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人工智能概念起源,人工智能的演进

来源:整理 时间:2023-06-14 18:52:43 编辑:智能门户 手机版

1,人工智能的演进

第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI)。第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。第五阶段:90年代,人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

人工智能的演进

2,人工智能算法的来源源于哪里

人工智能用的比较多的语言有:Python、JAVA 和相关语言、C/C++、JavaScript、R语言。人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类,虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力,但人工知能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作,所以人工智能是以人类的结构来设计开发的,人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起,比如域名,许多相关的.top域名已经被注册。以后可能在很多传统行业,比如银行,会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷,而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了,就可以进入工业机器人、商业机器人,终进入家庭机器人。
编程与推理没有关系,编程的智能建立在“是非”之上,以中断判断为基础。推箱子有很多种判断,比如2*2*2……结果会特别多,而编程只是控制其中某一步,这样每一步都有2种情况,相乘后,软件就会有很多种通过方法,太多了。比如棋类软件,我们只要控制某些局部,这些局部组成了“人工智能”,而局部本身是“非智能”的,这么说明白?即使是人脑的智能,本质上还是电信号的中断处理,处理的速度“即人的聪明”,与人脑中数据库的优化与数据量有关,也就是人脑的智能,其实是机械电子搜索匹配过程……

人工智能算法的来源源于哪里

3,AKU人工智能的起源

人工智能(Artificial Intelligence), 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折,但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术,而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨,他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪,英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“,这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“,它被认为是计算机硬件,也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世,使人工智能的研究真正成为可能。 作为一门学科,人工智能于1956年问世,是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上,首次提出。对人工智能的研究,由于研究角度的不同,形成了不同的研究学派。这就是:符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。 传统人工智能是符号主义,它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成,它们都是物理模式,可在符号结构的实体中作为组成成分出现,可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为:物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“(General Problem Solver, GPS):通过抽象,将一个现实系统变成一个符号系统,基于此符号系统,使用动态搜索方法求解问题。   连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发,研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力,研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。   行为主义学派是从行为心理学出发,认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。
任务占坑

AKU人工智能的起源

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