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本文目录

1. 人工智能三大动力的含义
2. 人工智能三大主义如何区别
3. 人工智能技术的三大结合领域
4. 人工智能的三大专业知识

人工智能三大动力的含义

人工智能有三大核心驱动力，大数据、算法和超级计算。将大量的数据输入计算机里，让计算机进行快速的匹配，通过大数据来提高语音识别率。于是复杂的智能问题被转换成了简单的统计问题，处理统计数据正是计算机的强项。

传统的对象识别模式是由研究人员事先将对象抽象成一个模型，再用算法把模型表达出来并输入计算机。这种人工抽象的方法具有非常大的局限性，识别率也很低。

人工智能三大主义如何区别

人工智能三大主义是指符号主义、连接主义和行为主义。这三种主义是人工智能发展历史上的主要技术流派，它们在理论和方法上有所不同，具体区别如下：

1.符号主义（Symbolicism）：符号主义又称为逻辑主义，它认为人工智能应该通过基于符号和逻辑的方法来模拟人类的智能。符号主义的研究重点在于符号处理、知识表示、推理和规划等方面。符号主义的代表人物有约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）和马文·明斯基（MarvinMinsky）等。符号主义的方法主要应用于专家系统、知识库和自然语言处理等领域。

2.连接主义（Connectionism）：连接主义又称神经网络主义，它认为人工智能应该通过模拟人脑神经网络的结构和功能来实现智能。连接主义的研究重点在于神经网络、机器学习、并行计算和模糊逻辑等方面。连接主义的代表人物有杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）和约书亚·本吉奥（YannLeCun）等。连接主义的方法主要应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。

3.行为主义（Behaviorism）：行为主义认为人工智能应该通过模拟人类行为和环境交互来实现智能。行为主义的研究重点在于强化学习、遗传算法、模拟退火和蚁群优化等方面。行为主义的代表人物有理查德·斯托曼（RichardSutton）和安德烈·巴托洛夫（AndreyBarto）等。行为主义的方法主要应用于机器人控制、自动化控制和智能优化等领域。?

总之，符号主义、连接主义和行为主义分别关注符号和逻辑、神经网络和学习、行为和环境这三个方面的研究，它们在理论和方法上有所区别，但在实际应用中可能会相互结合。

人工智能技术的三大结合领域

人工智能是一门新兴的技术学科，它研究和开发用于模拟人类智能的扩展和扩展的理论、方法、技术和应用系统。

人工智能研究的目标是让机器执行一些复杂的任务，这些任务需要聪明的人来完成。也就是说，我们希望机器可以代替我们来解决一些复杂的任务，不仅仅是重复的机械活动，而是一些需要人类智慧才能参与的任务。在本文中，我将解释人工智能技术的三个主要方向，即语音识别，计算机视觉和自然语言处理。

人工智能的三大专业知识

人工智能产业技术的：算法、计算能力、信息大数据融合，成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。

收集的大量数据，数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;

落实在产品应用上，算法可表现为：视频结构化(对视频数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别，不同物体代表性物体识别，如：车牌识别系统)等几大类。

互联网时代大数据迎来爆发式增长，全球的数据总量都飞快的增长，数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。

传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时，更无法满足人工智能相关的高性能计算需求，多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力，成为当下人工智能必备的基本平台。

数据总量飞速的增长、积累的同时，信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本，大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。

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