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【正文】 用有一個(gè)感性的認(rèn)識。 現(xiàn)在符號計(jì)算軟件有一些共同的特點(diǎn)就是在可以進(jìn)行符號運(yùn)算、數(shù)值計(jì)算和圖形顯示等同時(shí),還具有高效的可編程功能。專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。目前，專家系統(tǒng)主要采用基于規(guī)則的知識表示和推理技術(shù)。在目前的情況下，計(jì)算機(jī)輔助翻譯應(yīng)該是一個(gè)比較好的實(shí)際選擇。國際上有關(guān)專家分析認(rèn)為機(jī)器翻譯要想達(dá)到類似人工翻譯一樣的流暢程度，至少還要經(jīng)歷15年時(shí)間的持續(xù)研究，但在人類對語言研究還沒有清楚“人腦是如何進(jìn)行語言的模糊識別和判斷”的情況下，機(jī)器翻譯要想達(dá)到100%的準(zhǔn)確率是不可能的。這個(gè)測試大概就是通過幾個(gè)人與一臺待測試的機(jī)器之間進(jìn)行對話。這個(gè)時(shí)候，人工智能就在某一領(lǐng)域表現(xiàn)出比一般人更加卓越的能力。我們現(xiàn)在所涉及的基于邏輯歸納的人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)和歸納學(xué)習(xí)的系統(tǒng)研究還處于初級階段。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算都曾經(jīng)解決過許多數(shù)學(xué)上的難題，它們與專家系統(tǒng)一樣，為其它各個(gè)學(xué)科起了很大的促進(jìn)作用。人工智能的研究單純就是為了這個(gè)么？我個(gè)人認(rèn)為，能夠做出像人一樣聰明的機(jī)器是件好事，不過如果要求機(jī)器做到人的某些不好的特性，例如，懶惰、貪婪、罪惡等等，就不必了，做了也是自掘墳?zāi)?。能夠造出這樣的具有人類智能的機(jī)器，是科學(xué)家們一直的理想。這樣，翻譯者只需將精力集中在創(chuàng)造性的思考上，有利于工作效率的提高。在新一代專家系統(tǒng)中，不但采用基于規(guī)則的推理方法，而且采用了諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法與技術(shù)。具體應(yīng)用就很多了，例如血液凝結(jié)疾病診斷系統(tǒng)、電話電纜維護(hù)專家系統(tǒng)、花布圖案設(shè)計(jì)和花布印染專家系統(tǒng)等等。首先,多數(shù)計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)對計(jì)算機(jī)硬件有較高的要求,在進(jìn)行符號運(yùn)算時(shí),通常需要很大的內(nèi)存和較長的計(jì)算時(shí)間,而精確的代數(shù)運(yùn)算以時(shí)間和空
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