人工智能的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展,，技術(shù)已終可以創(chuàng)造出機器智能,，“人工智能”（ARTIFICIALINTELLIGENCE）一詞初是在1956年DARTMOUTH學會上提出的，從那以后,，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,，人工智能的概念也隨之擴展，在它還不長的歷史中,，人工智能的發(fā)展比預想的要慢,，但一直在前進，從40年前出現(xiàn)至今,，已經(jīng)出現(xiàn)了許多AI程序,，并且它們也影響到了其它技術(shù)的發(fā)展。1941年的一項發(fā)明使信息存儲和處理的各個方面都發(fā)生了**.這項同時在美國和德國出現(xiàn)的發(fā)明就是電子計算機.臺計算機要占用幾間裝空調(diào)的大房間,，對程序員來說是場噩夢：為運行一個程序就要設置成千的線路.1949年改進后的能存儲程序的計算機使得輸入程序變得簡單些,，而且計算機理論的發(fā)展產(chǎn)生了計算機科學，并終促使了人工智能的出現(xiàn).計算機這個用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明,。它一方面不斷獲得新的進展,，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標,。黃浦區(qū)品質(zhì)人工智能應用系統(tǒng)集成優(yōu)點

它一方面不斷獲得新的進展,，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標,。通常,，“機器學習”的數(shù)學基礎(chǔ)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(jīng)驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識,，學習策略,，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習方式稱之為“連續(xù)型學習”,。但人類除了會從經(jīng)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”,。或者再嚴格一些來說,，計算機在學習和“實踐”方面難以學會“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,。青浦區(qū)如何人工智能應用系統(tǒng)集成以客為尊并在機器人,，經(jīng)濟決策，控制系統(tǒng),，仿真系統(tǒng)中得到應用,。

人們開始感受到計算機和人工智能技術(shù)的影響.計算機技術(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)雜志使計算機技術(shù)展現(xiàn)在人們面前.有了像美國人工智能協(xié)會這樣的基金會.因為AI開發(fā)的需要，還出現(xiàn)了一陣研究人員進入私人公司的熱潮,。150多所像DEC（它雇了700多員工從事AI研究）這樣的公司共花了10億美元在內(nèi)部的AI開發(fā)組上.其它AI領(lǐng)域也在80年代進入市場.其中一項就是機器視覺.MINSKY和MARR的成果如今用到了生產(chǎn)線上的相機和計算機中,，進行質(zhì)量控制.盡管還很簡陋，這些系統(tǒng)已能夠通過黑白區(qū)別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有一百多個公司生產(chǎn)機器視覺系統(tǒng),，銷售額共達8千萬美元.盡管經(jīng)歷了這些受挫的事件,，AI仍在慢慢恢復發(fā)展.新的技術(shù)在日本被開發(fā)出來，如在美國**的模糊邏輯,，它可以從不確定的人工智能機器人(2張)條件作出決策,；還有神經(jīng)網(wǎng)絡。

人工智能將涉及到計算機科學,、心理學,、哲學和語言學等學科?？梢哉f幾乎是自然科學和社會科學的所有學科,，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智能與思維科學的關(guān)系是實踐和理論的關(guān)系,，人工智能是處于思維科學的技術(shù)應用層次,，是它的一個應用分支。從思維觀點看,，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展,，數(shù)學常被認為是多種學科的基礎(chǔ)科學,，數(shù)學也進入語言、思維領(lǐng)域,，人工智能學科也必須借用數(shù)學工具,，數(shù)學不僅在標準邏輯、模糊數(shù)學等范圍發(fā)揮作用,，數(shù)學進入人工智能學科,，它們將互相促進而更快地發(fā)展。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的,，如今計算機不但能完成這種計算,，而且能夠比人腦做得更快、更準確,，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”,，可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展,。人工智能是關(guān)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。

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)平臺的機器就是計算機,，人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的,。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論,、控制論,、自動化、仿生學,、生物學,、心理學、數(shù)理邏輯,、語言學,、醫(yī)學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示,、自動推理和搜索方法,、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng),、自然語言理解,、計算機視覺、智能機器人,、自動程序設計等方面,。如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導人工智能研究,。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：是否應從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對于航空工程一樣,，人類生物學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。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,。虹口區(qū)如何人工智能應用系統(tǒng)集成以客為尊

我們對我們自身智能的理解都非常有限。黃浦區(qū)品質(zhì)人工智能應用系統(tǒng)集成優(yōu)點

即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律,，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng),，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論,、方法和技術(shù),。人工智能是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大前列技術(shù)之一（空間技術(shù),、能源技術(shù),、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大前列技術(shù)（基因工程,、納米科學,、人工智能）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展,，在很多學科領(lǐng)域都獲得了廣泛應用,，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個的分支,，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng),。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理,、思考,、規(guī)劃等）的學科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理,、制造類似于人腦智能的計算機,，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應用。黃浦區(qū)品質(zhì)人工智能應用系統(tǒng)集成優(yōu)點

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