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詳細說明
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(guān)。常用的知識表示方法有:邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法,遼寧人工智能計算機視覺、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。常識,自然為人們所關(guān)注,已提出多種方法,如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的,遼寧人工智能計算機視覺。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(yīng)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。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ),遼寧人工智能計算機視覺。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。人工智能用來描述模仿人類與其他人類思維相關(guān)聯(lián)的“認知”功能的機器。遼寧人工智能計算機視覺
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(yīng)用層次,是它的一個應(yīng)用分支。從思維觀點看,人工智能不包括于邏輯思維,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。遼寧人工智能計算機視覺人工智能自律能力即搜集與理解環(huán)境信息和自身的信息。
強人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下?!皬娙斯ぶ悄苡^點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具;相反,只要運行適當?shù)某绦?,計算機本身就是有思維的?!保↗SEARLEINMINDSBRAINSANDPROGRAMS.THEBEHAVIORALANDBRAINSCIENCES,VOL.3,1980)這是指使計算機從事智能的活動。在這里智能的涵義是多義的、不確定的,像下面所提到的就是其中的例子。利用計算機解決問題時,必須知道明確的程序。可是,人即使在不清楚程序時,根據(jù)發(fā)現(xiàn)(HEU-RISTIC)法而設(shè)法巧妙的解決了問題的情況是不少的。
人工智能計算機在學習和“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。從1956年正式提出人工智能學科算起,50多年來,取得長足的發(fā)展,成為一門普遍的交叉和前沿科學??偟恼f來,人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器,那就必須知道什么是思考,更進一步講就是什么是智慧。人工智能是跟互聯(lián)網(wǎng)緊密聯(lián)系在一起的。
在二十一世紀,隨著計算機能力、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,有助于解決計算機科學、軟件工程和運籌學中許多具有挑戰(zhàn)性的問題。許多人工智能算法能夠從數(shù)據(jù)中學習;他們可以通過學習新的啟發(fā)式(策略或“經(jīng)驗法則”,這些在過去都很有效)來增強自己,或者自己編寫其他算法。下面描述的一些“學習者”,包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹和很近鄰,理論上可以(給定無限的數(shù)據(jù)、時間和記憶)學習近似的任何函數(shù)。人工智能在智能 機器的配合下,更好地發(fā)揮出人的潛能。黑龍江AI人工智能計算平臺
人工智能利用大數(shù)據(jù)分析提供多樣化智能服務(wù)。遼寧人工智能計算機視覺
人工智能一個類可以被看作是一個必須做出的決定。所有的觀察結(jié)果和它們的類標簽被稱為數(shù)據(jù)集。當收到新的觀察結(jié)果時,該觀察結(jié)果將根據(jù)以前的經(jīng)驗進行分類。分類器可以用多種方式訓練;有許多統(tǒng)計和機器學習方法。決策樹也許是使用很普遍的機器學k很近鄰算法、[核方法如支持向量機(SVM)、[173]高斯混合模型[174]和非常流行的樸素貝葉斯分類器。[175]分類器性能在很大程度上取決于要分類的數(shù)據(jù)的特征,例如數(shù)據(jù)集大小、樣本在類中的分布、維度和噪聲水平。遼寧人工智能計算機視覺
文章來源地址: http://www.cdcfah.com/cp/2927732.html
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