但80年代對AI工業來說也不全是好年景.86-87年對AI系統的需求下降，業界損失了近5億美元.象 TEKNOWLEDGE和INTELLICORP兩家共損失超過6百萬美元，大約占利潤的三分之一巨大的損失迫使許多研究***削減經費.另一個令人失望的是**部高級研究計劃署支持的所謂"智能卡車".這個項目目的是研制一種能完成許多戰地任務的機器人。由于項目缺陷和成功無望，PENTAGON停止了項目的經費.人工智能機器人(2張)盡管經歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復發展.新的技術在日本被開發出來，如在美國**的模糊邏輯，它可以從不確定的條件作出決策；還有神經網絡，被視為實現人工智能的可能途徑.總之，80年代AI被引入了市場，并顯示出實用價值.可以確信，它將是通向21世紀之匙. 人工智能技術接受檢驗 在"沙漠風暴"行動中軍方的智能設備經受了***的檢驗.人工智能技術被用于導彈系統和預警顯示以 及其它先進武器.AI技術也進入了家庭.智能電腦的增加吸引了公眾興趣；一些面向蘋果機和IBM兼容機的應用 軟件例如語音和文字識別已可買到；使用模糊邏輯，AI技術簡化了攝像設備.對人工智能相關技術更大的需求促 使新的進步不斷出現.人工智能已經并且將繼續不可避免地改變我們的生活。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。銅陵品牌人工智能應用軟件開發現貨

ROGER SCHANK 描述他們的“反邏輯”方法為 "SCRUFFY" .常識知識庫 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因為他們必須人工一次編寫一個復雜的概念。基于知識大約在1970年出現大容量內存計算機，研究者分別以三個方法開始把知識構造成應用軟件。這場“知識**”促成**系統的開發與計劃，這是***個成功的人工智能軟件形式。“知識**”同時讓人們意識到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。子符號法80年代符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智能問題。廬陽區質量人工智能應用軟件開發聯系方式不過就已有的機譯成就來看，機譯系統的譯文質量離目標仍相差甚遠；而機譯質量是機譯系統成敗的關鍵。

主流科研集中在弱人工智能上，并且一般認為這一研究領域已經取得可觀的成就。強人工智能的研究則處于停滯不前的狀態下。對強人工智能的哲學爭論“強人工智能”一詞**初是約翰·羅杰斯·希爾勒針對計算機和其它信息處理機器創造的，其定義為：“強人工智能觀點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反，只要運行適當的程序，計算機本身就是有思維的。”（J SEARLE IN MINDS BRAINS AND PROGRAMS. THE BEHAVIORAL AND BRAIN SCIENCES,VOL. 3,1980）這是指使計算機從事智能的活動。在這里智能的涵義是多義的、不確定的，像下面所提到的就是其中的例子。利用計算機解決問題時，必須知道明確的程序。

研究方法如今沒有統一的原理或范式指導人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是：是否應從心理或神經方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對于航空工程一樣，人類生物學對于人工智能研究是沒有關系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優化）來描述？還是必須解決大量完全無關的問題？智能是否可以使用高級符號表達，如詞和想法？還是需要“子符號”的處理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提議人工智能應歸類為SYNTHETIC INTELLIGENCE，這個概念后來被某些非GOFAI研究者采納。是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新技術科學。

可是，人即使在不清楚程序時，根據發現（HEU- RISTIC）法而設法巧妙的解決了問題的情況是不少的。如識別書寫的文字、圖形、聲音等，所謂認識模型就是一例。再有，能力因學習而得到的提高和歸納推理、依據類推而進行的推理等，也是其例。此外，解決的程序雖然是清楚的，但是實行起來需要很長時間，對于這樣的問題，人能在很短的時間內找出相當好的解決方法，如競技的比賽等就是其例。還有，計算機在沒有給予充分的合乎邏輯的正確信息時，就不能理解它的意義，而人在*是被給予不充分、不正確的信息的情況下，根據適當的補充信息，也能抓住它的意義。自然語言就是例子。用計算機處理自然語言，稱為自然語言處理。馬斯克指出，在人工智能機器學習面具之下的本質仍然是統計。蜀山區質量人工智能應用軟件開發供應

人工智能還在研究中，但有學者認為讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。銅陵品牌人工智能應用軟件開發現貨

可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智能是處于思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展。銅陵品牌人工智能應用軟件開發現貨

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