人工智能这一概念是谁提出的,什么是人工智能 -pg电子游戏试玩平台网站

来源:整理 时间:2023-05-28 23:15:45 编辑:智能门户 手机版

1,什么是人工智能

人工智能计算机科学的一个分支,人工智能(artificial intelligence) ,英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学
人工智能(artificial intelligence) ,英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956 年dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。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。

2,人工智能谁发明的

其实这个是很多人共同努力的结果。没有一个具体的人。早期比较有名的人物有:图灵:计算机界的大哥大,少年天才,结果是个基佬,被人发现,然后给隔离治疗了,最后吃苹果中毒死了,苹果的起源就是来自这个人,所以这个是最有名气的。巴贝奇:著名的败家子,父亲是银行家,家里很有钱,最早的计算机发明人,在没有电的时代就创造出了纯机械计算机,你不会想到这货最后是穷死的。冯诺依曼:这货也很有名,只是怎么看他都不如图灵和巴贝奇奇葩,因为这货是个数学家。其制造的计算机参与了原子弹的研制。因为其论文是他和另外两个人合作的,但是另外两个人没有署名,所以他被带上了一顶灰帽子,有欺世盗名的不光彩。不过不管怎么说,他依旧是历史上的大哥,过去几十年的计算机体系都是沿用冯诺依曼的理论所创建的。不过以后可能会变了,在互联网思路和量子计算机的情况下,计算机的结构要发生重大转变了。约翰·阿塔那索夫:也提一提他把。和巴贝奇不同的是这货有钱,白手起家自己开公司,最后把公司交给儿子打理,自己去搞发明创造去了。所以他是个实干家,名副其实的造出来了计算机。但是他自认为最牛逼的不是造计算机,而是发明了一套能帮助人们学英语的音标。结果我们到现在也没看到他的音标。人工智能伴随着计算机的诞生而不断发展,事实上,平均每10年,人工智能就爆发一次人工智能要逆天的了豪言壮语,然后大家开始投资这个领域,拿到钱之后,然后就没有然后了。人工智能的话题就会消失一段时间。从总体上看人工智能的发展,算法的丰富,每年都在不断的刷新着。从事这个研究的人,从来就没有放弃过,只是这是一场长跑,绝不是一夜之间就成功了的事情。路漫漫其修远兮~
人工智能(artificial intelligence) ,英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,
人类的进步是对未来的探知 而这条探知的道路是无止境的 特别是对地球以外的外星文明 而人工智能只是人类探知未来的一个点 并不是终点 应该说只是起点

3,什么是ai

ai(artificial intelligence,人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 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。 知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演泽的推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有a*、ao*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。
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