【正文】 自動程序設(shè)計研究的重大貢獻之一是作為問題求解策略的調(diào)整概念。 智能檢索方面主要研究如下兩個方面： 建立一個能夠理解以自然語言陳述的詢問系統(tǒng)。 (4).歸納學(xué)習 （ Learning from induction)（ 示例學(xué)習） 學(xué)習系統(tǒng)將大量的實例描述進行歸類和對共性的分析，抽象出一般的概念和規(guī)律，使 這些新概念、新規(guī)則能蘊涵所有的實例。 學(xué)習是人類智能的主要標志和獲得知識的基本手段。 1971年，他又提出把人工智能與自動控制結(jié)合起來的思想。高層視覺則主要是理解所觀察的形象，也只有這時才顯示出掌握與所觀察的對象相關(guān)聯(lián)的知識的重要性。智能機器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多的課題，如機器人體系結(jié)構(gòu)、機械、控制、智能、視覺、觸覺、力覺、聽覺、機器人裝配、惡劣環(huán)境下的機器人以及機器人語言等。 除了直接描準實現(xiàn)智能的研究工作外，開發(fā)新的方法也往往是人工智能的一個重要方面。 80年代初以來，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究再次出現(xiàn)高潮。 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)僅限于對數(shù)據(jù)庫的查詢和檢索，不能從數(shù)據(jù)庫中提取知識，使得數(shù)據(jù)庫中所蘊涵的豐富知識白白浪費。此外，還有勘探、石油測井、通信故障診斷、軍用報警、電子線路分析與計算機輔助設(shè)計等專家系統(tǒng)。 自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類自然語言的一個研究領(lǐng)域。在證明時，不僅需要根據(jù)假設(shè)進行演繹的能力，而且需要某些直覺的技巧。 1997年 5月由 IBM公司研制的“申藍”計算機在美國戰(zhàn)勝了俄羅斯的一名世界著名的國際象棋大師卡斯帕若夫（對弈 6局，結(jié)果“深藍”獲勝）。 三、實現(xiàn)人工智能的技術(shù)路線 專用路線 通過開發(fā)研制一些專用的智能計算機（如 LISP機、PROLOG機）或?qū)Ｓ玫能浖到y(tǒng)（如 EMYCIN專家系統(tǒng)開發(fā)工具）或者專門用于開發(fā)人工智能系統(tǒng)的計算機語言 (LISP語言、 PROLOG語言） 通用路線 利用一般計算機硬件和軟件系統(tǒng)來解決人工智能的問題，進行人工智能系統(tǒng)的開發(fā)。（這類問題隨時間的復(fù)雜度的線性增長，計算所需時間或存儲空間將按指數(shù)增長） 依靠心理學(xué)模型，把人在解決各種問題時所使用的經(jīng)驗方法、策略、竅門都編進程序（即對人解決問題的認識過程進行計算機程序的模擬），這種程序稱為啟發(fā)式程序。 運用計算機科學(xué)的觀點，撇開腦的微觀結(jié)構(gòu)，單純地進行腦的宏觀功能的模擬。 定義： 凡是使機器能具有感知功能（如視、聽、嗅）、思維功能（如分析、綜合、計算、推理、聯(lián)想、判斷、規(guī)劃、決策）、表達行動功能（如說、寫、畫）及學(xué)習記憶等功能，都屬于人工智能研究的范疇。 目前： 主要是以信息過濾、分類、數(shù)據(jù)挖掘等為主要研究內(nèi)容。從應(yīng)用的角度看，它可以識別 51種病菌，正確使用 23種抗生素，能協(xié)助內(nèi)科醫(yī)生診斷細菌感染疾病，并為患者提供最佳處方。 控制論的提出對人工智能的研究起到很大的作用 控制論的概念跨接了許多領(lǐng)域，它把神經(jīng)系統(tǒng)的工作原理與信息理論、控制理論、邏輯以及早期計算聯(lián)系起來，為此，控制論成為人工智能工作者的指導(dǎo)思想。該程序可以從棋譜中學(xué)習、也可以在下棋過程中積累經(jīng)驗、提高棋藝。例如滿足交換律、結(jié)合律、分配律，同時也滿足邏輯上的同一律、吸收律、雙否律、德 .摩根定律、肯定律、否定律和析取三段論等推理定律。 《人工智能》課程安排 主要參考書 第 1章 緒 論 人工智能的起源 人工智能 人工智能的研究方法和技術(shù)路線 人工智能的研究領(lǐng)域與方向 一、孕育期（ 1956年前） 人工智能的發(fā)展可追溯到 19世紀，首先由布爾和德 命題演算是數(shù)理邏輯的一部分，它主要研究命題如何通過一些命題聯(lián)結(jié)詞構(gòu)成更復(fù)雜的命題以及邏輯推理的方法。紐厄爾用它證明了懷特（ )和羅素（ )的歷史名著《數(shù)學(xué)原理》中的 38條定理，開創(chuàng)了用 計算機研究人類思維活動規(guī)律的工作。 另外， 1965年美國斯坦福大學(xué)的費根鮑姆()領(lǐng)導(dǎo)的研究小組開始研究化學(xué)專家系統(tǒng) DENDRAL。 在這種極端困難的情況下，仍有一大批人 工智能學(xué)者不畏艱辛、潛心研究。 四、綜合集成期（ 20世紀 80年代末至今） ，從 20世紀 80年代末，開始逐步向多技術(shù)、多方法的綜合集成與多學(xué)科、多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用型發(fā)展。 定義 2（學(xué)科） ：人工智能學(xué)科是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個分支，它的近期目標在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。人工智能是邏輯學(xué)、思維學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)、電子學(xué)、語言學(xué)、教育學(xué)等多門學(xué)科相互滲透的結(jié)果。 有效性： 算法對本類問題中的任何狀態(tài)都是有效的。一般是在戰(zhàn)略決策上較多地使用啟發(fā)，在戰(zhàn)術(shù)推進上較多地使用算法。在下棋的程序中應(yīng)用某些技術(shù)，如向前看幾步，并把困難的問題分成一些比較容易的子問題，由此而產(chǎn)生了搜索和問題歸約技術(shù)。每個事實由分離的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示。他們用三臺大型的計算機，花去 1200小時 CPU時間，并對中間結(jié)果進行人為反復(fù) 500多處的修改。然后采用合適的控制策略，按輸入的原始數(shù)據(jù)選擇合適的規(guī)則進行規(guī)劃推理、演繹，作出判斷和決策，并能根據(jù)用戶的要求顯示如何作出判斷決策的過程。隨著應(yīng)用范圍的不斷擴大，隨著計算機科學(xué)的不斷進步，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別技術(shù)，在 21世紀將有更大的發(fā)展。因此，對人腦神經(jīng)元和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，可能創(chuàng)造出新一代人工智能機 —— 神經(jīng)計算機。 分布式人工智能是隨著計算機網(wǎng)絡(luò)、計算機通信和并發(fā)程序設(shè)計技術(shù)而發(fā)展起來的一個新的人工智能研究領(lǐng)域。 機器人主要在功能上模仿人，外形上可以有多種多樣，它們具有眼、腦、手等部分功能，把觀測、思維和操作巧妙地結(jié)合起來。并非人工智能的全部領(lǐng)域都是圍繞著知識處理的，計算機低層視覺就是一例。隨著人工智能和計算機技術(shù)的發(fā)展，已可能把自動控制和人工智能以及系