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計(jì)算機(jī)時(shí)代1941年的一項(xiàng)發(fā)明使信息存儲(chǔ)和處理的各個(gè)方面都發(fā)生了**.這項(xiàng)同時(shí)在美國(guó)和德國(guó)出現(xiàn)的 發(fā)明就是電子計(jì)算機(jī).***臺(tái)計(jì)算機(jī)要占用幾間裝空調(diào)的大房間,對(duì)程序員來(lái)說(shuō)是場(chǎng)噩夢(mèng):**為運(yùn)行一 個(gè)程序就要設(shè)置成千的線路.1949年改進(jìn)后的能存儲(chǔ)程序的計(jì)算機(jī)使得輸入程序變得簡(jiǎn)單些,而且計(jì)算機(jī) 理論的發(fā)展產(chǎn)生了計(jì)算機(jī)科學(xué),并**終促使了人工智能的出現(xiàn).計(jì)算機(jī)這個(gè)用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明,為人工智能的可能實(shí)現(xiàn)提供了一種媒介.雖然計(jì)算機(jī)為AI提供了必要的技術(shù)基礎(chǔ),但直到50年代早期人們才注意到人類智能與機(jī)器之間 的聯(lián)系. NORBERT WIENER是**早研究反饋理論的美國(guó)人之一.**熟悉的反饋控制的例子是自動(dòng)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(yīng)將加熱器開大或關(guān)小,從而控制環(huán)境溫度.這項(xiàng)對(duì)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(dòng)都是反饋機(jī)制的結(jié)果.而反饋機(jī)制是有可能用機(jī)器模擬的.這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)對(duì)早期AI的發(fā)展影響很大.一個(gè)理想的人工智能社會(huì)是人類與人工智能友好相處的社會(huì)。廬江直銷人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)
主流科研集中在弱人工智能上,并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得可觀的成就。強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。對(duì)強(qiáng)人工智能的哲學(xué)爭(zhēng)論“強(qiáng)人工智能”一詞**初是約翰·羅杰斯·希爾勒針對(duì)計(jì)算機(jī)和其它信息處理機(jī)器創(chuàng)造的,其定義為:“強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為計(jì)算機(jī)不僅是用來(lái)研究人的思維的一種工具;相反,只要運(yùn)行適當(dāng)?shù)某绦颍?jì)算機(jī)本身就是有思維的。”(J SEARLE IN MINDS BRAINS AND PROGRAMS. THE BEHAVIORAL AND BRAIN SCIENCES,VOL. 3,1980)這是指使計(jì)算機(jī)從事智能的活動(dòng)。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(jì)算機(jī)解決問(wèn)題時(shí),必須知道明確的程序。長(zhǎng)豐本地人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)商強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。
例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的,如今計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算,而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確,因此當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”,可見(jiàn)復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的,人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展,另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。通常,“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計(jì)學(xué)”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科。這類“機(jī)器學(xué)習(xí)”對(duì)“經(jīng)驗(yàn)”的依賴性很強(qiáng)。
從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起,50多年來(lái),取得長(zhǎng)足的發(fā)展,成為一門***的交叉和前沿科學(xué)。總的說(shuō)來(lái),人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器,那就必須知道什么是思考,更進(jìn)一步講就是什么是智慧。什么樣的機(jī)器才是智慧的呢?科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車、火車、飛機(jī)和收音機(jī)等等,它們模仿我們身體***的功能,但是能不能模仿人類大腦的功能呢?我們也**知道這個(gè)裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的***,我們對(duì)這個(gè)東西知之甚少,模仿它或許是天下**困難的事情了。值得一提的是,機(jī)器翻譯是人工智能的重要分支和應(yīng)用領(lǐng)域。
自下而上, 接口AGENT,嵌入環(huán)境(機(jī)器人),行為主義,新式AI機(jī)器人領(lǐng)域相關(guān)的研究者,如RODNEY BROOKS,否定符號(hào)人工智能而專注于機(jī)器人移動(dòng)和求生等基本的工程問(wèn)題。他們的工作再次關(guān)注早期控制論研究者的觀點(diǎn),同時(shí)提出了在人工智能中使用控制理論。這與認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域中的表征感知論點(diǎn)是一致的:更高的智能需要個(gè)體的表征(如移動(dòng),感知和形象)。計(jì)算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)結(jié)主義. 這和其他的子符號(hào)方法,如模糊控制和進(jìn)化計(jì)算,都屬于計(jì)算智能學(xué)科研究范疇。統(tǒng)計(jì)學(xué)法主流科研集中在弱人工智能上,并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得可觀的成就。廬陽(yáng)區(qū)本地人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)廠家供應(yīng)
更重要的是,AI反過(guò)來(lái)有助于人類認(rèn)識(shí)自身智能的形成。廬江直銷人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)
強(qiáng)人工智能(BOTTOM-UP AI)強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理(REASONING)和解決問(wèn)題(PROBLEM_SOLVING)的智能機(jī)器,并且,這樣的機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺(jué)的,有自我意識(shí)的。強(qiáng)人工智能可以有兩類:類人的人工智能,即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣。非類人的人工智能,即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺(jué)和意識(shí),使用和人完全不一樣的推理方式。弱人工智能(TOP-DOWN AI)弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理(REASONING)和解決問(wèn)題(PROBLEM_SOLVING)的智能機(jī)器,這些機(jī)器只不過(guò)看起來(lái)像是智能的,但是并不真正擁有智能,也不會(huì)有自主意識(shí)。廬江直銷人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)
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