DARTMOUTH會議后的7年中,，AI研究開始快速發(fā)展.雖然這個領域還沒明確定義，會議中的一些思想 已被重新考慮和使用了. CARNEGIE MELLON大學和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習的系統(tǒng).1957年一個新程序，"通用解題機"（GPS）的***個版本進行了測試.這個程序是由制作"邏輯**" 的同一個組開發(fā)的.GPS擴展了WIENER的反饋原理,，可以解決很多常識問題.兩年以后,，IBM成立了一個AI研 究組.HERBERT GELERNETER花3年時間制作了一個解幾何定理的程序.如果事實并非如此，它必須定期檢查世界模型的狀態(tài)是否和自己的預測相符合,。銅陵直銷人工智能應用軟件開發(fā)聯(lián)系方式

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(xù)型學習”,。但人類除了會從經驗中學習之外,，還會創(chuàng)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”,?；蛘咴賴栏褚恍﹣碚f，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(chuàng)造,。長豐常規(guī)人工智能應用軟件開發(fā)現(xiàn)貨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,。

意識和人工智能人工智能就其本質而言,，是對人的思維的信息過程的模擬。對于人的思維模擬可以從兩條道路進行,，一是結構模擬,，仿照人腦的結構機制，制造出“類人腦”的機器,；二是功能模擬,，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬?，F(xiàn)代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬,，是對人腦思維的信息過程的模擬。弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展,，尤其是2008年經濟危機后,，美日歐希望借機器人等實現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機器人以比以往任何時候更快的速度發(fā)展,，更加帶動了弱人工智能和相關領域產業(yè)的不斷突破,，很多必須用人來做的工作如今已經能用機器人實現(xiàn)。

人機對弈1996年2月10～17日,， GARRY KASPAROV以4：2戰(zhàn)勝“深藍” （DEEP BLUE）,。1997年5月3～11日， GARRY KASPAROV以2.5：3.5輸于改進后的“深藍”,。2003年2月GARRY KASPAROV 3:3戰(zhàn)平 “小深”（DEEP JUNIOR）,。2003年11月GARRY KASPAROV 2:2戰(zhàn)平 “X3D德國人” （X3D-FRITZ）。模式識別采用 $模式識別引擎,，分支有2D識別引擎 ,，3D識別引擎,，駐波識別引擎以及多維識別引擎2D識別引擎已推出指紋識別,，人像識別 ，文字識別,，圖像識別 ,，車牌識別；駐波識別引擎已推出語音識別人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究,。

主流科研集中在弱人工智能上,，并且一般認為這一研究領域已經取得可觀的成就。強人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下,。對強人工智能的哲學爭論“強人工智能”一詞**初是約翰·羅杰斯·希爾勒針對計算機和其它信息處理機器創(chuàng)造的,，其定義為：“強人工智能觀點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具,；相反，只要運行適當?shù)某绦?，計算機本身就是有思維的,。”（J SEARLE IN MINDS BRAINS AND PROGRAMS. THE BEHAVIORAL AND BRAIN SCIENCES,VOL. 3,1980）這是指使計算機從事智能的活動,。在這里智能的涵義是多義的,、不確定的，像下面所提到的就是其中的例子,。利用計算機解決問題時,，必須知道明確的程序。尋找更有效的算法是優(yōu)先的人工智能研究項目,。馬鞍山常規(guī)人工智能應用軟件開發(fā)供應

值得一提的是,，機器翻譯是人工智能的重要分支和應用領域。銅陵直銷人工智能應用軟件開發(fā)聯(lián)系方式

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(wǎng)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ABSTRACT AGENTS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(tǒng)來處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用,。一個系統(tǒng)中包含符號和子符號部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng) ,，而對這種系統(tǒng)的研究則是人工智能系統(tǒng)集成。分級控制系統(tǒng)則給反應級別的子符號AI 和***別的傳統(tǒng)符號AI提供橋梁,，同時放寬了規(guī)劃和世界建模的時間,。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一個早期的分級系統(tǒng)計劃。銅陵直銷人工智能應用軟件開發(fā)聯(lián)系方式

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