本篇文章给大家谈谈人工智能推理期，以及人工智能 推理对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. 人工智能热潮掀起的是哪一年
2. ai推理系统介绍
3. 人工智能逻辑推理方式
4. 人工智能会发展到什么程度？

人工智能热潮掀起的是哪一年

一、初级阶段：聊天机器人

1956年的达特茅斯会议上，“人工智能”一词登上了历史的舞台。之后，各种人工智能程序陆续登场，人工智能迎来了第1次发展热潮。在这个时期，人工智能软件“Eliza（伊莉莎）”引起了很大的反响。Eliza，是最早的与人对话程序，从1964年开始，由德国科学家约瑟夫魏泽堡主持编写。当时，使用了专门的编目处理语言“SLIP”进行程序开发，之后的程序开发则是由LISP主导进行的。

二、第一次热潮：弱人工智能阶段

在第1次人工智能发展热潮中诞生的各种人工智能程序，只是进行简单推理的程序较多，在发展过程中，瓶颈也就逐渐地显现出来了。

早在第1次发展热潮之前，马文明斯基和西摩尔派普特着手的人工神经网络研究就指出了人工智能发展可能出现的瓶颈问题。具体来说，由输入系统和输出系统组成的简单感知器，作为人工神经网络的一种形式，无法解决“不可分的问题”。

在这里我们不做详细说明，但是线性不可分问题的确在很多地方都存在，它也显示出只是导入了简单感知器的人工智能的弊端，这也导致了世人对人工神经网络的期待急速地降低。

最近流行的多层人工神经网络（深度学习模型），随着学习运算法则的不断进化，线性不可分的问题也逐渐被解决。这一点我们将在后面的篇章里做详细解释。

三、人工智能的瓶颈初现端倪

在第1次人工智能发展热潮中诞生的各种人工智能程序，只是进行简单推理的程序较多，在发展过程中，瓶颈也就逐渐地显现出来了。

早在第1次发展热潮之前，马文明斯基和西摩尔派普特着手的人工神经网络研究就指出了人工智能发展可能出现的瓶颈问题。具体来说，由输入系统和输出系统组成的简单感知器，作为人工神经网络的一种形式，无法解决“不可分的问题”。

在这里我们不做详细说明，但是线性不可分问题的确在很多地方都存在，它也显示出只是导入了简单感知器的人工智能的弊端，这也导致了世人对人工神经网络的期待急速地降低。

最近流行的多层人工神经网络（深度学习模型），随着学习运算法则的不断进化，线性不可分的问题也逐渐被解决。这一点我们将在后面的篇章里做详细解释。

四、经历“低谷时代”，进入第2次发展热潮

人工智能发展的第1次热潮，从1956年一直持续到70年代前期。这一时期研发的专家系统等人工智能系统，因受到计算机处理性能的制约，只能处理一定数量的规则，并且是在特定的领域、特定的环境下才能够发挥作用。

人们在对人工智能充满期待的同时，对研发出来的缺乏实用性的系统也充满了失望，因此，国家以及企业在人工智能方面的预算也越来越少。这一时期，也就是20世纪70年代后期被称为人工智能发展的“第1次低谷”。

但是，进入20世纪80年代后，人工智能很快再次迎来了新的发展热潮。

本次发展热潮的主角是在第1次发展热潮时诞生的专家系统。因处理美国迪吉多公司（DEC）的VAX系统的各种订单并取得非常成功的专家系统受到广泛关注，各IT供应商迅速导入专家系统。

人工智能发展迎来第2次热潮，最大的一个原因在于计算机性能的大幅提高。进入20世纪80年代，基于复杂规则的专家系统也可以在计算机上运行。由此，逐渐实现了专家系统的商业性使用。

随着专家系统的兴盛，制定专家系统运行规则的工程师也被称为“知识工程师”，并且一时间成为炙手可热的职业，就像在今天，数据科学家这个职业相当流行，受到人们的追捧。

知识工程师的主要工作是听取用户的业务内容并对其进行分析，从中抽出明显的规则与隐藏的规则，然后进行分类。

当时，科学家们研发出了各种专家系统。初期的各种专用专家系统大都是利用LISP编程，随着技术的革新，慢慢地发生了变化，通用的引擎部分依然利用LISP编程，规则部分则是知识工程师利用外部数据进行编程。并且，用LISP编程的引擎部分，利用C语言进行编程的开发研究也已经展开了。

专家系统的编程由专用LISP语言向普通的C语言过渡，该系统也变成了一般的程序员编写的一般系统，其新意也就逐渐淡化了。

由此，专家系统也就从人工智能程序变成了决定论式的普通程序。随着这一变化，专家系统的作用效果也变得非常明确，但是其发展瓶颈也开始显现出来。

ai推理系统介绍

AI推理系统是指一种人工智能系统，具有推理能力，能够根据已知的事实、逻辑规则和推理算法，从已有的信息中得出结论或产生新的信息。

AI推理系统利用逻辑、数学和推理算法来模拟人类的推理过程，通过从已知的前提出发，应用逻辑规则和推理算法，推导出新的结论，填补或解决问题中的信息空白。它们可以用于解决各种类型的问题，包括推理推断、问题解决、模型推断等。

AI推理系统的实现涉及几个关键组成部分：

1.知识表示：AI推理系统需要将已知的事实、规则等知识以某种形式进行表示和存储，以便在推理过程中使用。

2.推理引擎：推理引擎是AI推理系统的核心组件，它负责应用规则和算法进行推理。推理引擎可以根据给定的前提和知识，使用推理算法从已知信息中进行推导，产生新的结论。

3.推理规则和算法：推理系统使用一系列规则和算法来进行推理。规则描述了逻辑关系和推断规则，而算法则决定了推理引擎如何应用这些规则进行推理。

4.数据和输入：AI推理系统通常需要一些输入数据作为前提，这些数据可以是事实、问题描述或其他形式的信息。

5.输出和解释：推理系统将根据推理过程得出的结论或解释输出给用户或其他系统进行使用。

AI推理系统在各个领域具有广泛的应用，包括智能问答系统、专家系统、数据挖掘、自动推荐系统等。它们可以帮助人们进行推理、问题解决和决策，并提供更智能化、自动化的解决方案。

人工智能逻辑推理方式

常见的12种推理类型

1.演绎推理

[演绎推理]是从一般到具体，换句话说，它是从一个理论开始，并努力寻找确认的观察结果，被称为自上而下的逻辑。常用来寻求现象来证明理论。它使用形式逻辑并在逻辑上产生结果。

演绎推理通常与归纳推理形成对比，可以说，演绎推理对确定性感兴趣，而归纳推理处理存在的可能性。

逻辑学中有名的三段论（syllogism）就是典型的演绎推理例子：人皆有一死，苏格拉底是人，所以，苏格拉底会死。

2.归纳推理

[归纳推理]是一种基于一系列已知事实形成理论的逻辑形式，是自上而下的逻辑，寻求理论来解释观察。它的本质是探索，允许意料之外但在情理之中的结果。

归纳推理的典型例子：因为地球上大多数生命都依赖于液态水生存，所以水对外星生命形式（如果存在的话）必须是重要的。

3.类比推理

[类比推理]是使用类比对两事物之间进行比较，来进一步理解事物的意义。通常用于制定决策、解决问题和沟通。

作为制定决策和解决问题的工具，类比用于将复杂场景简化更为容易的事物，只要替换有效，可以提高解决方案的质量；作为一种交流工具，类比可通过熟悉且易于理解的比较，将复杂问题简单化。

4.分析推理

[分析推理]是使用独立的逻辑，基于事实的思想或论据。换句话说，解释分析推理不需要有关于世界的经验或信息。

分析陈述本身就是事实；而合成陈述需要有关世界的其它知识才能知道它们是真实的。

例如：“所有单身汉未婚”之类的陈述本身就是分析；“中国??拥有丰富的传统文化”这样的陈述是合成的，因为没有额外的信息就无法证明这一点。

5.诱导推理

[诱导推理]类似归纳推理，从寻找或猜测理论来解释观察到的一系列现象。诱导推理并不是很严谨，但可以做出最好的假设和猜测。它通常用于背景不确定的情况下，主要用来做辅助决策和故障排除等相关情况。例如：医学评估可以从解释一组症状的最可能的病症开始。诱导推理也是人工智能常用的方法。

6.向后归纳

[向后归纳]是从潜在结论开始向后推理的过程，可以反向绘制可以达到每个潜在结论的步骤，然后根据目标评估路径。这是一种自上而下的方法，从理论或结果开始，向后解释，它允许不确定性并且通常用于人工智能。向后归纳往往需要做很多工作，因为通常有很多路径可以到达既定结果，就像“条条大路通罗马”。对计算机来说，通过机器的结束状态，来向后推理来评估动作的效果。例如：计算机下棋的经典方式是通过反向归纳。

7.批判性思维

[批判性思维]是一个理性思考的过程，旨在以客观、全面、知情的方式得出结论。批判性思维是人类思想的产物，受文化、语言等因素的影响。人类思想基于自然语言，做出判断前需要考虑大量的想法。批判性思维是一种智力参与的过程，在发表意见之前，要仔细查证据和假设，以达到深入的理解。

8.反事实思维

[反事实思维]是一种常见的思维模式，已知结果来追溯未评估的选择和行动，典型代表是“如果我有…”，“如果我当时怎么...做,就会怎么...”。。考虑的是已知不可能的发生的事情，考虑过去的决策是如何制定的，这是一个可以提高决策能力的共同的人类思维过程。换句话说，反事实思维是评估过去的可能性对于改善未来决策或解决问题的价值。

9.直觉

[直觉]是心灵在没有推理等逻辑过程的情况下获取知识的能力，换句话说，大脑获得直觉判断的方法对于思想者来说是未知的。通常认为直觉是通过无意识感知的结果。是由无意识感知的心灵所做出的判断，这种判断表现出智慧，但产生这些判断的过程并不是很清楚。尽管直觉有时候被轻视，但他在科学发现中却发挥了重要作用。

10.动机推理

[动机推理]是欲望和恐惧影响理性思维过程的倾向。通常人们可能会寻求合理的理由来做他们想做的事情，而不是使用逻辑来发现最佳的情况。

我们通常很容易想出一些逻辑参数来支持自己做出这样或那样的选择，就不会再去探索其他可替代的选择，因此放弃了潜在的更好的选择。

11.机会推理

[机会推理]是一种人工智能，它可以根据情况使用不同的逻辑方法，即[正向链接]和[反向链接]。

[正向链接]，举个例子：

A：会计师通常擅长数学。

B：张三是一名会计师。

演绎：张三可能擅长数学。

上面的例子是模糊逻辑的一个例子，因为它能够理解灰色区域，其中存在“通常”、“可能”，它属于前向链接，因为它从你已知的信息转移到新的信息。

[反向链接]：反向链接看未来状态，并试图看到未来是如何发生的，这对于实现目标或避免损失非常有用。例如：人工智能可以使用反向链接检查国际象棋游戏中给定时刻的最终状态，来确定可能获胜的移动序列。

机会推理根据情况使用正向链接和反向链接。人工智能可以具有多个逻辑引擎，这些逻辑引擎基于它们在给定情况下过去的表现而被选择。理论上，单个人工智能可以拥有大量逻辑引擎，它根据特定类型的问题的已知结果进行选择。

12.循环推理

[循环推理]是逻辑，一个自己证明自己的结论。结论可以作为假设或前提采用。循环推理通常会产生逻辑上有效的参数，并且是没有实际意义的逻辑示例。例如：如果我是DJ,那么我就是DJ。

人工智能会发展到什么程度？

最近刚好研究了“AI”这件事，还算有发言权，我来回答一下这个问题吧。对AI感兴趣的起因，是因为前两天，在墨迹工作的前同事发了一条朋友圈，说是“墨迹天气有了AI写作……”。身为媒体人，心中真是一惊，难道这“前浪”真的要被“后浪”推倒在沙滩上？AI遍地开花，我们的饭碗还能保得住吗？做了功课之后，就有点鄙视自己了，这顾虑实在多余，人工智能的出现，确实是在为我们更便捷、高效、舒适的生活服务，可以说是我们的“生活伴侣”。连我这个科技门外汉，家里都能搜罗出几件有AI标签的产品。

墨迹AI写作

先说刚才提到的让我有点小激动的墨迹AI写天气新闻，刚看到消息的时候，确实觉得很神奇，听朋友说，对比此前每天人工5篇左右原创，墨迹AI实现了墨迹天气作为天气媒体内容的3000倍骤增，这效率杠杠的。

叮咚音箱

那在家里呢，我之前买过叮咚音箱。它和我喜欢的另外一款软件讯飞，有合作。它是基于讯飞强大的语音交互功能，可以进行中英文语音识别和热点新闻播报等，与百度音乐、百度搜索、喜马拉雅等内容方建立了合作。对于我这个新闻控，不刷手机不知道最新动态就很不爽的人来说，真的非常合适。

智能体脂秤

进入夏天以来，我一直在减肥，经闺蜜推荐，买了款咕咚体脂秤。它就像一个健身教练，会在数据方面科学的提醒你，基础代谢是否健康，肌肉含量是否匀称，还真是挺贴心的。

vivoNEX手机

对了，最近跟风世界杯的广告，还入了个新手机vivoNEX。央视直播的角标有它，绿茵场地之外广告还有它，在这样的攻势之下，想不心动都难。别说，它吸引我的还真是自带的AI属性。

我个人认为vivo的Jovi应该是目前最智能的国产手机语音助手了，不仅功能多，而且按照vivo的说法它还能实现自学习，不是都说它越用越懂你嘛。

我比较喜欢vivoNEX的这股聪明劲。因为只需要对着Jovi说一句话，发红包、打车、订酒店这些复杂的操作就可以自动进行，那种爽快感就仿佛是给生活开了挂一样。真的是懒人的福音啊！

不仅像我这种“懒人”喜欢，身边的漂亮女孩也喜欢它哦，在vivoNEX上，既能玩得转美颜，也能拍得了大片。因为它除了保留并优化了固有的AI美颜之外。还添加了AI辅助构图以及AI滤镜，将AI在拍照上的应用场景覆盖得更广。

所以，有了vivoNEX，有没有男朋友给拍照都不是那么重要了，因为它，就是会拍照的男朋友咯。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。