老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能 归结原理和人工智能归结原理例题的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能 归结原理以及人工智能归结原理例题的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 人工智能中什么是优化
2. 人工智能第一次繁荣出现了哪些技术为什么衰落
3. 人工智能技术运用的层次分析法
4. 自动化和人工智能的区别

人工智能中什么是优化

本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。

最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值(最小值)的数值。

如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。

人工智能第一次繁荣出现了哪些技术为什么衰落

人工智能的问世

1956年，“人工智能之父”McCarthy：Vermont“Dartmouth人工智能夏季研究会”，命名人工智能。

各种有人的前景把很多人吸引到人工智能领域中来，人工智能的演技呈现出蓬勃发展的局面。一系列的成功使某些研究者头脑发热起来。1958年，Newell和Simon曾经自信地说：不出10年，计算机将能谱写具有优秀作曲家水平的乐曲；不出是10年，大多数心理学理论将在计算机上形成。有些人甚至预言，80年代是全面实现人工智能的年代，到2000年机器人的智能会超过人。

人工智能的低谷时期

归结方法的效率很难提高

在用归结方法证明问题时，稍微复杂一点的问题就会因内存全被沾满或时间长的无法忍受而失败。如同没有包治百病的良药一样，建立适用于各个不同领域的通用推理程序的尝试也失败了。

机器学习的能力不如预期的那样好

Samuel的跳棋程序在战胜了一个州的冠军后，其能力就保持在那个水平上，一直没有新的提高。

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现

在此之后各种的专辑阿熊他那个纷纷研制出来，专家系统得到航天、医学、地质、气象等部门的支持，发展迅速。

在计算机中使用知识，为人工智能提出了一批有实用价值的研究课题。

第三阶段：80年代，人工智能得到很大的发展

第五代计算机研制计划“知识信息处理计算机系统KIPS”

第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展

1987年，美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投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

人工智能技术运用的层次分析法

层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)这是一种定性和定量相结合的、系统的、层次化的分析方法。这种方法的特点就是在对复杂决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入研究的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。是对难以完全定量的复杂系统做出决策的模型和方法。

层次分析法的原理，层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同的层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。

层次分析法的步骤，运用层次分析法构造系统模型时，大体可以分为以下四个步骤：

建立层次结构模型；

构造判断(成对比较)矩阵；

层次单排序及其一致性检验；

层次总排序及其一致性检验；

自动化和人工智能的区别

自动化和人工智能有以下几个方面的区别：

1.概念不同：自动化主要是指利用计算机、机械和电子设备等技术来完成机械化和重复性工作的一种技术和方法，而人工智能则是指模拟人的智能行为、思维和决策等能力的一种技术和方法。

2.目标不同：自动化主要是为了提高生产效率，节省劳动力成本，减少人力劳动强度，而人工智能则是为了模拟人的智能，实现自主决策、自我学习和提高决策能力等。

3.技术应用不同：自动化应用范围主要是在工业生产、物流管理、交通运输等领域；而人工智能则主要应用于数据挖掘、自然语言处理、图像识别、智能家居等领域。

4.产生方式不同：自动化技术的过程是机械化的和可预测的，逐步实现自动化；而人工智能技术则是逐步发展演化的，需要不断的探索与研究。

总的来说，自动化和人工智能是两种不同的现代技术，自动化主要是为了提高生产效率和减少人力劳动，而人工智能则是为了模拟人类智能运作，提高各种行业与领域的自主决策水平和智能化程度。

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