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人工智能綜合常識(shí)知識(shí)庫(kù)包含的內(nèi)容包括:對(duì)象、屬性、類別和對(duì)象之間的關(guān)系;情況、事件、狀態(tài)和時(shí)間;原因和影響;關(guān)于知識(shí)的知識(shí)(我們所知道的關(guān)于別人所知道的);和許多其他研究較少的領(lǐng)域?!按嬖凇钡谋硎臼且粋€(gè)本體:一組正式描述的對(duì)象、關(guān)系、概念和屬性,以便軟件代理可以解釋它們。這些語(yǔ)義被捕獲為描述邏輯概念、角色和個(gè)體,并且通常在網(wǎng)絡(luò)本體語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)為類,甘肅GPU人工智能OEM定制,甘肅GPU人工智能OEM定制、屬性和個(gè)體。很一般的本體被稱為高質(zhì)量本體,它試圖通過(guò)充當(dāng)領(lǐng)域本體之間的中介來(lái)為所有其他知識(shí)提供基礎(chǔ),甘肅GPU人工智能OEM定制。人工智能能進(jìn)行機(jī)械式的推理、預(yù)測(cè)、判斷。甘肅GPU人工智能OEM定制
人工智能所述領(lǐng)域本體涵蓋關(guān)于特定知識(shí)領(lǐng)域(感興趣的領(lǐng)域或關(guān)注的領(lǐng)域)的特定知識(shí)。這種形式知識(shí)表示可用于基于內(nèi)容的索引和檢索、]場(chǎng)景解釋、]臨床決策支持、知識(shí)發(fā)現(xiàn)(從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘“有趣的”和可操作的推理)以及其他領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)(Machinelearning)是人工智能研究領(lǐng)域自創(chuàng)立以來(lái)的一個(gè)基本概念,是對(duì)通過(guò)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法的研究。]無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是在輸入流中找到模式的能力,而不需要人類先標(biāo)記輸入。監(jiān)督學(xué)習(xí)包括分類和數(shù)值回歸,這兩種方法需要先人工標(biāo)記輸入數(shù)據(jù)。分類是指在程序從幾個(gè)類別中看到一些例子之后,確定某樣?xùn)|西屬于什么類別。甘肅GPU人工智能OEM定制人工智能越來(lái)越受到高度的重視。
人工智能受到大腦機(jī)器工作方式的啟發(fā):人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法使用人工“神經(jīng)元”,通過(guò)將自身與所需輸出進(jìn)行比較并改變內(nèi)部神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度來(lái)“強(qiáng)化”似乎有用的連接,從而進(jìn)行學(xué)習(xí)。這四種主要方法可以相互重疊,也可以與進(jìn)化系統(tǒng)重疊;例如,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)會(huì)做推論、歸納和類比。一些系統(tǒng)隱式或顯式地使用這些方法中的多種以及許多其他人工智能和非人工智能算法;很好的解決方法通常因問(wèn)題而異。知識(shí)表示和知識(shí)工程是經(jīng)典人工智能研究的重要點(diǎn)。一些“**系統(tǒng)”試圖收集**在某個(gè)狹窄領(lǐng)域擁有的顯性知識(shí)。此外,一些項(xiàng)目試圖將普通人所知的“常識(shí)”收集到一個(gè)包含大量世界知識(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)中。
人工智能包括很能描述世界的數(shù)學(xué)函數(shù)組合。因此,這些學(xué)習(xí)者可以通過(guò)考慮每一個(gè)可能的假設(shè)并將其與數(shù)據(jù)相匹配來(lái)獲得所有可能的知識(shí)。實(shí)際上,幾乎不可能考慮每一種可能性,因?yàn)榇嬖凇敖M合”現(xiàn)象,即解決一個(gè)問(wèn)題所需的時(shí)間呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。人工智能的許多研究都涉及到如何識(shí)別和避免考慮各種不太可能受益的可能性。例如,當(dāng)查看地圖并尋找東部從丹佛到紐約的很短駕駛路線時(shí),在大多數(shù)情況下,人們可以跳過(guò)查看穿過(guò)舊金山或其他遠(yuǎn)離西部地區(qū)的任何路徑;人工智能的應(yīng)用是有利于工業(yè)的發(fā)展的。
在二十一世紀(jì),隨著計(jì)算機(jī)能力、大量數(shù)據(jù)和理論理解的同步發(fā)展,人工智能技術(shù)經(jīng)歷了一次復(fù)興;人工智能技術(shù)已經(jīng)成為技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重要組成部分,有助于解決計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程和運(yùn)籌學(xué)中許多具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。許多人工智能算法能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí);他們可以通過(guò)學(xué)習(xí)新的啟發(fā)式(策略或“經(jīng)驗(yàn)法則”,這些在過(guò)去都很有效)來(lái)增強(qiáng)自己,或者自己編寫其他算法。下面描述的一些“學(xué)習(xí)者”,包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹和很近鄰,理論上可以(給定無(wú)限的數(shù)據(jù)、時(shí)間和記憶)學(xué)習(xí)近似的任何函數(shù)。人工智能擁有強(qiáng)大的處理能力。甘肅GPU人工智能OEM定制
人工智能在具體操作中可以做到精細(xì)化。甘肅GPU人工智能OEM定制
人工智能代理使用的獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰來(lái)形成一個(gè)在其問(wèn)題空間中進(jìn)行操作的策略。自然語(yǔ)言處理(NLP)賦予機(jī)器閱讀和理解人類語(yǔ)言的能力。一個(gè)足夠強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)將支持自然語(yǔ)言用戶界面和直接從人類編寫的資源中獲取知識(shí),如新聞專線文本。自然語(yǔ)言處理的一些直接應(yīng)用包括信息檢索、文本挖掘、**和機(jī)器翻譯。許多當(dāng)前的方法使用單詞共現(xiàn)頻率來(lái)構(gòu)建文本的句法表示。搜索的“關(guān)鍵詞識(shí)別”策略是流行的、可擴(kuò)展的,但是是愚蠢的;對(duì)“dog”的搜索查詢可能只匹配文字單詞“dog”的文檔,而不匹配單詞“poodle”的文檔?!霸~匯相似性”策略使用諸如“意外”等詞來(lái)評(píng)估文檔的情感。甘肅GPU人工智能OEM定制
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