什么是人工智能ai
什么是人工智能ai
人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)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尖端技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能)以下是學習啦小編精心整理的什么是人工智能ai的相關資料，希望對你有幫助!
人工智能ai的定義
人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，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)。[1]
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。人唯一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(gòu)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(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人，經(jīng)濟政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應用。
著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心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。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內(nèi)容。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尖端技術(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尖端技術(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獨立的分支，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。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系是實踐和理論的關系，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科學，數(shù)學也進入語言、思維領域，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。
人工智能ai發(fā)展簡史
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)已最終可以創(chuàng)造出機器智能，“人工智能”(ARTIFICIAL INTELLIGENCE)一詞最初是在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。
人工智能ai技術(shù)研究
用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎以及能夠?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。
研究方法
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的問題?
智能是否可以使用高級符號表達，如詞和想法?還是需要“子符號”的處理?JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提議人工智能應歸類為SYNTHETIC INTELLIGENCE，[29]這個概念后來被某些非GOFAI研究者采納。
實現(xiàn)方法
人工智能在計算機上實現(xiàn)時有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物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法(ENGINEERING APPROACH)，它已在一些領域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法(MODELING APPROACH)，它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機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(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-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜(按指數(shù)式增長)，人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統(tǒng)(一個模塊)來進行控制，這個智能系統(tǒng)(模塊)開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習，能漸漸地適應環(huán)境，應付各種復雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。
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2.人工智能資料介紹