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人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

“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,或著人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步,等等。但總的來說,“人工系統”就是通常意義下的人工系統。

關于什么是“智能”就有很多問題。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)等等問題。

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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。

人工智能目前在計算機領域內,得到了愈加廣泛的重視。并在機器人,經濟政治決策,控制系統,仿真系統中得到應用。

人工智能的研究是高度技術性和專業的,各分支領域都是深入且各不相通的,因而涉及范圍極廣。

人工智能學科研究的主要內容包括: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、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。

1)知識表示是人工智能的基本問題之一,推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有:邏輯表示法、產生式表示法、語義網絡表示法和框架表示法等。

2)常識,自然為人們所關注,已提出多種方法,如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。

3)問題求解中的自動推理是知識的使用過程,由于有多種知識表示方法,相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。

4)搜索是人工智能的一種問題求解方法,搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優先關系。可分為無信息導引的盲目搜索和利用經驗知識導引的啟發式搜索。

5)機器學習是人工智能的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程,按照學習機制的不同,主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。

6)知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需要的知識,當知識量較大而又有多種表示方法時,知識的合理組織與管理是重要的。

推理機在問題求解時,規定使用知識的基本方法和策略,推理過程中為記錄結果或通信需設數據庫或采用黑板機制。

人工智能的研究可以分為幾個技術問題,其分支領域主要集中在解決具體問題,其中之一是如何使用各種不同的工具完成特定的應用程序。

AI的核心問題包括推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力等。強人工智能目前仍然是該領域的長遠目標。目前比較流行的方法包括統計方法,計算智能和傳統意義的AI。

目前有大量的工具應用了人工智能,其中包括搜索和數學優化、邏輯推演。而基于仿生學、認知心理學,以及基于概率論和經濟學的算法等等也在逐步探索當中。

 


       

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