人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
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人工智能产业链包括三层:基础层、技术层和应用层。其中,基础层是人工智能产业的基础,主要是研发硬件及软件,如AI芯片、数据资源、云计算平台等,为人工智能提供数据及算力支撑;
技术层是人工智能产业的核心,以模拟人的智能相关特征为出发点,构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸,集成一类或多类人工智能基础应用技术,面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
人工智能的智能体主要有以下五种:
1)FIPA(FoundationforIntelligentPhysical智能体),一个致力于智能体技术标准化的组织给智能体下的定义是:“智能体是驻留于环境中的实体,它可以解释从环境中获得的反映环境中所发生事件的数据,并执行对环境产生影响的行动。”在这个定义中,智能体被看作是一种在环境中“生存”的实体,它既可以是硬件(如机器人),也可以是软件。
2)著名智能体理论研究学者Wooldridge博士等在讨论智能体时,则提出“弱定义”和“强定义”二种定义方法:弱定义智能体是指具有自主性、社会性、反应性和能动性等基本特性的智能体;强定义智能体是指不仅具有弱定义中的基本特性,而且具有移动性、通信能力、理性或其它特性的智能体;
3)Franklin和Graesser则把智能体描述为“智能体是一个处于环境之中并且作为这个环境一部分的系统,它随时可以感测环境并且执行相应的动作,同时逐渐建立自己的活动规划以应付未来可能感测到的环境变化”;
4)著名人工智能学者、美国斯坦福大学的Hayes-Roth认为“智能智能体能够持续执行三项功能:感知环境中的动态条件;执行动作影响环境条件;进行推理以解释感知信息、求解问题、产生推断和决定动作”;
5)智能体研究的先行者之一,美国的Macs则认为“自治或自主智能体是指那些宿主于复杂动态环境中,自治地感知环境信息,自主采取行动,并实现一系列预先设定的目标或任务的计算系统”。
人工智能的三大技术基础有:技术基础1:文艺复兴后的人工神经网络。技术基础2:靠巨量数据运作的机器学习。技术基础3:人工智慧的重要应用:自然语言处理。
技术1、文艺复兴后的人工神经网络
对于人工智慧,电脑科学家当然希望可以直接模仿生物的神经元运作,因此设计数学模型来模拟动物神经网络的结构与功能。所谓人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算,能接受外界资讯输入的刺激,且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应,或用以改变内部函数的权重结构,以适应不同环境的数学模型。
技术2、靠巨量数据运作的机器学习
科学家发现,要让机器有智慧,并不一定要真正赋予它思辩能力,可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力,就足以帮助人类工作。1970年代,人工智慧学者从前一时期的研究发展,开始思辩在机器上显现出人工智慧时,是否一定要让机器真正具有思考能力?
因此,人工智慧有了另一种划分法:弱人工智慧(WeakAI)与强人工智慧(StrongAI)。弱人工智慧意指如果一台机器具有博闻、强记(可以快速扫描、储存大量资料)与分辨的能力,它就具有表现出人工智慧的能力。强人工智慧则是希望建构出的系统架构可媲美人类,可以思考并做出适当反应,真正具有人工智慧。
技术3、人工智慧的重要应用:自然语言处理
对人类来说,如何让这些现代自己制造出来的机器们,可以听懂人话,并与人类「合作」,绝对是可以推动我们面对未知宇宙的重要助手。自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)的研究,是要让机器「理解」人类的语言,是人工智慧领域里的其中一项重要分支。
英国雷丁大学的演化生物学家马克.佩葛(MarkPagel)认为,最早的一种「社会科技」是人类的「语言」,语言的发明让早期人类部落透过新工具:「合作」在演化上占有优势。自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种:其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式,其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。
是的,人工智能专业通常需要带笔记本电脑。在学习人工智能的过程中,需要进行大量的编程和数据处理工作,而笔记本电脑提供了便捷的计算和编程环境。
此外,人工智能的实践也需要使用各种开发工具和软件,这些工具通常需要在个人电脑上安装和运行。因此,拥有一台高性能的笔记本电脑是人工智能专业学生的必备工具,可以提高学习和实践的效率。
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