人工智能綜合常識知識庫包含的內(nèi)容包括：對象、屬性、類別和對象之間的關系；情況、事件、狀態(tài)和時間；原因和影響；關于知識的知識（我們所知道的關于別人所知道的）；和許多其他研究較少的領域?！按嬖凇钡谋硎臼且粋€本體：一組正式描述的對象、關系、概念和屬性，江西人工智能主機，以便軟件代理可以解釋它們。這些語義被捕獲為描述邏輯概念、角色和個體，并且通常在網(wǎng)絡本體語言中實現(xiàn)為類、屬性和個體，江西人工智能主機。很一般的本體被稱為高質(zhì)量本體，江西人工智能主機，它試圖通過充當領域本體之間的中介來為所有其他知識提供基礎。人工智能很適合繁雜的工業(yè)程序。江西人工智能主機

直到50年代早期人們才注意到人工智能與機器之間的聯(lián)系.NORBERTWIENER是很早研究反饋理論的美國人之一.很熟悉的反饋控制的例子是自動調(diào)溫器.它將收集到的房間溫度與希望的溫度比較，并做出反應將加熱器開大或關小，從而控制環(huán)境溫度.這項對反饋回路的研究重要性在于：WIENER從理論上指出，所有的智能活動都是反饋機制的結果.而反饋機制是有可能用機器模擬的.這項發(fā)現(xiàn)對早期AI的發(fā)展影響很大.強人工智能觀點認為有可能制造出真正能推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機器。江西人工智能主機一個典型的人工智能會分析它所處的環(huán)境。

在計算機科學中，人工智能（AI）有時被稱為機器智能，是由機器展示的智能，與人類和動物展示的自然智能形成對比。通俗地說，“人工智能”一詞用來描述模仿人類與其他人類思維相關聯(lián)的“認知”功能的機器，如“學習”和“解決問題”。隨著機器變得越來越有能力，被認為需要“智能”的任務通常會從人工智能的定義中刪除，這種現(xiàn)象被稱為人工智能效應。特斯勒定理（Tesler'sTheorem）中的一句妙語說：“人工智能是尚未完成的事情?！崩纾鈱W字符識別經(jīng)常被排除在人工智能之外，已經(jīng)成為一種常規(guī)技術。

人工智能開始什么也不懂，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，就可得到普遍應用。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。人工智能就其本質(zhì)而言，是對人的思維的信息過程的模擬。對于人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內(nèi)部結構，而從其功能過程進行模擬?，F(xiàn)代電子計算機的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展，尤其是2008年經(jīng)濟危機后，美日歐希望借機器人等實現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機器人以比以往任何時候更快的速度發(fā)展。人工智能復雜的算法通常建立在其他更簡單的算法之上。

人工智能在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。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。人工智能越來越受到高度的重視。江西人工智能主機

人工智能是新一代的制造技術。江西人工智能主機

簡單的智能代理是解決特定問題的程序。更復雜的代理包括人和人的組織（如公司）。該范例允許研究人員通過詢問哪個代理很擅長很大化給定的“目標函數(shù)”，直接比較甚至組合不同的方法來解決孤立的問題。解決特定問題的代理可以使用任何有效的方法——一些代理是符號化的和邏輯化的，一些是亞符號化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，還有一些使用其他新的方法。這一范式也為研究人員提供了一種與其他領域交流的通用語言——如決策理論和經(jīng)濟學——這些領域也使用抽象主體的概念。江西人工智能主機

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