人工智能的未來詮釋了智能的內涵,闡述了大腦工作的原理,并告訴我們如何才能制造出真正意義上的智能機器——這樣的智能機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遠超過人腦?;艚鹚拐J為,,從人工智能到神經網(wǎng)絡,早先復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涵和人類大腦,。所謂智能,就是人腦比較過去,、預測未來的能力。大腦不是計算機,,不會亦步亦趨,、按部就班的根據(jù)輸入產生輸出。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構的經驗,,能夠記憶事件的前后順序及其相互關系,并依據(jù)記憶做出預測,。形成智能,、感覺、創(chuàng)造力以及知覺等基礎的,,就是大腦的記憶-預測系統(tǒng),。它一方面不斷獲得新的進展,另一方面又轉向更有意義,、更加困難的目標,。閔行區(qū)品牌人工智能通用應用系統(tǒng)服務電話
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域的內容,,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"學習",第七部分"通訊,、感知與行動",,第八部分"結論"。本書既詳細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展,同時收集整理了詳實的歷史文獻與事件,。因此本書適合于不同層次和領域的研究人員及學生,,可以作為信息領域和相關領域的高等院校本科生和研究生的教材或教學輔導書目,也可以作為相關領域的科研與工程技術人員的參考書,。楊浦區(qū)技術人工智能通用應用系統(tǒng)優(yōu)勢總的說來,,人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。
人工智能是包括十分廣的科學,,它由不同的領域組成,,如機器學習,計算機視覺等等,,總的說來,,人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代,、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的,。2017年12月,人工智能入選“2017年度中國媒體流行語”,。人工智能的定義可以分為兩部分,,即“人工”和“智能”?!叭斯ぁ北容^好理解,,爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的,,或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步,,等等。但總的來說,,“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng),。關于什么是“智能”,,就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(CONSCIOUSNESS),、自我(SELF),、思維(MIND)(包括無意識的思維(UNCONSCIOUS_MIND))等等問題。人了解的智能是人本身的智能,,這是普遍認同的觀點,。
但是我們對我們自身智能的理解都非常有限,對構成人的智能的必要元素也了解有限,,所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了,。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題,。人工智能在計算機領域內,,得到了愈加廣的重視。并在機器人,,經濟決策,,控制系統(tǒng),仿真系統(tǒng)中得到應用,。尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義:“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學,。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為:“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作,?!边@些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。并在機器人,,經濟決策,,控制系統(tǒng),仿真系統(tǒng)中得到應用,。
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)。而強人工智能則暫時處于瓶頸,,還需要科學家們和人類的努力,。自然語言處理,知識表現(xiàn),,智能搜索,,推理,規(guī)劃,,機器學習,,知識獲取,組合調度問題,,感知問題,,模式識別,邏輯程序設計軟計算,,不精確和不確定的管理,,人工生命,神經網(wǎng)絡,,復雜系統(tǒng),,遺傳算法。運用經驗知識解決問題并積累新的經驗,,就像普通人一樣,。奉賢區(qū)專業(yè)人工智能通用應用系統(tǒng)優(yōu)點
我們對我們自身智能的理解都非常有限。閔行區(qū)品牌人工智能通用應用系統(tǒng)服務電話
它一方面不斷獲得新的進展,,另一方面又轉向更有意義,、更加困難的目標。通常,,“機器學習”的數(shù)學基礎是“統(tǒng)計學”,、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學學科,。這類“機器學習”對“經驗”的依賴性很強,。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,計算機是難學會的就是“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。閔行區(qū)品牌人工智能通用應用系統(tǒng)服務電話
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