人工智能的研究领域三大类,人工智能的研究领域三大类有哪些

kk 0 2024-04-27

人工智能的三大主流学派各自独立

人工智能从阿兰·图灵(AlanTuring)提出概念,发展至今,已有60余年的时间。通过人工智能的发展历史,我们会发现它主要由3个方面相互交织发展:符号主义,连接主义和行为主义。

符号主义

符号主义认为人工智能源于数理逻辑,旨在用数学和物理学中的逻辑符号来表达思维的形成,通过大量的“如果-就”规则定义,产生像人一样的智能。符号主义曾长期一枝独秀,为人工智能的发展作出重要贡献,即便是在人工智能的其他学派出现之后,符号主义仍是人工智能的主流派别。

连接主义

连接主义认为人工智能源于仿生学,其主张智能来自神经元之间的连接,它让计算机模拟人类大脑中的神经网络及其连接机制。从目前来看,人工神经网络的研究热度仍然较高,但研究成果并没有像预想的那样好。

行为主义

行为主义认为人工智能源于控制论,指的是基于感知行为的控制系统,使每个基本单元实现自我优化和适应,这也是一个自下而上的过程,典型的代表有进化算法、多智能体等。

综合来看,人工智能研究进程中的这三种主义都推动了人工智能的发展,它们既可以相互融合,又能求同存异。

人工智能的发展时期7个阶段

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、求解程序、LISTP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语音处理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。

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的技术发展,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,使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。人工智能已深人到社会生活的各个领域。

人工智能主要是哪几个应用部分

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。

人工智能具有广阔的前景,日前AI+已经成为公司,发展至今,下面是人工智能应用最多的几大场景。家居智能家居主要是基于物联网技术,通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。

用户可以进行远程控制设备,设备间可以互联互通,并进行自我学习等,来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。

值得一提的是,近两年随着智能语音技术的发展,智能音箱成为一个爆发点。

人工智能包含哪些技术

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)包括许多技术和方法,主要可以分为以下几类:

1.机器学习(MachineLearning):机器学习是一种通过样本数据训练机器系统来识别模式和规律的技术。其包括有监督学习、无监督学习、强化学习等方法。

2.自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP):NLP是指使计算机学会理解、分析和生成人类语言的技术。主要包括词法分析、句法分析、语义分析、语音识别等。

3.计算机视觉(ComputerVision):计算机视觉指让计算机系统具备识别、解析、理解和处理图像或视频的能力。这包括图像分割、目标检测、特征提取、视觉跟踪等。

4.专家系统(ExpertSystem):专家系统是一种基于知识库和推理引擎的人工智能应用。它能够通过推理和决策帮助用户解决复杂的问题。

5.智能代理(IntelligentAgent):智能代理是指一种具有自主性、协调性和自适应性的人工智能系统。包括简单反应、模型基础反应、目标导向反应、智能反应等多种类型。

6.深度学习(DeepLearning):深度学习是一种基于人造神经网络的机器学习技术,包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)等。

总之,人工智能包含的技术非常广泛,不断发展变化,随着各种新技术的出现和应用,人工智能应用的领域正在不断拓展。

新一代人工智能的三个发展领域是

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。

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