人工智能的歷史?


  人工智能的歷史?

  AI(Artificial Intelligence,人工智能) 。

 人工智能的歷史?

  “人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會上提出的。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。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項工作的人必須懂得計算機(jī)知識,心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機(jī)器學(xué)習(xí),計算機(jī)視覺等等,總的說來,人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的, 現(xiàn)在計算機(jī)不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確, 因之當(dāng)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(fù)雜任務(wù)”, 可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(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)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展, 一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計算機(jī), 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機(jī)科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。

 人工智能的歷史?

  人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括:知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計等方面。

 人工智能的歷史?

  知識表示是人工智能的基本問題之一,推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識表示方法有:邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。

  常識,自然為人們所關(guān)注,已提出多種方法,如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達(dá)常識和處理常識的。

  問題求解中的自動推理是知識的使用過程,由于有多種知識表示方法,相應(yīng)地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要,近幾年來提出了多種非演澤的推理方法,如連接機(jī)制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。

  搜索是人工智能的一種問題求解方法,搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關(guān)系??煞譃闊o信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗知識導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數(shù)來表示,啟發(fā)式知識利用得越充分,求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點的超大規(guī)模的搜索問題。

  機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程,按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同,主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。

  知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機(jī)組成。知識庫存儲系統(tǒng)所需要的知識,當(dāng)知識量較大而又有多種表示方法時,知識的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問題求解時,規(guī)定使用知識的基本方法和策略,推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機(jī)制。如果在知識庫中存儲的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識,則這樣的知識系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問題的求解需要,單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展,這時知識共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問題。 `


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