关于人工智能的知识(人工智能知识普及)

人工智能 73
本篇文章给大家谈谈关于人工智能的知识,以及人工智能知识普及对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 本文目录一览: 1、人工智能有什么知识? 2、

本篇文章给大家谈谈关于人工智能的知识,以及人工智能知识普及对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

人工智能有什么知识?

需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。

需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。

人工智能是什么?

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”就有很多问题。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维)等等问题。

人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。

但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。

因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。

人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

1)知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。

2)常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

3)问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。

4)搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。

5)机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。

6)知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的。

推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。

人工智能的研究可以分为几个技术问题,其分支领域主要集中在解决具体问题,其中之一是如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。

AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法,计算智能和传统意义的AI。

目前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学,以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。

对人工智能的理解

人工智能,简称AI,是人类一种信息分析处理和社会发展趋势智能模拟方面的一项新技术,是对人类智能基础理论、方法、技术和软件系统的扩展和延伸。是用已工程化的系统感知环境的能力,以及获取、处理、应用和表示知识的能力。

科学家试图创造研发出一种类似于人类智能行为的反应。通过将计算机的逻辑分析提升为逻辑思维,实现在不同环境条件中自主产生新的逻辑并摆脱人类的框架式控制的智能思维也被称为自主智能。

人工智能是一种数学语言化,逻辑化的抽象存在。人工智能能够拓展人类发现、理解与创造的能力。人眼的感知能力会受到空间、时间、波长等多个维度的限制。人工智能可以具备超越人类的感知能力。

人工智能的概念

人工智能的概念是:它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等。

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另外人工智能也可以分为两部分理解,也就是人工与智能,人工就是人工系统,对于这个定义大家的看法还都是非常相似的。

而对于智能的理解就比较多了,并且也不统一,因为这涉及到一些意识、思维、自我等等的问题,比较复杂,而人类了解的智能其实就是自己本身的智能,不过对于自身的理解也是有限的,对于人的智能的了解更是有限,所以对于智能的定义当然没有一个统一的答案了。

关于人工智能

“人工智能”(Artificial Intelligence)简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能;如何把计算机用得更聪明;如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统;如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。

人工智能是计算机科学的一个分支,人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域。

人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面,各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另一方面,许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如,专家系统软件,机器博弈软件等。但是,人工智能不等于软件,除了软件以外,还有硬件及其他自动化和通信设备。

人工智能虽然是计算机科学的一个分支,但它的研究却不仅涉及到计算机科学,而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此,人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。

人工智能主要研究用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器智能。有人把人工智能分成两大类:一类是符号智能,一类是计算智能。符号智能是以知识为基础,通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为基础,通过训练建立联系,进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能。

传统人工智能主要运用知识进行问题求解。从实用观点看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的表示方法、知识的运用和知识获取。

人工智能从1956年提出以来取得了很大的进展和成功。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设,认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。这样,可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统,如人的神经系统、计算机的构造系统等。80年代Newell 等又致力于SOAR系统的研究。SOAR系统是以知识块(Chunking)理论为基础,利用基于规则的记忆,获取搜索控制知识和操作符,实现通用问题求解。Minsky从心理学的研究出发,认为人们在他们日常的认识活动中,使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识。该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中。因此,在70年代他提出了框架知识表示方法。到80年代,Minsky认为人的智能,根本不存在统一的理论。1985年,他发表了一本著名的书《Society of Mind(思维社会)》。书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会。以McCarthy和Nilsson等为代表,主张用逻辑来研究人工智能,即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中,强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示,在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的,它的目标是让机器模仿人,认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则来定义,因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器,来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。

近年来神经生理学和脑科学的研究成果表明,脑的感知部分,包括视觉、听觉、运动等脑皮层区不仅具有输入/输出通道的功能,而且具有直接参与思维的功能。智能不仅是运用知识,通过推理解决问题,智能也处于感知通道。

1990年史忠植提出了人类思维的层次模型,表明人类思维有感知思维、形象思维、抽象思维,并构成层次关系。感知思维是简单的思维形态,它通过人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官产生表象,形成初级的思维。感知思维中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法进行概括,并用形象材料来思维,可以高度并行处理。抽象思维以物理符号系统为理论基础,用语言表述抽象的概念。由于注意的作用,使其处理基本上是串行的.

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