男人控人工智能是什么定义是什么

人工智能是什么定义是什么

人工智能技术从50年代中期至今已有近60年的历史。现在很多科学家都在研究人工智能,但也有一些反对意见。边肖在这里整理了人工智能的相关内容 ,供大家参考。希望你在阅读过程中有所收获!

人工智能导论

计算机科学的一个分支

人工智能 ,英文缩写为AI。它是一门研究和发展模拟 、扩展和扩展人类智能的理论 、方法、技术和应用系统的新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它试图理解智能的本质,并产生一种新的智能机器 ,可以以类似于人类智能的方式做出反应。该领域的研究包括机器人、语言识别 、图像识别、自然语言处理和专家系统。自人工智能诞生以来,其理论和技术日益成熟,应用领域不断扩大。可以想见 ,人工智能带来的科技产品将是未来人类智能的“容器”。

人工智能是对人类意识和思维的信息过程的模拟。人工智能不是人类智能,但它能像人类一样思考,可能会超越人类智能。

人工智能是一门具有挑战性的科学 ,从事这项工作的人必须懂计算机知识、心理学和哲学。人工智能是一门非常广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习 、计算机视觉等。一般来说 ,人工智能研究的主要目标之一是使机器能够完成通常需要人类智能的复杂任务。然而,不同的人在不同的时代对这种“复杂的工作 ”有不同的理解。

人工智能定义

人工智能的定义可以分为两部分,即“人工 ”和“智能”。“人工”更容易理解 ,争议更少。有时候要考虑人能做出什么 ,或者人的智能是否高到可以创造人工智能等等。但总的来说,“人工系统 ”是一般意义上的人工系统。

关于什么是“智力”,有很多疑问。这就涉及到其他问题 ,比如意识,自我,思维MIND ,包括无意识思维,无意识_ mind等等。人们普遍认为,人们唯一知道的智力是他们自己的智力。但是 ,我们对自身智能的认识是非常有限的,对构成人类智能的必要要素的认识也是有限的,因此很难界定什么是“人工”所制造的“智能 ”。因此 ,对人工智能的研究往往涉及到对人类智能本身的研究。与动物或其他人工系统相关的其他智能一般被认为是与人工智能相关的研究课题。

人工智能在计算机领域越来越受到重视。它已在机器人、经济政治决策、控制系统和仿真系统中得到应用。

纳尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:“人工智能是一门关于知识的学科——关于如何表达知识以及如何获取和使用知识的科学。”另一位美国麻省理工学院的温斯顿教授认为,“人工智能是研究如何让计算机做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能的基本思想和内容。也就是说,人工智能是研究人类智能活动规律 ,构建具有一定智能的人工系统 ,研究如何让计算机做以前需要人类智能的工作,即如何利用计算机软硬件模拟人类的一些智能行为的基本理论 、方法和技术。

人工智能是计算机科学的一个分支,自20世纪70年代以来被称为世界三大前沿技术空、能源技术和人工智能之一。它也被认为是21世纪的三大前沿技术之一:基因工程、纳米科学和人工智能。这是因为它在过去的30年里发展迅速 ,在许多学科得到了广泛的应用,并取得了丰硕的成果。人工智能逐渐成为一个独立的分支,在理论和实践上都已经成为一个体系。

人工智能是研究如何利用计算机模拟人的思维过程和智能行为 ,如学习 、推理、思考、规划等的学科。主要包括计算机实现智能,使计算机类似人脑智能的原理,使计算机实现更高层次的应用。人工智能将涉及计算机科学 、心理学 、哲学和语言学。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科 ,其范围已经远远超出了计算机科学的范围。人工智能与思维科学的关系是实践与理论的关系。人工智能处于思维科学的技术应用层面,是它的一个应用分支。从思维的角度来看,人工智能并不局限于逻辑思维 ,应该考虑形象思维和灵感思维,以促进人工智能的突破性发展。数学往往被认为是许多学科的基础科学,数学也进入了语言和思维领域。人工智能学科也必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑和模糊数学中发挥作用 ,而且进入人工智能学科 ,相互促进,发展更快。[2]

人工智能的研究价值

例如,繁重的科学和工程计算应该由人脑来完成。如今 ,计算机不仅可以完成这样的计算,而且比人脑做得更快、更准确。因此,当代人不再把这种计算视为“需要人类智能才能完成的复杂任务 ”。可见 ,复杂工作的定义随着时代的发展和技术的进步而变化,人工智能的具体目标也随着时代的变化而自然发展。一方面,它不断取得新的进步 ,另一方面,它转向更有意义、更困难的目标。

一般来说,“机器学习”的数学基础是“统计学” 、“信息论 ”、“控制论”。还包括其他非数学学科。这种“机器学习”高度依赖于“经验 ”。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识 ,学习策略。遇到类似的问题,要像普通人一样,用经验知识解决问题 ,积累新的经验。我们可以把这种学习方法称为“持续学习 ”。但人类除了从经验中学习 ,还可以创造,即“跳跃学习”。这在某些情况下被称为“灵感”或“顿悟 ”。一直以来,电脑最难学的就是“顿悟”。或者更严格地说 ,计算机很难在学习和“实践”中学会“量变独立的质变 ”,很难直接从一个“质量”到另一个“质量”,或者从一个“概念 ”到另一个“概念”。正因为如此 ,这里的“修行”并不等同于人类的修行。人类实践的过程既包括经验,也包括创造。

这是聪明的研究人员梦寐以求的。

2013年,数据综合数据中心的数据研究员王世昌开发了一种新的数据分析方法 ,这导致了一种研究函数性质的新方法。作者发现新的数据分析方法为计算机科学提供了一种“创造 ”的方法。本质上,这种方法提供了一种非常有效的方式来模拟人类的创造力。这种做法是数学给出的,是普通人不能拥有而计算机可以拥有的“能力”。从此 ,计算机不仅擅长计算,还因为擅长计算而擅长创造。计算机科学家绝对要剥夺“有创造力”的计算机的过度综合运算能力,否则计算机总有一天会“赶上 ”人类。

在回顾新方法和数学的推导过程时 ,作者拓展了自己对思维和数学的理解。数学简洁明了 ,可靠,有模式。在数学发展史上,数学大师们的创造光辉无处不在。这些创造性是以各种数学定理或结论的形式呈现出来的 ,数学定理最大的特点是建立在一些基本概念和公理的基础上,以模式化的语言方式表达,蕴含着丰富的信息。应该说 ,数学是最简单、最直白的学科,至少反映了一种创造力模型。

人工智能发展阶段

1956年夏天,以麦卡斯基 、明斯基、罗切斯特、神农为首的一批有远见的青年科学家聚在一起 ,研究讨论了一系列用机器模拟智能的相关问题,并首次提出了“人工智能 ”一词,标志着这一新学科的正式诞生。IBM的“深蓝”电脑击败了人类世界象棋冠军 ,这是人工智能技术的完美表现。

人工智能学科自1956年正式提出以来,在过去的50年里取得了长足的进步,已经成为一门广泛的交叉学科和前沿科学。一般来说 ,人工智能的目的是让计算机像人一样思考。想做一台会思考的机器 ,必须知道什么是思考,更进一步,什么是智慧。什么样的机器是智能的?科学家制造了汽车 、火车、飞机、收音机等。它们模仿我们身体器官的功能 ,但能模仿人脑的功能吗?到目前为止,我们只知道我们头顶的这个东西是由数十亿个神经细胞组成的器官。我们对这个东西了解很少,模仿它可能是世界上最难的事情。

当计算机出现的时候 ,人类开始有了一个模拟人类思维的工具。在接下来的几年里,无数的科学家为了这个目标而努力。如今,人工智能不再是几个科学家的专利。世界上几乎所有大学的计算机系都有人在学习这门学科 ,学计算机的大学生也必须学习这样的课程。在大家的不懈努力下,电脑现在似乎变得非常聪明。比如1997年5月,IBM开发的DEEP BLUE计算机击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫(KASPAROV Kasparov)。你可能没有注意到 ,在某些地方,计算机帮助人们做其他原本只属于人类的工作。计算机以其高速度和准确性为人类发挥作用。人工智能一直是计算机科学的前沿学科,计算机编程语言等计算机软件都是因为人工智能的进步而存在的。

科学导论

实际应用

机器视觉 、指纹识别、人脸识别、视网膜识别 、虹膜识别 、掌纹识别、专家系统、自动规划 、智能搜索、定理证明、游戏 、自动编程、智能控制、机器人 、语言与图像理解、遗传编程等。

学科类别

人工智能是一门边缘学科 ,属于自然科学和社会科学的交叉学科。

涉及学科

哲学和认知科学、数学 、神经生理学、心理学、计算机科学 、信息论 、控制论、不确定性理论

研究类别

自然语言处理、知识表示 、智能搜索、推理、规划 、机器学习、知识获取、组合调度问题 、感知问题、模式识别、逻辑编程的软计算 、不精确和不确定管理、人工生命、神经网络 、复杂系统 、遗传算法

意识与人工智能

人工智能本质上是对人类思维信息过程的模拟。

对人类思维的模拟可以从两个方面进行:一是结构模拟 ,模仿人脑的结构机制,创造出类似人脑的机器;第二种是功能模拟,暂时抛开人脑的内部结构 ,模拟其功能过程。现代电子计算机的出现是人脑思维功能的模拟,是人脑思维的信息过程。

弱人工智能发展迅速。特别是2008年经济危机后,美日欧都希望通过机器人实现再工业化。工业机器人正以前所未有的速度发展 ,这进一步推动了弱人工智能及相关产业的不断突破。许多必须由人完成的工作现在可以由机器人实现。

但是强大的人工智能暂时处于瓶颈,这需要科学家和人类的努力。

人工智能的主要成就

人机游戏

1996年2月10日至17日,加里·卡斯帕罗夫以4: 2击败深蓝队。

从1997年5月3日到5月11日 ,GARRY KASPAROV以2.5: 3.5的比分输给了改进后的“深蓝”。

2003年2月,加里·卡斯帕罗夫以3: 3战平了迪普·朱尼尔。

2003年11月,加里·卡斯帕罗夫用X3D德语2: 2绘制了X3D-FRITZ。

模式识别

使用$模式识别引擎 ,有2D识别引擎、三维识别引擎、驻波识别引擎和多维识别引擎

2D识别引擎引入了指纹识别 、人像识别、文本识别、图像识别和车牌识别;驻波识别引擎引入了语音识别;3D识别引擎在玉带森林推出了智能版1.25指纹识别

自动化工程

自动驾驶OSO系统

印钞厂装配线

猎鹰系统的YOD图

知识工程

本文以知识本身为处理对象,研究如何利用人工智能和软件技术来设计 、构建和维护知识系统

专家系统

智能搜索引擎

计算机视觉和图像处理

机器翻译和自然语言理解

数据挖掘和知识发现

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