當(dāng)回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學(xué)的時候，作者拓展了對思維和數(shù)學(xué)的認(rèn)識。數(shù)學(xué)簡潔，清晰，可靠性、模式化強(qiáng)。在數(shù)學(xué)的發(fā)展史上，處處閃耀著數(shù)學(xué)大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學(xué)定理或結(jié)論的方式呈現(xiàn)出來，而數(shù)學(xué)定理比較大的特點(diǎn)就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達(dá)出來的包含豐富信息的邏輯結(jié)構(gòu)。應(yīng)該說，數(shù)學(xué)是**單純、**直白地反映著（至少一類）創(chuàng)造力模式的學(xué)科。1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見卓識的年輕科學(xué)家在一起聚會，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并***提出了“人工智能”這一術(shù)語，它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。IBM公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國際象棋***更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn)。類人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣。肥西質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)商

關(guān)于什么是“智能”，涉及到諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS MIND））等問題。人***了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是人工智能。人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)。”而另一個美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。肥西質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)商2024年12月20日，“人工智能”當(dāng)選為漢語盤點(diǎn)2024年度國際詞 [59]。

實現(xiàn)方法人工智能在計算機(jī)上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法（ENGINEERIN***PROACH），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（MODELIN***PROACH），它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動方式。

計算機(jī)需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識，學(xué)習(xí)策略，在遇到類似的問題時，運(yùn)用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”。但人類除了會從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學(xué)習(xí)”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機(jī)**難學(xué)會的就是“頓悟”。或者再嚴(yán)格一些來說，計算機(jī)在學(xué)習(xí)和“實踐”方面難以學(xué)會“不依賴于量變的質(zhì)變”，很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因為如此，這里的“實踐”并非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經(jīng)驗和創(chuàng)造。相關(guān)領(lǐng)域研究的包括了人工直覺和人工想像。

而強(qiáng)人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學(xué)家們和人類的努力。用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺的機(jī)器就是計算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計等方面。人工智能是一門邊緣學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉。肥西質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)商

值得一提的是，機(jī)器翻譯是人工智能的重要分支和應(yīng)用領(lǐng)域。肥西質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)商

當(dāng)計算機(jī)出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學(xué)家為這個目標(biāo)努力著。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個科學(xué)家的**了，全世界幾乎所有大學(xué)的計算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科，學(xué)習(xí)計算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)（DEEP BLUE）計算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來只屬于人類的工作，計算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科，計算機(jī)編程語言和其它計算機(jī)軟件都因為有了人工智能的進(jìn)展而得以存在。肥西質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)商

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