[2]中文名人工智能外文名ARTIFICIALINTELLIGENCE簡稱AI提出時間1956年提出地點DARTMOUTH學會名稱來源雨果·德·加里斯的著作目錄1定義詳解2研究價值3發展階段4科學介紹5技術研究?研究方法?智能模擬?學科范疇?涉及學科?研究范疇?安全問題?實現方法6專業機構?美國?中國7主要成果?人機對弈?模式識別?自動工程?知識工程8相關著作9發展簡史?計算機時代?競賽?大量程序?日常生活?強弱對比?政策措施10研究課題?解決問題?知識表示法?規劃?學習?自然語言處理?運動和控制?知覺?社交?創造力?多元智能?人工智能影響?應用領域11流行語12發展現狀人工智能定義詳解編輯語音人工智能機器人人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。人***了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。濱湖區通用人工智能系統開發誠信為本

    DEEPBLUE）計算機戰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揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，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。2019年3月4日,十三屆全國人大二次會議舉行新聞發布會，大會發言人張業遂表示，已將與人工智能密切相關的立法項目列入立法規劃[4]。人工智能科學介紹編輯語音實際應用機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，**系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。學科范疇人工智能是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及學科哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論研究范疇自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，復雜系統，遺傳算法意識和人工智能人工智能就其本質而言。濱湖區通用人工智能系統開發誠信為本人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。

    而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。通常，“機器學習”的數學基礎是“統計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數學學科。這類“機器學習”對“經驗”的依賴性很強。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“連續型學習”。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創造，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造。這是智能化研究者夢寐以求的東西。2013年。

    它可能會反抗人類。這種隱患也在多部電影中發生過，其主要的關鍵是允不允許機器擁有自主意識的產生與延續，如果使機器擁有自主意識，則意味著機器具有與人同等或類似的創造性，自我保護意識，情感和自發行為。人工智能實現方法人工智能在計算機上實現時有2種不同的方式。一種是采用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERIN***PROACH），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（MODELIN***PROACH），它不*要看效果，還要求實現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（GENERICALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網絡（ARTIFICIALNEURALNETWORK，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，人工神經網絡則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序。人工智能是一門極富挑戰性的科學。

    如模糊控制和進化計算，都屬于計算智能學科研究范疇。統計學法90年代，人工智能研究發展出復雜的數學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數學語言也允許已有學科的合作（如數學，經濟或運籌學）。“**”和“NEATS的成功”。有人批評這些技術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是一個會感知環境并作出行動以達致目標的系統。**簡單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些范式可以讓研究者研究單獨的問題和找出有用且可驗證的方案，而不需考慮單一的方法。一個解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經網絡或其他新的方法。范式同時也給研究者提供一個與其他領域溝通的共同語言--如決策論和經濟學（也使用ABSTRACTAGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被***接受。AGENT體系結構和認知體系結構研究者設計出一些系統來處理多ANGENT系統中智能AGENT之間的相互作用。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限。梁溪區通用人工智能系統開發收費

該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和**系統等。濱湖區通用人工智能系統開發誠信為本

    一個系統中包含符號和子符號部分的系統稱為混合智能系統，而對這種系統的研究則是人工智能系統集成。分級控制系統則給反應級別的子符號AI和**高級別的傳統符號AI提供橋梁，同時放寬了規劃和世界建模的時間。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一個早期的分級系統計劃。人工智能智能模擬機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，**系統，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應與辨證處理。人工智能學科范疇人工智能是一門邊沿學科，屬于自然科學、社會科學、技術科學三向交叉學科。人工智能涉及學科哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發展觀。人工智能研究范疇語言的學習與處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，復雜系統，遺傳算法人類思維方式，**關鍵的難題還是機器的自主創造性思維能力的塑造與提升。人工智能安全問題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。濱湖區通用人工智能系統開發誠信為本

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