研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究,。許多問題上研究者都存在爭論,。其中幾個(gè)長久以來仍沒有結(jié)論的問題是：是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學(xué)對(duì)于航空工程一樣，人類生物學(xué)對(duì)于人工智能研究是沒有關(guān)系的,？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來描述,？還是必須解決大量完全無關(guān)的問題？智能是否可以使用高級(jí)符號(hào)表達(dá),，如詞和想法,？還是需要“子符號(hào)”的處理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念,，也提議人工智能應(yīng)歸類為SYNTHETIC INTELLIGENCE,，這個(gè)概念后來被某些非GOFAI研究者采納。而強(qiáng)人工智能則暫時(shí)處于瓶頸,，還需要科學(xué)家們和人類的努力,。合肥定制人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

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。長豐常規(guī)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)私人定做一個(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),。

認(rèn)知模擬經(jīng)濟(jì)學(xué)家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化,，同時(shí)他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A(chǔ)，如認(rèn)知科學(xué),， 運(yùn)籌學(xué)和經(jīng)營科學(xué),。他們的研究團(tuán)隊(duì)使用心理學(xué)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)沿襲下來,，并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰,。基于邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙,，JOHN MCCARTHY認(rèn)為機(jī)器不需要模擬人類的思想,，而應(yīng)嘗試找到抽象推理和解決問題的本質(zhì)，不管人們是否使用同樣的算法,。他在斯坦福大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室致力于使用形式化邏輯解決多種問題,，包括知識(shí)表示， 智能規(guī)劃和機(jī)器學(xué)習(xí). 致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學(xué),，而促成歐洲的其他地方開發(fā)編程語言PROLOG和邏輯編程科學(xué).“反邏輯”斯坦福大學(xué)的研究者 (如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發(fā)現(xiàn)要解決計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理的困難問題,，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達(dá)到所有的智能行為。

2017年12月,，人工智能入選“2017年度中國媒體**流行語”,。 [1]2019年3月4日，十三屆全國人大二次會(huì)議舉行新聞發(fā)布會(huì),，大會(huì)發(fā)言人張業(yè)遂表示,，已將與人工智能密切相關(guān)的立法項(xiàng)目列入立法規(guī)劃 [2]?！渡疃葘W(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)展報(bào)告(2022)》認(rèn)為,，伴隨技術(shù)、產(chǎn)業(yè),、政策等各方環(huán)境成熟,，人工智能已經(jīng)跨過技術(shù)理論積累和工具平臺(tái)構(gòu)建的發(fā)力儲(chǔ)備期，開始步入以規(guī)模應(yīng)用與價(jià)值釋放為目標(biāo)的產(chǎn)業(yè)賦能黃金十年。 [10]2021年9月25日,，為促進(jìn)人工智能健康發(fā)展,，《新一代人工智能倫理規(guī)范》發(fā)布。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題,。

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(hào)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(hào)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(hào)方法在小型證明程序上模擬高級(jí)思考有很大的成就,?；诳刂普摶蛏窠?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(hào)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),。智能AGENT必須能夠制定目標(biāo)和實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。合肥定制人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

更重要的是,，AI反過來有助于人類認(rèn)識(shí)自身智能的形成,。合肥定制人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

ROGER SCHANK 描述他們的“反邏輯”方法為 "SCRUFFY" .常識(shí)知識(shí)庫 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因?yàn)樗麄儽仨毴斯ひ淮尉帉懸粋€(gè)復(fù)雜的概念,?；谥R(shí)大約在1970年出現(xiàn)大容量內(nèi)存計(jì)算機(jī)，研究者分別以三個(gè)方法開始把知識(shí)構(gòu)造成應(yīng)用軟件,。這場“知識(shí)**”促成**系統(tǒng)的開發(fā)與計(jì)劃,，這是***個(gè)成功的人工智能軟件形式?！爸R(shí)**”同時(shí)讓人們意識(shí)到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識(shí),。子符號(hào)法80年代符號(hào)人工智能停滯不前,，很多人認(rèn)為符號(hào)系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過程，特別是感知,，機(jī)器人,，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。很多研究者開始關(guān)注子符號(hào)方法解決特定的人工智能問題,。合肥定制人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

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