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(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。一個(gè)理想的人工智能社會(huì)是人類與人工智能友好相處的社會(huì)。包河區(qū)定制人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)

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.淮南常規(guī)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)聯(lián)系方式人工智能對經(jīng)濟(jì)的影響。系統(tǒng)更深入各行各業(yè),帶來巨大的宏觀效益。

自動(dòng)工程自動(dòng)駕駛(OSO系統(tǒng))印鈔工廠(¥流水線)獵鷹系統(tǒng)(YOD繪圖)知識(shí)工程以知識(shí)本身為處理對象,研究如何運(yùn)用人工智能和軟件技術(shù),設(shè)計(jì)、構(gòu)造和維護(hù)知識(shí)系統(tǒng)**系統(tǒng)智能搜索引擎計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理機(jī)器翻譯和自然語言理解數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)人工智能的傳說可以追溯到古埃及,但隨著1941年以來電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展,技術(shù)已**終可以創(chuàng)造出機(jī)器智能,“人工智能”(ARTIFICIAL INTELLIGENCE)一詞**初是在1956年DARTMOUTH學(xué)會(huì)上提出的,從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展,在它還不長的歷史中,人工智能的發(fā)展比預(yù)想的要慢,但一直在前進(jìn),從40年前出現(xiàn),已經(jīng)出現(xiàn)了許多AI程序,并且它們也影響到了其它 技術(shù)的發(fā)展。
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(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”。有人批評這些技術(shù)太專注于特定的問題,而沒有考慮長遠(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)。營造良好創(chuàng)新生態(tài),需做好前瞻研究,建立健全保障人工智能健康發(fā)展的法律法規(guī)、制度體系、倫理道德。

大腦模擬主條目:控制論和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)20世紀(jì)40年代到50年代,許多研究者探索神經(jīng)病學(xué),信息理論及控制論之間的聯(lián)系。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的初步智能,如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學(xué)和英國的RATIO CLUB舉行技術(shù)協(xié)會(huì)會(huì)議。直到1960年, 大部分人已經(jīng)放棄這個(gè)方法,盡管在80年代再次提出這些原理。符號處理主條目:GOFAI當(dāng)20世紀(jì)50年代,數(shù)字計(jì)算機(jī)研制成功,研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學(xué), 斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院,而各自有**的研究風(fēng)格。JOHN HAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。 [31] 60年代,符號方法在小型證明程序上模擬高級思考有很大的成就。基于控制論或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法則置于次要。 [32]60~70年代的研究者確信符號方法**終可以成功創(chuàng)造強(qiáng)人工智能的機(jī)器,同時(shí)這也是他們的目標(biāo)。值得一提的是,機(jī)器翻譯是人工智能的重要分支和應(yīng)用領(lǐng)域。安徽質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)廠家供應(yīng)
尋找更有效的算法是優(yōu)先的人工智能研究項(xiàng)目。包河區(qū)定制人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)
70年代許多新方法被用于AI開發(fā),如MINSKY的構(gòu)造理論.另外DAVID MARR提出了機(jī)器視覺方 面的新理論,例如,如何通過一副圖像的陰影,形狀,顏色,邊界和紋理等基本信息辨別圖像.通過分析這些信 息,可以推斷出圖像可能是什么.同時(shí)期另一項(xiàng)成果是PROLOGE語言,于1972年提出. 80年代期間,AI前進(jìn)更為迅速,并更多地進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)域.1986年,美國AI相關(guān)軟硬件銷售高達(dá)4.25億 美元.**系統(tǒng)因其效用尤受需求.象數(shù)字電氣公司這樣的公司用XCON**系統(tǒng)為VAX大型機(jī)編程.杜邦,通用 汽車公司和波音公司也大量依賴**系統(tǒng).為滿足計(jì)算機(jī)**的需要,一些生產(chǎn)**系統(tǒng)輔助制作軟件的公 司,如TEKNOWLEDGE和INTELLICORP成立了。為了查找和改正現(xiàn)有**系統(tǒng)中的錯(cuò)誤,又有另外一些**系統(tǒng)被設(shè)計(jì)出來.包河區(qū)定制人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)
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