类的智慧可以完成的工作,这是研究如何计算机硬件和软件的应用模拟一些人的智能的基本理论,方法和行为技巧。

AI(人工智能,简称AI)是计算机科学的一个分支,自20世纪70年代,被称为世界三大尖端技术之一(空间技术,能源技术,人工智能)。此外,它被认为是(基因工程,纳米科学,人工智能)三大二十一世纪的前沿技术之一。这是因为在过去的三个十年里它一直享有快速发展,在许多领域得到了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已经逐渐成为一个独立的分支,无论是在理论和实践上都是自成系统。

人工智能是计算机的研究,以模拟人类问题的一些思维过程和智能行为(如学习,推理,思考,规划等。),包括智能计算机,计算机制造类似于人脑智能的原理,在计算机可以实现应用的更高层次。人工智能将涉及计算机科学,心理学,哲学和语言学等学科。可以说,几乎所有学科的自然科学和社会科学,范围远远超出了计算机科学,人工智能和科学思维之间的关系的范围是实践和理论,并在思维人工智能之间的关系是科学为应用技术层面上,它是应用程序的一个分支。但从思维角度,逻辑思维不限于人工智能,要考虑形象思维,灵感,以促进突破性的人工智能的发展思维,数学经常被认为是各种基础科学学科,数学成语言,思维领域,人造智能学科也必须借用数学的数学工具不仅起到一系列标准逻辑,模糊数学,人工智能,数学为主题的作用,它们将相互促进,成长得更快。

从实用的角度来看,是一种人工智能知识工程:知识对象,知识获取的研究,运用知识表示和知识。

计算机和情报

通常我们使用电脑,不仅要告诉计算机做什么,你也必须正确详细介绍了如何做电脑告诉。也就是说,根据任务的到合适的计算机语言要求的人,并准备以完成任务为任务的应用程序,应用计算机。这实际上是在计算机的完全控制来完成,更不要说电脑是“智能”。

大家都知道,国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫象棋与美国IB中号的RS / 6000(深蓝色)计算机系统于1997年5月11日是第六局,“人机大战”,“深蓝”到结果3.5至2.5胜总分。游戏的人最终留下了深刻的思考; 国际象棋大师们强烈的要求是思维能力,记忆能力和丰富的国际象棋的经验的赢家,必须及时反映,及时有效的治疗,或用错误百出的关闭,这显然是一个“聪明”的问题。尽管开发“深蓝”计算机的IBM专家还认为,它仍然远远智能电脑,但(计算速度2r108步/秒棋)与它的高速并行计算能力。实现了计算机对人类智力的一些模拟。

从字面上看,“人工智能”是用人工的方法来实现一台计算机上人类的智慧,或者计算机是人有类似人类的智慧。

智能和知识

20世纪70年代后,许多国家已经开展人工智能研究,因为在那个时候,实现机器智能理解太简单和片面的,只要一些推理加上强大的计算机法律就能有专家和超人的能力水平。因此,虽然也取得了一定的成效,但问题似乎遵循,比如机器翻译时,人们往往认为,只要双向翻译词典和词汇知识,就能实现两种语言,事实上,它在其他例如东西,在英语句子:“光阴似箭”(时光飞逝)翻译成日文,然后再翻译回英文,现在已经成为“苍蝇像箭”; 当英国“的精神,愿,但肉体却是软弱”(心脏比更弱)翻译成俄文后,再转换回变成“酒是好的,但肉是被宠坏”(酒是好的,但肉已熄灭)。在其他方面,我们也遇到了困难,这种或那种方式。这时,人工智能一直持怀疑态度的人的指控,甚至人工智能为“欺诈”,“无事生非”,一些国家也削减了人工智能的研究经费,人工智能的研究已经进入了一个暂时的低迷。

然而,人工智能先驱谁没有放弃,但经过仔细思考,总结经验和教训,认识到在人表现人的智力可以学习,用知识,理解,应用现有知识。前瞻性的科学说“是的智能思维的核心,人类所有的智慧或智慧来自于大脑思维活动,所有的人类知识是人的思维的产物。“”之所以系统是智能,因为它有知识的运用。“让计算机”聪明“起来,我们必须首先解决如何学习必要的电脑知识,以及如何运用所学知识的问题,学会。只是在想事情要探索一个一般的规则是不可能解决高层次的问题。人工智能研究应该改变为一个知识中心。

自从开发了在许多领域,如成功的专业知识为基础的专家系统,转向以知识为中心的人工智能研究:矿产勘查专家系统(PROSPECTOR)具有15种矿藏的知识,根据岩石样品和地质资料矿产资源估计和预测的探索可以推断矿床,储量,品位,采矿和其他值分布,制定合理的开采计划,我们设法找到超过$十亿在钼矿。另一个例子是专家系统(MYCIN)可以识别51种细菌,正确使用了23种抗生素,可以帮助医生诊断,治疗血液病,对患者的最佳处方的细菌感染,成功处理了数百起。它还通过了以下测试:在孤立的情况下,从彼此,与MYCIN系统和医学医生九个斯坦福大学医学院,分别对10例诊断和处方的感染来源不明,由八名专家判断,结果是MYCIN和三个医生处方有效的对症; 以及是否有效的药物和没有过量方面其它潜在的病原体,所述MYCIN超过九个医生。表现出较高水平。

成功的专家系统,充分表明了知识是智慧的基础上,人工智能的研究必须建立在知识中心。作为知识表示,使用,访问等的研究取得了很大进展。因此,人工智能的研究,解决了许多理论和技术问题。

人工智能的目标

1950年,英国数学家图灵(A。M。图灵,1912-1954)出版的“计算机智能”提出了著名的“图灵测试”,提出了人工智能标准图像得到满足; 图灵说:“不要问在本文中独立思考,而是一台机器是否取决于它是否可以通过下面的测试;人与机器分别位于两个房间,他们只能叫他看不到对方。通过对话,如果人们无法分辨对方是一个人或一台机器,它可以被认为是机器已经达到了人类的智力水平。图灵专门为此设计的被称为“图灵梦想”的对话。在这段对话中,“询问者”代表“聪明人”代机的,并假定他们已经阅读狄更斯(C。狄更斯)的著名小说“匹克威克外传”,对话内容如下:

询问者:在诗14行的第一行是“你是喜欢夏天,”你不觉得“春天”做的更好?

智者:它不合韵。

询问者:“寒冬”如何?它可以完全关闭韵。

智者:这的确是韵,但没有人愿意被比作“冬天”。

询问者:你不是说先生。匹克它提醒你的圣诞节?

怀斯:是的。

询问者:圣诞节是一个冬天的一天,我想先生。匹克也不会介意这个比喻。

智者:我觉得你不是认真的,“冬天”是指一般的冬日里,而不是一个特殊的场合,如圣诞节。

正如从上面的对话中可以看出,要满足这一要求,但需要一个计算机模拟,不仅可以延长,扩大人类的智慧,人类的智慧达到或超过的水平目前是很难实现的,它是人工智能的基础研究目标。

人工智能研究的短期目标; 不仅是现有的计算机可以在一般的数字和非数字信息做数据处理,而且还能够使用知识处理问题,能模拟人的智能行为部分。按照这个目标,根据这一理论,技术和方法,现有的计算机智能建立相应的智能系统的特点。例如,目前的研究和专家系统,机器翻译系统,模式识别系统,机器学习系统,机器人技术等的发展。

人工智能研究领域

目前,人工智能的研究结合的特定区域进行。基本上有以下几个方面;

专业系统

专家系统是依靠建立知识体系人类专家的现有知识,人工智能专家系统是目前的研究开展较早,最活跃,最有成效的地区,广泛应用于医疗诊断,地质勘探,石油化工,军工,文化,教育等各个方面。这是一个程序系统,在某一特定领域相应的知识和经验,它适用人工智能模拟人类思维过程时,专家来解决问题,解决该领域的各种问题,或接近专家的水平。

机器学习

为了使具有一般知识的计算机,有两种方法: 一个是关于感应由知识工程师的知识,组织,并表示为计算机可以接受,则处理模式输入计算机。另一种是让计算机本身具有获取知识,也可以了解现有的人力知识的能力,并在实践中不总结,完善,这种方法被称为机器学习。

研究机器学习,主要表现在以下三个方面:首先,研究人类的学习,人的大脑思维过程的机制; 和机器学习方法; 并建立学习系统为特定任务。

研究机器学习的基础上的各种信息科学,脑科学,神经心理学,逻辑学,模糊数学的学科。依靠这些主题和共同发展。Much已经取得了进展,但仍未能完全解决问题。

模式识别

模式识别是如何使机器具有感知能力的研究,发现视觉和听觉模式的主要模式。对象识别,地形,图像,字体(例如签名)等。。在日常生活以及军事的各个方面具有广泛的用途。在近年来发展迅速的识别方法,模糊数学模型的应用,人工神经网络模型逐步取代使用统计模型和结构模型的传统方法。特别是神经网络方法已在模式识别很大的进步。

自然语言理解

如计算机可以“理解”极大的方便了人们的语言(如中国,英语等。),你就可以直接与口语操作计算机,这会给人以。自然语言理解的计算机有以下三个目标:首先,计算机可以正确认识自然人类语言的输入信息,并能答对(或响应)输入信息。第二,计算机可以产生的输入和重复的内容的输入信息对应的摘要。第三,另一种计算机语言可以被翻译成自然语言输入的要求,如中国人英语或英语到中国,等。。目前,计算机自动翻译的文字或语言,人们做了很多的尝试,还没有找到最好的方式,需要进一步深入探索。

机器人

机器人可以模拟人的机械性能,它的研究经历了发展过程中的三代:

机器人的第一代(控制程序):机器人通常工作“学习”使用以下两种方法; 一个是印刷前的工作流程程序存储在由设计者内部存储器中的机械手,在程序控制下,作业。另一种是所谓的“示教 - 重放”模式,该模式之前的机器人的第一任务执行,由本领域技术人员来操作,由步骤机器人动作步骤引导的机器人,整个过程被记录,中的每一个步骤操作被表示为指令。教学结束后,根据一个指令完成序列的机器人(ⅰ。e。, 再生产)。如任务或环境发生了变化,要重新编程。这种机器人可以在机床,锅炉,焊接机,生产线认真的工作。最近商业化和机器人的实际应用大多属于这一类。这个机器人最大的缺点是,它只能被牢固地编程来完成的工作,在环境中的微小变化(如加工项目稍微倾斜)将是一个问题,甚至是危险的,因为它没有感觉功能,都发生在日本机器人逮捕了一名工人在现场的情况下塞进下方的工具。

机器人的第二代(适应):机器人配备有合适的传感器感测(例如。g。视觉,听觉,触觉传感器等。),可以实现简单的操作环境的信息,操作对象等。,由机器人本体,处理的计算机分析中,机器人的控制操作。虽然第二代机器人有一些基本的情报,还要协调工作,需要技术人员。已经有一些商业产品的。

第三代(智能)机器人:智能机器人具有类似人类的智能,它配备了高灵敏度的传感器,拥有比一般人的视力多,听觉,嗅觉,触觉能力,可以分析信息感知,控制自己的行为变化加工环境,完成各种复杂的和艰巨的任务。和自我学习,归纳,总结,提高掌握知识的能力。目前,智能机器人的发展只有在这个意义上的智能化,真正的智能机器人,还有很长的路很大一部分。

智能决策支持系统

决策支持系统属于管理学的范畴,它是“知识 - 智能”有着非常密切的关系。因为在许多方面的成功,特别是在人工智能和智能知识处理技术,决策支持系统20世纪80年代专家系统做出,扩大决策支持系统的应用范围,提高了系统的解决问题,成为智能决策支持系统能力。

人工神经网络

人工神经网络是通过在神秘人脑的启发,系统尝试工程结构和人脑具有大量的处理单元(人工神经元,处理元件,电子元件等的工作机制。)模仿。

在人工神经网络,从神经元之间的交互信息来实现的处理中,存储在分布式网络元件的性能的知识和信息的物理链路之间相互连接,这取决于网络识别和学习和连接权重的神经元动态演化。

在信息处理学科多年来,人工神经网络已经取得了长足的进步,已成为一种独特的风格。当然,目前的研究只是几个简单的人工神经网络模型。建立了一套完整的理论和技术体系,更努力,需要作出与讨论。然而,AI人工神经网络已成为研究的一个极为重要的领域。

结论:人类发展后,5000输入基于知识的“知识经济”。人类社会前所未有的快速发展。知识是智慧的基础上,只有知识转化为智慧才能发挥作用,知识的无限积累,智力会在人类社会中越来越重要的作用,但有人提出:以知识为基础的经济的进一步发展将是一个“智能经济”。“智能经济”是基于经济的“一般智力”,“一般智力”包括:人类智能,人工智能和机器智能与“集成智能”的组合。试想一下,基础广泛的智能的“智能经济”相比,基于知识的“知识型经济”将有智力,发展的更高更快的速度更高水平。

腋臭歌电子委员会

重印:

感谢您的选择!

人工智能的研究,简单来说,就是通过智能有机,扩展和增强(增强)人性化,管理和社会工作效率的转型,并最终人与机器之间的社会和谐共存。这里说智能有该机器可以是虚拟AI也可以是物理机器人。与人类不同的创造了各种工具和机器千百年来是智能机有独立感知,认知,决策,学习,社交协作和执行能力,在与人类的情感,伦理和道德价值观线

因此,我们可以定义人工智能:AI是通过人为了改造自然,社会和治理制造of 有了自己的感知,认知,决策,学习和社交协作能力 在与人类的情感和道德行智能机(也可以说是智能生命)

这是人工智能,人工智能的定义,什么是科学的,是另外一个问题。

在几千年的人类文明史,人们发明了各种机械和设备(如起重机,汽车,飞机,轮船等。)来模拟和延长人类身体活动,那么对于人类智力活动也可以如果一个物种使用,并且延伸它模拟设备?自古以来,人们期待的智能行为的发展有其自身的模拟机。例如古之前,2900年前,“列子·汤问”上记载,有一个专门给他一个非常微妙的结构“机器人”周穆王西巡,这个“机器人”工匠不仅能歌善舞,甚至逗周围用眼睛穆女佣。可见,人类很早就机器人制造大胆设想,但在相当落后的技术条件下,当时还没有成为现实。只有在发达的今天人类的科学才有可能付诸实践。自1946年世界上第一台计算机ENIAC问世,越来越多的科学家指出,一些情报活动的模拟和扩展人的大脑不仅是可能的,但随着科学技术的进步将逐渐成为现实。
1956年麦卡锡,明斯基,香罗切斯特夏季和由一群有远见的青年科学家的领导一起聚会,研究和讨论了一系列与智能机的模拟问题,并在第一时间的“人工智能”的正式诞生来看,它标志着“人工智能”这一新兴学科。人工智能是法律和探索模拟人(人)的感情和思维过程,因而受到设计类似人的智能自动装置。虽然它来到不到50年,但它是研究和广泛的应用前景的唯一对象引起了广泛。近年来的研究,在世界各国人工智能研究的基础上,都在竞相开发的新一代具有的信息处理能力强大的知识智能计算机,它的人工智能研究将开辟更加广阔的前景。
人工智能的研究是模拟人类智能。那么什么是人类的智慧?这是一个很难回答的问题完全是,但总的来说,你可以说它是人类知识的总和,并有能力。
包括一般概念,事实和规则的知识,它是人类的知识和经验的实践经验的现实世界的改造总和。这个概念是区别在实践的长期过程中的人形其他东西的抽象结论; 而事实上,它是人类知识的一种客观现象; 至于规则,事实上,描述的概念和事实之间的联系。这些概念+ +事实构成了人类知识的规则,并储存在人的大脑,让大脑实际上相当于一个存储大量知识的“知识库”。
人类智力的能力是最有创意的智能部分,目前在人工智能的研究,这主要是通过学习各种知识处理,以及如何使用各种知识如何解决表现在如何获取知识实际的问题。
目前人工智能研究的主要内容包括:知识表示技术,技术知识获取,知识推理,利用技术方面的知识,以及人工智能语言。它涉及到问题的解决,机械证明定理,公式,自动,战斗,模式识别,机器翻译,自然语言处理等方面得到的。特别是,专家系统,自然语言理解,和机器人有着非常广泛的应用。
目前,计算机是人类智能的模拟的主要工具。一个人工智能研究的主要目的,同时也提高了现有计算机的有效性,通过探索智能的基本原理,开发出更先进的智能机。
人工智能等具体学科,如数学,物理,化学等。,有显著的差异,这是不是对特定主题的人工智能研究知识的重点,但重点是如何表示和使用的具体知识,而且这是在更高层次上研究最多的有知识的方法论意义。
由于人工智能,它的理论和技术的成熟的诞生,应用程序正在扩大,显示出强大的生命力,这里是它的一些主要应用领域。
首先,专家系统
大家都知道,人类专家已经能够解决许多复杂的实际问题,因为他们有深厚的专业知识和丰富的实践经验,他们可以来根据实际情况灵活地综合运用知识和经验做出判断和决定。如果人们提前一些专家的知识和经验总结和事实和规则,以适当的形式插入计算机的原则性形式,并建立了专门的知识库和推理机,计算机系统可以输入(通常是通过人机对话到)的原始数据推理(特别是不精确的推理),在相当大程度上可取代专家判断和决策。总而言之,专家系统是一个计算机程序系统,其在专家级解决方案领域的问题。一个特定区域,解答用户提出的问题,学习功能 - - 具有咨询功能的专家系统可根据用户的教授和培训,系统可以继续添加或修改知识持有人,以及教育功能 - 通过解释自己系统中的决策过程,并回答相关问题,为用户提供知识的专业领域。在二十世纪60年代中期出现了世界上第一个专家系统--DENDRAL系统,该系统可以基于有机化合物或分子质量,然后通过一系列的提高了系统的有机化合物的分子结构和扩大到达年轻医生的专业水平。MYCIN 70年代中期,在系统中创建一个新的局面出现的专家系统,其系统结构和推理是第一代专家系统的“模式”很有代表性,该系统可帮助医生对患重症感染性疾病的患者不是高手选择适当的治疗方案的细菌感染。另一个例子是著名的PROSPECTOR系统,它可以帮助地质学家矿产调查,以确定最有前途的矿区,以及钻探样品的具体位置借助于分析。目前拥有数以万计的不同专业领域的外国专家被广泛应用于。近年来,国内也将逐步建成了一批实用的专家系统及其开发工具,它也将人工神经网络技术引入专家系统。例如,浙江大学,开发了工艺美术的色彩花型设计系统; 水稻育种的农业专家系统; 自动化的北京理工大学开发的关幼波肝病治疗系统; 由内科疾病治疗系统发达的上海计算; 福建林业科技计算中心研制的骨科治疗系统; 厦门大学盛锅荣教授参与了冠状动脉心脏疾病治疗系统的发展。有正在开发的许多专家系统。
其次,自然语言理解
由于自然语言(如中国,英语等。)本身在人“模糊” - 不得不使用一些人工语言,如BASIC,FORTRAN,PASCAL,C,C ++算法程序的机器语言交换信息,从而给用户带来不便,更防止电脑普及。在20世纪50年代,它是在机器翻译研究产生了兴趣,并有可能迅速解决通过词法和句法分析两种不同语言之间的翻译,但经过一段时间的努力之后,认识到人的语言交流是密切相关的信息环境,这意味着有很多常识性知识和社会知识背景,没有自然语言理解,语言机器翻译会不会成功。于是开始了20世纪60年代,注意力转向了自然语言理解的研究。所谓自然语言理解,就是利用计算机来理解自然语言,让计算机理解自然语言,从而使计算机可以能人指导下工作智能化。目前这方面的研究已经取得了一些进展,人们越来越认识到,分析和语言表达的,单独的语法分析是不够的,还应该注意语义分析,甚至应该再往概念水平。自上世纪70年代,出现了一系列的自然语言理解系统,它们的共同特点是既密切相关,在这些系统中的知识表示利用大量的背景知识,以帮助理解句子。在机器翻译,自动翻译系统开发实用的英语和中国等。中国已经取得了一系列可喜的进步,但仍然是一个令人满意的机器翻译系统。
三,自动定理证明
一个数学定理的证明,尤其是证明定理复杂,常含有一个非常聪明的想法,它是人的心灵演绎推理能力的重要体现。演绎推理基本上是象征性的操作,因此在原则上是机械化方法。建立自动定理证明我们有数学形式的一个清晰的概念的数理逻辑。1965年罗宾逊提出的消化一阶谓词演算,它是在自动定理证明的重大突破,以提高消化效率的原则,人在吉林大学,武汉这个领域的计算机科学家(已提出了许多新的消化策略大学,中国中科院数学等。)提出了很多有趣的结果。1976年,阿佩尔和其他人在伊利诺伊州的美国大学上三高速电脑花了12时将被证明无法解析124年“四色问题”,在科学界挑起,它显示在人类思想领域的运用电子计算机有可能演绎推理能力发展到了前所未有的水平。著名数学家吴文俊在1976年后期开始研究决策问题可以(为解决某些类型的问题,如果有,即证明统一的算法),他成功地设计在微型计算机上初等几何和初等微分几何中的一大类问题和适当的决策算法程序,他在这方面的研究处于国际领先地位。后来,一位著名的科学家张谁发起的“可读性证据”证明机器进一步适中,再次轰动了国际学术界。值得注意的是,许多非数字领域,如医疗诊断,信息检索,计划的制定和问题解决等任务。可以转化成相应的定理证明问题,自动定理的证明研究普遍意义。
四,自动编程
复杂的计算机程序的编制是一项非常困难的脑力劳动,工作是否可以用来帮助完成其电脑?自动编程是所谓的(更精确地问题应给予规范)生成根据该程序的原始描述自动满足给定的问题的要求。显然,这是一个艰难的研究,已在这方面取得了一些初步进展,特别是技术转型计划已经吸引了计算机科学家的关注。自动编程,大致可分为两个阶段 - 构建阶段和相位,以改善。在程序的生成阶段,人们会形成着手,设计出面向问题的,轻松解决了正确的程序,这时候不要考虑程序的效率规定的具体问题; 该过程的改善阶段,通过一系列保持转换程序的正确性,对于算法和数据结构的设计方案中,所产生的发电机的最后阶段被转换成面向过程的,高效的程序。现在国外已经在一些实验程序转换系统,如在爱丁堡大学,英国POP-2,程序变换系统在西德默森技术大学CIP等自动转换系统程序被发现。。中国南京大学,上海交通大学的计算,北京航空航天大学,厦门大学等单位的院士都在积极从事研究这方面的工作。
此外,人工智能机器人,模式识别,物体的场景分析,智能检索数据库机棋(实质上是博弈论的问题)和智能家电等领域有广泛的应用。
人类智力的物质基础是人的大脑,这是人工智能计算机的物质基础,人脑和电脑有此事完全不同的结构。虽然信息的速度,精度和存储器方面的计算机处理,以承受恶劣环境和长时间的稳定性等。似乎优于人脑,但在创造性思维,动态适应性人类的大脑,以及认识世界和改造世界的倡议,已经远远超过了电脑方面。因为人脑和电脑都有不同的性质,它是建立在人的大脑和人类的智慧建立在基于计算机的人工智能的基础上不完全一致,人脑的活动是“意识”活动,现在的电脑,但没有任何“意识”。虽然在局部范围内,人工智能有时会超过人类智能,但在一般情况下,它是无法比拟的人工智能与人类智能。其目的是研究人工智能更合理地使用电脑,电脑已经成为人类的忠实助手,成为了我们的大脑的延伸,以帮助人类智力的工作,完成了一系列的。 “AI”(人工智能)简称AI。它是研究和技术开发的聪明人,方法,技术和应用系统理论的一个新的科学模拟,延伸和扩展。

如何学习人工智能计算机模拟,延伸和人类智慧的扩张; 如何使用电脑更智能; 如何设计和构建的计算机应用系统的智能化水平高; 如何设计和制造与智能计算机的更高更智能的电脑和水平。

人工智能是计算机科学,人工智能,计算机科学与技术的一个分支,属于前沿科技。

人工智能和计算机软件密切相关。在一方面,各种人工智能应用系统应该使用计算机软件来实现,而另一方面,理论方法和人工智能技术的许多智能计算机软件应用。例如,专家系统软件,计算机游戏和其它软件。然而,AI并不意味着该软件,除了软件,以及硬件及其他自动化和通信设备。
虽然人工智能是计算机科学的一个分支,但它的研究不仅涉及到计算机科学,而且对脑科学,神经生理学,心理学,语言学,逻辑学,认知(思维)科学,行为科学和数学与信息理论,控制论和系统论等许多学科。因此,人工智能实际上是一个综合性的跨学科和跨学科。 模拟人脑被认为是思维的操作在计算机上实现的伪人工智能,人工智能靠近标签,做的工作流程自动化,是目前领先的一些问题的预设搜索结果,找到最近的这些仅仅是一个叫做人工智能笑话,人工智能必须能够自我学习,自主学习在没有预先的前提下,自主发展,独立思考,而不是这样的,现在转向考试在地球上实现人工智能另一50-100颗年都难 很多人混淆了自动化和人工智能,导致很多伪AI的。人工智能最大的特点是自学习,自进化。自动化不能。
本文链接:什么是人工智能
相关阅读
  • 2019-6-207年健身行业老兵,想用互联

    摘要:“家家有本难念的”,用来形容在国内健身行业的供应和需求的短语是相当合适。另一个原因...

  • 2019-6-207年创业路:美丽说的无奈与

    摘要:一个半月前,世纪佳缘和百合兼并,当我有言在先 - 一个月后,在2016年刚刚开始的第11天,美...

  • 2019-6-207年一梦,华谊花了35亿,在

    摘要:救济王军叹。在2011年,华谊兄弟开始涉足实时娱乐。七年来,很多人质疑,华谊真正的娱乐...

友情链接:

观音心经 大悲咒经文 佛经

|营销策划|销售技巧|市场公关|品牌营销|网络推广|

苏ICP备18043316号    互联网时代网版权所有    网站地图