人工智能調(diào)查報告(存儲版)
【正文】 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?；诳刂普摶蛏窠?jīng)網(wǎng)絡的方法則置于次要。紐厄爾和赫伯特“知識革命”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。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。一個解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法一些AGENT用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經(jīng)網(wǎng)絡或其他新的方法。日前“AI+”已經(jīng)成為公式，發(fā)展至今，下面是人工智能應用最多的幾大場景。圖普科技則將人工智能技術應用于客流統(tǒng)計，通過人臉識別客流統(tǒng)計功能，門店可以從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時長等維度建立到店客流用戶畫像，為調(diào)整運營策略提供數(shù)據(jù)基礎，幫助門店運營從匹配真實到店客流的角度提升轉(zhuǎn)換率。AI 和教育的結合一定程度上可以改善教育行業(yè)師資分布不均衡、費用高昂等問題，從工具層面給師生提供更有效率的學習方式，但還不能對教育內(nèi)容產(chǎn)生較多實質(zhì)性的影響。六、人工智能發(fā)展的弊科技的發(fā)展是一把雙刃劍，汽車分發(fā)明顛覆了傳統(tǒng)的馬車行業(yè)，人工智能的發(fā)展同樣也將顛覆許多行業(yè)。專家系統(tǒng)更深入各行各業(yè)，帶來巨大的宏觀效益。智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。（三）主體及多主體系統(tǒng)。九、人工智能的研究價值繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。本質(zhì)上，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。世界經(jīng)濟論壇2016年的調(diào)研數(shù)據(jù)預測到2020年，機器人與人工智能的崛起，將導致全球15個主要的工業(yè)化國家510萬個就業(yè)崗位的流失，多以低成本、勞動密集型的崗位為主。再比如物流行業(yè)，目前大多數(shù)企業(yè)都實現(xiàn)了無人倉庫管理和機器人自動分揀貨物，接下來無人配送車、無人機也很有可能取代一部分物流配送人員的工作。諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結合。2013年， WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續(xù)型學習”。技術的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術支柱: 數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計?，F(xiàn)有的游戲?qū)⒅鸩桨l(fā)展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經(jīng)深入到各大游戲制造商的開發(fā)中。更重要的是，AI反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。不過，相對于國外而言，我國安防監(jiān)控領域仍然有很大成長空間。（五）教育科大訊飛、乂學教育等企業(yè)早已開始探索人工智能在教育領域的應用。（二）零售人工智能在零售領域的應用已經(jīng)十分廣泛，無人便利店、智慧供應鏈、客流統(tǒng)計、無人倉/無人車等等都是的熱門方向。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一個早期的分級系統(tǒng)計劃。更復雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。計算智能80年代中DAVID RUMELHART ，如模糊控制和進化計算，都屬于計算智能學科研究范疇?；谥R大約在1970年出現(xiàn)大容量內(nèi)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。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學沿襲下來，并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰。JOHN HAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。三、人工智能的研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導人工智能研究。日本1982年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快?！倍硪粋€美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。[1]關于什么是“智能”，就問題多多了。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域
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