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本文目录

1. 人工智能概念的提出和正确表述
2. 人工智能包含哪些技术
3. agent体系结构按什么分类
4. 三星klmsagent是什么

人工智能概念的提出和正确表述

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。

即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。

从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展

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。

agent体系结构按什么分类

Agent的体系结构大致可分为以下三类。

1.审慎式体系结构(DeliberativeArchitecture)

该体系结构的特点是Agent中包含了显式表示的世界符号模型,Agent的决策是通过基于模板匹配和符号操作的逻辑(或准逻辑)推理作出的,如同人们通过"深思熟虑"后作出决定一样,因此被称为审慎式的体系结构。该体系结构在(分布式)人工智能领域占主导地位。我们可以认为构造经典的基于知识的系统,就是按照这种体系结构构造Agent的雏形的。因此,也可以说该体系结构的存在与现代人工智能的历史一样长。

2.反应式体系结构(ReactiveArchitecture)

该体系结构的特点是Agent中包含了感知内外部状态变化的感知器、一组对相关事件作出反应的过程,和一个依据感知器激活某过程执行的控制系统,Agent的活动是由于受到内外部某种"刺激"而发生的,因此被称为反应式的体系结构。该体系结构在目前主流的分布式系统中占主导地位。本文列举的分布式应用中所涉及的Agent基本上是反应式体系结构。

我们甚至可以认为一个计算机基本系统,也是一个按照这种体系结构构造的Agent的雏形。

因此,也可以说该体系结构的存在与现代计算机系统的历史一样长。

3.混合式体系结构(HybridArchitecture)

该体系结构的特点是Agent中包含了审慎式和反应式两个子系统,通常这两个子系统是分层次的,前者建立在后者的基础之上。这种体系结构的研究与实验目前在人工智能领域较为活跃,我们认为有关成果将对分布式系统中Agent应用功能的增强产生直接影响。例如,已经有研究工作在模拟飞行员的Agent中加入基于符号表示和推理的各种规划与决策能力,以提高模拟飞行员的适应性。

三星klmsagent是什么

Agent技术来源于分布式人工智能DAI领域。也有人将其翻为智能主体或智能体。

Hewitt认为Agent技术是一种处于一定环境下包装的计算机系统，为实现设计目的，能在该环境下灵活的，自主的活动。而在1995年Wooldrige给出了Agent的两中定义：（弱定义）Agent用以最一般的说明一个软硬件系统，她具有这样的特性：自治性，社会性，反映性，能动性；（强定义）Agent除了具备弱定义中的所有特性外，还应具备一些人类才具有的特性，如知识，信念，义务，意图等。

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