淺析人工智能發(fā)展概況及在人力資源領(lǐng)域的應(yīng)用-全文預(yù)覽
【正文】 決策支持系統(tǒng), 擴(kuò)大了決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用范圍,提高了系統(tǒng)解決問題的能力 ,這就成為智能決策支持系統(tǒng) 。人工生命主要是通過計(jì)算機(jī)仿真生命現(xiàn)象來體現(xiàn)自適應(yīng)機(jī)理，對相關(guān)非線性對象進(jìn)行更真實(shí)的動(dòng)態(tài)描述以及動(dòng)態(tài)特征研究。 人工生命人工生命 ( Artificial Life, 簡稱 AL) 是由美國圣菲研究所非線性研究組的計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Christopher Langton 于 1987 年與Los Alamos National Laboratory 召開的“生成以及模擬生命系統(tǒng)的國際會(huì)議”上首先提出的。目前研究的熱點(diǎn)是活動(dòng)目標(biāo) ( 如飛行器 ) 的識別和分析，它是景物分析走向?qū)嵱没芯康囊粋€(gè)標(biāo)志。較早的模式識別研究工作集中在對文字和二維圖像的識別方面，并取得了不少成果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，它可以不依賴于“專家”的頭腦，而自動(dòng)從已有的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱神經(jīng)元）和之間相互聯(lián)接構(gòu)成的運(yùn)算模型，是對人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一些基本特性的抽象和模擬，其目的在于模擬大腦的某些機(jī)理與機(jī)制，從而實(shí)現(xiàn)某些方面的功能。一個(gè)學(xué)習(xí)過程本質(zhì)上講，就是學(xué)習(xí)系統(tǒng)把導(dǎo)師（或?qū)＜遥┨峁┑男畔⑥D(zhuǎn)換成能被系統(tǒng)理解并應(yīng)用的形式的過程。它是繼專家系統(tǒng)之后人工智能的又一重要應(yīng)用領(lǐng)域，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，也是人工智能研究的核心課題之一，它的應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域。發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵在于表達(dá)和運(yùn)用專家知識，即來自人類專家的且已被證明能夠解決某領(lǐng)域內(nèi)的典型問題的有用的事實(shí)和過程?？偟膩碚f，專家系統(tǒng)是一種具有智能的軟件，它求解方法是一種啟發(fā)式方法，專家系統(tǒng)所要解決的問題一般無算法解，并且與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序上不同之處在于，它要經(jīng)常在不完全、不精確或不確定的信息基礎(chǔ)上做出結(jié)論。例如，1993 年美國發(fā)布的一個(gè)叫做 MACSYMA 的軟件，它能夠進(jìn)行較復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式符號運(yùn)算。能夠求解難題的下棋 ( 如國際象棋 ) 程序的出現(xiàn)，是人工智能發(fā)展的一大成就。知識專家系統(tǒng)在全世界得到了迅速發(fā)展，它的應(yīng)用范圍延伸到了人類各個(gè)領(lǐng)域，并產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。在圖靈（AlanTuring）所著的《計(jì)算機(jī)器與智能》中，討論了人類智能機(jī)械化的可能性并提出了圖靈機(jī)的理論模型，為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)奠定了理論基礎(chǔ)；與此同時(shí)，該文中還提出了著名的圖靈準(zhǔn)則，現(xiàn)已成為人工智能研究領(lǐng)域中最重要的智能機(jī)標(biāo)準(zhǔn)。除此之外，還有很多關(guān)于人工智能的定義，至今尚未統(tǒng)一，但這些說法均反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容，由此可以將人工智能概括為研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能行為的人工系統(tǒng)。美國斯坦福大學(xué)著名的人工智能研究中心尼爾遜（Nilson）教授這樣定義人工智能“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學(xué)科”，另一名著名的美國大學(xué) MIT的Winston 教授認(rèn)為“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能的工作”。開創(chuàng)了具有真正意義的人工智能研究是 1956 年 McCarthy 決定把Dartmouth 會(huì)議用人工智能來命名。70 年代，在對人類專家的科學(xué)推理進(jìn)行了大量探索后，一批具有專家水平的程序系統(tǒng)相繼問世。3人工智能的研究與應(yīng)用 問題求解問題求解，即解決管理活動(dòng)中由于意外引起的非預(yù)期效應(yīng)或與預(yù)期效應(yīng)之間的偏差。另一種問題的求解程序，是把各種數(shù)學(xué)公式符號匯編在一起 , 其性能已達(dá)到非常高的水平，并正在被許多科學(xué)家和工程師所應(yīng)用，甚至有些程序還能夠
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