人工智能：一種現(xiàn)代的方法本書以詳盡和豐富的資料，從理性智能體的角度,，全方面闡述了人工智能領(lǐng)域的內(nèi)容,，并深入介紹了各個主要的研究方向，是一本難得的綜合性教材,。全書分為八大部分：部分"人工智能",，第二部分"問題求解"，第三部分"知識與推理",，第四部分"規(guī)劃",，第五部分"不確定知識與推理"，第六部分"學(xué)習(xí)",，第七部分"通訊,、感知與行動"，第八部分"結(jié)論",。本書既詳細(xì)介紹了大量的基本概念,、思想和算法，也描述了各研究方向前沿的進(jìn)展,，同時收集整理了詳實的歷史文獻(xiàn)與事件,。因此本書適合于不同層次和領(lǐng)域的研究人員及學(xué)生，可以作為信息領(lǐng)域和相關(guān)領(lǐng)域的高等院校本科生和研究生的教材或教學(xué)輔導(dǎo)書目,，也可以作為相關(guān)領(lǐng)域的科研與工程技術(shù)人員的參考書,。運用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)驗，就像普通人一樣,。松江區(qū)人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)咨詢熱線

人工智能（ArtificialIntelligence）,，英文縮寫為AI。它是研究,、開發(fā)用于模擬,、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué),。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支,，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人,、語言識別、圖像識別,、自然語言處理和**系統(tǒng)等,。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟,，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,，將會是人類智慧的“容器”,。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬,。人工智能不是人的智能,，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能,。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),。靜安區(qū)口碑好的人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)服務(wù)電話人工智能是包括十分廣的科學(xué),。

它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義,、更加困難的目標(biāo),。通常，“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計學(xué)”,、“信息論”和“控制論”,。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科。這類“機(jī)器學(xué)習(xí)”對“經(jīng)驗”的依賴性很強(qiáng),。計算機(jī)需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識,，學(xué)習(xí)策略，在遇到類似的問題時,，運用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)驗,，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”,。但人類除了會從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)之外,，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學(xué)習(xí)”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”,。一直以來,，計算機(jī)是難學(xué)會的就是“頓悟”?；蛘咴賴?yán)格一些來說，計算機(jī)在學(xué)習(xí)和“實踐”方面難以學(xué)會“不依賴于量變的質(zhì)變”,，很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”,，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(jīng)驗和創(chuàng)造。

2013年,，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法,，該方法導(dǎo)出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法。作者發(fā)現(xiàn),，新數(shù)據(jù)分析方法給計算機(jī)學(xué)會“創(chuàng)造”提供了一種方法,。本質(zhì)上，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當(dāng)有效的途徑,。這種途徑是數(shù)學(xué)賦予的,，是普通人無法擁有但計算機(jī)可以擁有的“能力”。從此,，計算機(jī)不僅精于算,，還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機(jī)學(xué)家們應(yīng)該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機(jī)過于的操作能力,，否則計算機(jī)真的有會“反捕”人類,。當(dāng)回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學(xué)的時候，作者拓展了對思維和數(shù)學(xué)的認(rèn)識,。數(shù)學(xué)簡潔,，清晰，可靠性,、模式化強(qiáng),。在數(shù)學(xué)的發(fā)展史上，處處閃耀著數(shù)學(xué)大師們創(chuàng)造力的光輝,。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學(xué)定理或結(jié)論的方式呈現(xiàn)出來,，而數(shù)學(xué)定理比較大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達(dá)出來的包含豐富信息的邏輯結(jié)構(gòu),。應(yīng)該說,，數(shù)學(xué)是單純、直白地反映著（至少一類）創(chuàng)造力模式的學(xué)科。人工智能在計算機(jī)領(lǐng)域內(nèi),，得到了愈加廣的重視,。

用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺的機(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)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,。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)對于航空工程一樣,，人類生物學(xué)對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?？偟恼f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。徐匯區(qū)口碑好的人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)鄭重承諾

計算機(jī)技術(shù)不再只屬于實驗室中的一小群研究人員.個人電腦和眾多技術(shù)雜志使計算機(jī)技術(shù)展現(xiàn)在人們面前,。松江區(qū)人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)咨詢熱線

人工智能的未來詮釋了智能的內(nèi)涵,，闡述了大腦工作的原理，并告訴我們?nèi)绾尾拍苤圃斐稣嬲饬x上的智能機(jī)器——這樣的智能機(jī)器將不再是是是對人類大腦的簡單模仿,，它們的智能在許多方面會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人腦,。霍金斯認(rèn)為,，從人工智能到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，早先復(fù)制人類智能的努力無一成功,，究其原因，都是由于人們并未真正了解智能的內(nèi)涵和人類大腦,。所謂智能,，就是人腦比較過去、預(yù)測未來的能力,。大腦不是計算機(jī),，不會亦步亦趨、按部就班的根據(jù)輸入產(chǎn)生輸出,。大腦是一個龐大的記憶系統(tǒng),，它儲存著在某種程度上反映世界真實結(jié)構(gòu)的經(jīng)驗，能夠記憶事件的前后順序及其相互關(guān)系,，并依據(jù)記憶做出預(yù)測,。形成智能,、感覺,、創(chuàng)造力以及知覺等基礎(chǔ)的，就是大腦的記憶-預(yù)測系統(tǒng),。松江區(qū)人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)咨詢熱線

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