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人工智能的研究内容?

一、人工智能的研究内容? 人工智能的研究内容如下的: 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、

一、人工智能的研究内容?

人工智能的研究内容如下的:

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。

用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

扩展资料

智能模拟:机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,逻辑推理,博弈,信息感应与辨证处理。

学科范畴:人工智能是一门边沿学科,属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。

涉及学科:哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学,社会结构学与科学发展观。

二、人工智能内涵和发展历程答案?

简述人工智能的发展史。 人工智能的发展并非一帆风顺它经历了以下几个阶段。 第一阶段:20世纪50年代人工智能从兴起走向冷落。 第二阶段:20世纪60年代末到20世纪70年代专家系统使人工智能研究出现新高潮。 第三阶段:20世纪80年代第5代计算机使人工智能得到了很大发展。 第四阶段:20世纪80年代末神经网络飞速发展。 第五阶段:20世纪90年代人工智能再次出现新的研究高潮。简述人工智能的发展史。人工智能的发展并非一帆风顺,它经历了以下几个阶段。第一阶段:20世纪50年代人工智能从兴起走向冷落。第二阶段:20世纪60年代末到20世纪70年代,专家系统使人工智能研究出现新高潮。第三阶段:20世纪80年代,第5代计算机使人工智能得到了很大发展。第四阶段:20世纪80年代末,神经网络飞速发展。第五阶段:20世纪90年代,人工智能再次出现新的研究高潮。

三、ai人工智能的全称?

AI(Artificialnbsp;Intelligence,人工智能)nbsp;。“人工智能”一词最初是在1956nbsp;年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。

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,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,nbsp;现在计算机不但能完成这种计算,nbsp;而且能够比人脑做得更快、更准确,nbsp;因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,nbsp;可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,nbsp;人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。

它一方面不断获得新的进展,nbsp;一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,nbsp;人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,nbsp;人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

四、人工智能的发展简史?

人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨,他试图制造能够进行自动符号计算的机器,但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。

黄金时期(1956-1974)

这是人工智能的一个黄金时期,大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器(General Problem Solver),以及最早的聊天机器人ELIZA。

第一次寒冬(1974-1980)

到了这一时期,之前的断言并没有兑现,因此各种批评之声涌现出来,国家(美国)也不再投入更多经费,人工智能进入第一次寒冬。

兴盛期(1980-1989

这一时期的兴盛得益于专家系统的流行。联结主义的神经网络也有所发展,包括1982年John Hopfield提出了Hopfield网络,以及同时期发现的反向传播算法,但主流的方法还是基于符号主义的专家系统。

第二次寒冬(1989-1993)

之前成功的专家系统由于成本太高以及其它的原因,商业上很难获得成功,人工智能再次进入寒冬期。

发展期(1993-2006)

这一期间人工智能的主流是机器学习。统计学习理论的发展和SVM这些工具的流行,使得机器学习进入稳步发展的时期。

爆发期(2006-现在)

这一次人工智能的发展主要是由深度学习,也就是深度神经网络带动的。

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