人工智能的定义是什么,人工智能，英语缩写是AI.IT在开发智能，方法，技术和用于模拟，扩展和扩展的应用系统中的新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，试图了解的本质情报，并产生一种以一种方式智力制定一种新的方式。
什么是人工智能,近年来的人工智能是什么，随着计算机技术的快速发展和广泛的应用，自然提出了人类智能活动可以通过计算机实施。几十年来，人们始终将计算机作为一台机器，只能计算数字快速，熟练，准确地计算数字。但在今天的世界中，问题并不完全是数值计算，理解和翻译，图形和声音识别，决策管理等，这不值得数值计算，特别是医学诊断，特殊经验和知识，医生可以制作正确诊断。这需要计算机从“数据处理”扩展到“知识处理”类别。计算机能力的转换是快速发展“人工智能”的重要因素。人工智能的定义：着名的美国斯坦福大学人工英特尔Lielence Research Center Nelson对人工智能有这样的定义：“人工智能是关于知识学科 - 如何表达知识以及如何获得知识和如何获得知识和使用知识。”另一个温斯顿教授，另一个美国麻省理工学院认为“人工智能是如何让计算机做只有人们可以做的智能工作。“这些陈述反映了人工智能纪律的基本理念和基本内容。也就是说，人工智能是学习人类智力活动的法律。它是一定的智能人工制度，研究如何使计算机完成对人们智能工作的需求，这就是如何应用计算机软件和硬件来模拟人类某些智能。行为的基本理论，方法和技巧。人工智能（AI）是计算机学科的一个分支，被称为20世纪70年代三大前沿技术之一（空间技术，能源技术，人工智能）。它也被认为是21世纪（基因工程，纳米科学，人工智能）的三个尖端技术之一。这是因为它在过去的30年里迅速发展。它在许多学科中获得了广泛的应用，并取得了富有成效的结果，并且人工智能逐渐成为理论和实践的独立分支。成为一个系统。人工智能是研究一些计算机来模拟一些思维过程和智能行为的学科（如学习，推理，思维，规划等）主要包括计算机实现智能，制造类似人类脑智力的计算机，制作计算机可以实现更高级别的应用程序。人工智能将涉及计算机科学，心理学，哲学和语言学。可以说是自然科学和社会的所有学科AL科学远远超过了计算机科学的科学。人工智能与思维的关系是实践与理论之间的关系。人工智能是思维科学的技术应用程度。它是一个应用程序分支。从思维的角度来看，人工智能不仅限于逻辑思维，考虑到图像思维，鼓舞人工智能促进人工智能突破，数学往往被认为是各种纪律的应用科学，数学也进入语言，思考，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑，模糊数学等中发挥作用，数学进入人工智能纪律，这将互相促进并更快地发展。从实际的角度来看，人工智能是一个知识工程：使用基于知识的物体，研究知识和知识的使用和知识知识。计算机和智能通常我们使用计算机，不仅要告诉计算机，该怎么办，必须详细做点，并正确地告诉电脑。也就是说，人们应该根据任务的要求将应用程序应用于任务来完成此任务。这实际上是由完全控制计算机的人完成的，并且计算机是“智能”的“智能”。每个人都知道世界国际象棋奇卡斯帕罗夫和美国IBM的RS / 6000（深蓝色）计算机系统于1997年5月11日在六场比赛“人战”中，结果“深蓝色”是3.5比率2.5总分韩元。比赛留下了深刻的思维;当国际象棋，你想赢得追求球员有强烈的思维能力，记忆能力，丰富的俏皮体验，不得不在时间上进行反思，迅速进行效果，否则错误充满了，这显然是一个“智能”。问题。虽然IBM专家开发“深蓝色”计算机也认为它远离智能计算机，但它以高速计算（2R108步骤/秒计算速度）计算。关于人类智慧计算机的一些模拟。从文字中，“人工智能”是用人工方法来实现人们在你的电脑上的情报，或者人们让你的电脑类似于人类智慧。在20世纪70年代，智能和知识在许多国家推出了人工智能研究。由于机器智能的实施太容易理解，因此被认为只要一些推理法律，就会有专家。水平和超人的能力。通过这种方式，虽然也有一定的结果，问题已经出现了，如机器翻译，人们经常认为只要一个双向字典和词汇知识可以实现两种语言的翻译，这不是一个问题其中，翻译英语句子“时间像箭头一样进入日语，然后翻转到英语，它已成为“像箭一样飞”;当你把英语“精神愿意屁股弱”后，它被转化为俄语，然后翻译成“葡萄酒好屁股被宠坏了”（葡萄酒好，但肉已经恶化）。我在其他方面遇到过这一点。喜欢它的迪斯娇。此时，最初拥抱人工智能态度的人被指责，甚至人工智能据说是一个“骗局”，“平庸自我震惊”，一些国家也为人工智能削减了研究资金，而且人工智能研究进入了低潮。然而，人工智能研究的先驱没有放弃，但严重的反思，总结经验和课程，认识到人们的智力表现可以学习知识，知识，理解和使用现有知识。智能核糖e正在思考，“智能核心正在思考，一切智慧或聪明都来自大脑思维活动，人类思维的所有知识都是人们思考的产物。”“一个系统很聪明，因为它可以使用它知识。”要使电脑“智能”，首先解决计算机如何了解一些必要的知识以及如何使用所学到的知识。只有探索一般事物的思维定律。不可能解决更高的水平问题。应该改变人工智能研究的发展，以基于知识。自从人工智能研究以来，专家已被专家知识成功开发，例如：博览器，博览器，有15个矿物主义知识，根据岩石标本和地质勘探数据估算和预测矿产资源，可以推断存款分配，储存，品尝，开发价值等，制定合理的采矿计划，并成功找到over 100钼矿。另一个例子是专家系统（霉菌）鉴定51种细菌，正确使用23种抗生素，可以帮助医生诊断，治疗细菌传染性血液疾病，为患者提供最好的处方，并成功处理数百例。它还通过以下测试：在相互隔离的情况下，医生使用霉菌系统和九个斯坦福大学医学院，并分别诊断和规定源头来源的患者和八名专家被判断。霉菌和三位医生受到症状的症状;其他可能的病原体是否有效，在药物方面，霉菌比九名医生更好。它显示出高水平。专家系统的成功，知识完全迹象是智力的基础，人工智能的研究必须以知识为中心。由于知识到期边缘，利用，收购等研究取得了很大进展。因此，人工智能研究已经解决了许多理论和技术问题。人工智能研究的目标1950年英国数学家Tuling（Amting，1912-1954）发表了“计算机和智能”论文，提出着名的“牵引试验”，应达到图像提出的智力标准;在本文中，我认为“不要问机器是否可以想到，而是看它是否可以通过以下测试;人员和机器位于两个房间，他们只能谈论，他们看不到彼此。通过互相交谈。如果该人在另一方之间的不凡是一台机器，那么就可以考虑机器已经达到了人类智能的水平。蒂宁特别设计了一个名为“Tuling Dream”的谈话。在这种对话，“询问”代表，“WISE”代表机器，并假设T嘿嘿嘿读过着名的小说“采摘灯光出来”的狄更斯，谈话如下：询问：在14条线上诗歌的第一行是“你喜欢夏天”，你不认为“春日”更好？明智：它不是押韵。问：“冬天”？它可以完全没有风化。明智：这确实是押韵，但没有人愿意将与“冬天”相比。问道：你没有说选择器Wik先生让你想到圣诞节？明智：是的。问：圣诞节是冬天的一天，我想要Pixi Wick先生，我不会介意这种隐喻。明智：我认为你不是严格的，“冬天”是指一般冬天的日子，而不是一个特殊的日子，如圣诞节。从上面的谈话中可以看出，需要计算机不仅可以模拟但延伸，智能的延伸，甚至比人类智慧的延伸，难以实现，这是人工智能研究目标的基础。最近的人工智能研究目标;I I.S为了使现有计算机不仅做一般数值计算和非数字信息，还要利用知识处理问题来模拟人类的一些智能行为。根据这一目标，研究根据当前计算机的特点，实施智能相关理论，技术，以及建立相应的智能系统。例如，目前的研究和开发专家系统，机器翻译系统，模式识别系统，机器学习系统，机器人等人工智能研究现在，与特定领域一起进行人工智能研究。基本上，专家系统专家系统是由人类专家的知识建立的知识系统。目前，专家系统在人工智能研究中，是最早，最活跃，有效的领域，广泛应用于医学诊断，地质勘探，石化，MI洁白，文化教育等。它是一个具有特定领域的知识和经验的计划系统。它采用人工智能技术，模拟人类专家来解决思维问题，解决领域的各种问题，达到或接近专家水平。机器学习通常应该有两种计算机的方法;一个是总结，组织知识知识，并表明可以接受和处理计算机。另一种是使计算机本身具有知识能力，可以学习人类现有的知识，并不总结，在实践过程中改进，这种方式被称为机器学习。对机器学习的研究主要在以下三个方面进行：人类学习的机制，人脑思维的过程;和机器学习的方法;并为特定任务建立学习系统。机器学习的研究基于各种学科，如信息科学，脑科学，神经心理学，逻辑，模糊数学。在这些学科和一起发展期间。已经取决于当前的进展，但尚未解决问题。模式识别模式确定如何使机器具有感知能力，主要是研究视觉模式和听觉模式的识别。如果您识别对象，地形，图像，字体（如签名）等。在日常生活和军队的所有方面都有很多使用。近年来，它开发了模糊数学模式的应用，并且人工神经网络模式的方法逐渐取代了传统的统计模型和结构模式。特殊的神经网络方法在模式识别方面取得了很大进展。了解自然语言计算机，如果可以“了解”人民语言（如中文，英语等），您可以使用口语来操作您的计算机，这将使人们提供极大的便利。计算呃理解自然语言研究有以下三个目标：首先，计算机可以正确地了解人类自然语言输入的信息，并正确回复（或响应）信息输入。其次，计算机的输入信息可以生成相应的摘要，并重复输入内容。第三个是计算机可以将输入自然语言转化为要求的另一种语言，例如汉语翻译为英语或翻译中文。目前，研究了文本或语言的自动翻译。人们做了很多尝试，并没有找到最好的方法，他们需要进一步深入探索。机器人机器人是一种机械机械，可以模拟人们的行为。它经历了三代的发展过程：第一代（程序控制）机器人：此机器人通常根据以下两种方式“学习”;一个是内部设计者在工作流程中存储的内存以存储机器人的内存，在程序下工作。另一个被称为“教学 - 再现”模式，这种方式，在机器人首先执行任务之前，技术人员指导机器人操作，机器人通过步骤记录整个操作处理，每个步骤指示指令。教学教学后，机器人按顺序完成工作（即再现）。如果您在任务或环境中有更改，则必须重新编程。此类机器人可以在机床，炉子，焊接机，生产线中做到最好。最近商业，实用机器人都在这一类中。这个机器人的最大缺点是它只能刻有，环境略有改变（例如稍微倾斜的处理项目）将存在问题，甚至危险，这是因为它在日本之后没有感觉到功能，在日本之后机器人在现场抓住一个工人的情况b闪光工具。第二代（Adaptive）机器人：该机器人配备了相应的感官传感器（例如视觉，听觉，触觉传感器等），可以实现工作环境，操作纤维信息等，以及分析，处理和控制机器人的行为。虽然第二代机器人有一些主要智能，但也需要技术人员工作。目前有一些商业产品。第三代（智能）机器人：智能机器人具有类似的智能，其配备了高灵敏度传感器，从而拥有一般人的视觉，听觉，感觉，触觉能力，可以分析感知信息，控制自己的行为，改变治疗环境，完成复杂，艰难的任务交给了。并且有自学，总结，总结和提高掌握知识的能力。目前开发的智能机器人只有一些智力，而且真正意义上的责任机器人仍然很远。智能决策支持系统决策支持系统是一个科学的科学，它与“知识智能”具有极其密切的关系。自80年代以来，专家以多种方式成功成功，并使用人工智能，特别是智能和知识处理技术，扩大了决策支持系统的应用范围，提高了系统解决问题的能力。这成为智慧。决策支持系统。人工神经网络人工神经网络受到研究人体大脑的谜团的启发，试图使用大量的处理单元（人工神经元，治疗部件，电子元件等）来模仿人脑的工程结构和工作机制神经系统。在人工神经网络中，通过神经元之间的相互作用和知识和信息的存储来实现信息的处理作为网络元素互连分布式物理关系生成的基调，网络的学习和识别取决于神经元。连接权重的动态演变。多年来，人工神经网络的研究取得了很大的进步，已成为一个独特的信息处理纪律。当然，目前的研究只是一个简单的人工神经网络模型。为建立一套完整的理论和技术系统，需要更多的努力和讨论。然而，人工神经网络已成为人工智能的极其重要的研究领域。结论：五千的发展进入了基于知识的“知识经济”。人类社会是前所未有的发展。知识是智力的基础，知识只能转变为智慧发挥作用，知识的智慧无限，而且聪明也会在人类中发挥着越来越大的作用社会。更多人提出：知识经济的进一步发展将是“智能经济”。“智能经济”是基于“广义情报”经济，“广义情报”包括：“集成智能”结合人类智力，人工智能和人类和智能机器。它可以想到“智能经济”，基于广义情报将具有比知识的“知识经济”，更高更快的智力水平更高。Ye Xiusong Electronics Dilitionre Printed：谢谢你选择！
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责任编辑（黎兵）

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