人工智能的發(fā)展及應(yīng)用(完整版)
【正文】 主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機,人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。 人工智能的發(fā)展及應(yīng)用這是個信息爆炸自動控制飛速發(fā)展的時代，而在這樣的時代中，人工智能也取得了飛速的發(fā)展。換句話說,就是將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子。1978年美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”,該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業(yè)領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。人工智能的發(fā)展人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個階段: 孕育階段:古希臘的Aristotle（亞里士多德）（前384322），給出了形式邏輯的基本規(guī)律。第二階段: 60 年代末到70 年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮DENDRAL 化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN 疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR 探礦系統(tǒng)、HearsayII 語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。另外，由于Hopfield 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能研究尚存在不少問題，這主要表現(xiàn)在下列幾個方面：1 宏觀與微觀隔離一方面是哲學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出”智能”就算相當成功了。一、何謂“人工智能”?“智能”源于拉丁語Legere,字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集,并由此進行選擇,形成一個東西。人們認為“人工智能”是計算機科學(xué)技術(shù)的前沿科技領(lǐng)域?？梢詺w納為八個字:機器智能、智能機器。如:機器博突的智能軟件、智能控制、智能管理、智能通信……的軟件等。因而,只不過是一個低智能的、不聰明的“電腦”。人工智能研究與應(yīng)用雖然取得了不少成果,但離全面推廣應(yīng)用還有很大距離,還有許多問題有待于解決且需要許多學(xué)科的研究專家共同創(chuàng)作。 實用機器人在第三個方面做得比較多，而識別和智能運算是很弱的，尤其是概念知識的存儲形式、邏輯判斷和決策這些方面更是鮮有成果，這正是人工智能要重點解決的問題。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。我們不會去研究機器人足球賽、跳舞機器人這些東西，機器人有很多種：工業(yè)機器人能夠不斷重復(fù)作一些設(shè)定好的精確動作，提高效率，減少失誤；軍用機器人能夠捕捉移動目標并開槍射擊，它需要具有簡單的圖像識別能力；無人飛機也是一種機器人，需要遙感和一些圖像識別能力。人們提出了關(guān)于新一代計算機的各種方案,如:面向知識和符號信息處理的“符號處理機”?！爸悄軝C器”(Intelligent Machine),簡稱IM,研究如何設(shè)計和制造具有更高智能水平的機器,特別是設(shè)計和制造更聰明的計算機。但是,用計
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