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人工智能使用什么語言

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人工智能使用什么語言

  在人工智能的研究發(fā)展過程中,從一開始就注意到了人工智能語言問題。以下是學(xué)習(xí)啦小編分享的人工智能使用什么語言的相關(guān)資料,歡迎閱讀!

  人工智能使用的語言 

  典型的人工智能語言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。

  一般來說,人工智能語言應(yīng)具備如下特點:

  •具有符號處理能力(即非數(shù)值處理能力);

  •適合于結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計,編程容易;

  •具有遞歸功能和回溯功能;

  •具有人機交互能力;

  •適合于推理;

  •既有把過程與說明式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混合起來的能力,又有辨別數(shù)據(jù)、確定控制的模式匹配機制。

  人工智能語言的區(qū)別

  人們可能會問,用人工智能語言解決問題與傳統(tǒng)的方法有什么區(qū)別呢?

  傳統(tǒng)方法通常把問題的全部知識以各種的模型表達在固定程序中,問題的求解完全在程序制導(dǎo)下按著預(yù)先安排好的步驟一步一步(逐條)執(zhí)行。解決問題的思路與馮.諾依曼式計算機結(jié)構(gòu)相吻合。當(dāng)前大型數(shù)據(jù)庫法、數(shù)學(xué)模型法、統(tǒng)計方法等都是嚴(yán)格結(jié)構(gòu)化的方法。

  對于人工智能技術(shù)要解決的問題,往往無法把全部知識都體現(xiàn)在固定的程序中。通常需要建立一個知識庫(包含事實和推理規(guī)則),程序根據(jù)環(huán)境和所給的輸入信息以及所要解決的問題來決定自己的行動,所以它是在環(huán)境模式的制導(dǎo)下的推理過程。這種方法有極大的靈活性、對話能力、有自我解釋能力和學(xué)習(xí)能力。這種方法對解決一些條件和目標(biāo)不大明確或不完備,(即不能很好地形式化,不好描述)的非結(jié)構(gòu)化問題比傳統(tǒng)方法好,它通常采用啟發(fā)式、試探法策略來解決問題。

  人工智能程序與傳統(tǒng)程序之間的差別

  在處理一些簡單問題時,一般傳統(tǒng)方法和人工智能用的方法沒有什么區(qū)別。但在解決復(fù)雜問題時,人工智能方法與傳統(tǒng)方法有差別。

  傳統(tǒng)方法

  (人工智能程序與傳統(tǒng)程序的差別)——傳統(tǒng)方法:把問題的全部知識以各種的模型表達在固定程序中,問題的求解完全在程序制導(dǎo)下按著預(yù)先安排好的步驟一步一步(逐條)執(zhí)行。這種方法解決嚴(yán)格結(jié)構(gòu)(Well Structured)問題非常有效。如果把這類問題形式化為三元組(x,->,y),“x”是給定的信息,“->”為求解途徑,“y”是目標(biāo)。傳統(tǒng)方法的特點:“x”、“y”是明確的、完備的;“->”有著固定的明確的程式。這個方法之所以有效,主要是因為這個思路與馮.諾依曼式計算機結(jié)構(gòu)相吻合。當(dāng)前大型數(shù)據(jù)庫法、數(shù)學(xué)模型法、統(tǒng)計方法等都是嚴(yán)格結(jié)構(gòu)化的方法。

  人工智能方法

  人工智能方法:人工智能要解決的問題,無法把全部知識都體現(xiàn)在固定的程序中。它要建立一個知識庫(包含事實和推理規(guī)則),程序根據(jù)環(huán)境和所給的輸入信息以及所要解決的問題來決定自己的行動,所以它是在環(huán)境模式的制導(dǎo)下的推理過程。這種方法有極大的靈活性、對話能力、有自我解釋能力和學(xué)習(xí)能力。這種方法對解決一些弱結(jié)構(gòu)(ill structured)問題比傳統(tǒng)方法好。弱結(jié)構(gòu)指“x”、“y”不大明確或不完備,即不能很好地形式化,不好描述。“->”用試探法。AI也尚未發(fā)展到完全能解決這類問題的全部問題。這類問題是AI研究要解決的問題。隨之而來也希望計算機硬件結(jié)構(gòu)也來一個革命,突破馮.諾依曼體系結(jié)構(gòu)。

  人工智能語言的特點

  由于人工智能研究的問題的特點和解決問題的方法的特殊性,為了能方便而有效地建立人工智能系統(tǒng),需要發(fā)展專門的人工智能語言。人工智能語言的特點是什么,亦即人工智能語言應(yīng)具備的特征是什么?

  一般來說,人工智能語言應(yīng)具備如下特點:

  1.要有符號處理能力(即非數(shù)值處理能力);

  2.適合于結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計,編程容易;(要把系統(tǒng)分解成若干易于理解和處理的小單位的能力,從而既能較為容易地改變系統(tǒng)的某一部分,而又不破壞整個系統(tǒng)。)

  3.要有遞歸功能和回溯功能;

  4.要有人機交互能力;

  5.適合于推理;

  6.要有把過程與說明式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混合起來的能力,又要有辨別數(shù)據(jù)、確定控制的模式匹配機制。

  
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