dxjaaa人工智能(編輯修改稿)
2024-08-31 09:33 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 領(lǐng)域的主要課題是:計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何以主題和對(duì)話情境為基礎(chǔ),注重大量的常識(shí)——世界知識(shí)和期望作用,生成和理解自然語言。這是一個(gè)極其復(fù)雜的編碼和解碼問題。分布式人工智能在20世紀(jì)70年代后期出現(xiàn)，是人工智能研究的一個(gè)重要分支。分布式人工智能系統(tǒng)一般由多個(gè)Agent（智能體）組成，每一個(gè)Agent又是一個(gè)半自治系統(tǒng)，Agent之間以及Agent與環(huán)境之間進(jìn)行并發(fā)活動(dòng)，并通過交互來完成問題求解。計(jì)算機(jī)視覺是一門用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)或模擬人類視覺功能的新興學(xué)科，其主要研究目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)具有通過二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力，這種能力不僅包括對(duì)三維環(huán)境中物體形狀、位置、姿態(tài)、運(yùn)動(dòng)等幾何信息的感知，而且還包括對(duì)這些信息的描述、存儲(chǔ)、識(shí)別與理解。目前，計(jì)算機(jī)視覺已在人類社會(huì)的許多領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。例如，在圖像、圖形識(shí)別方面有指紋識(shí)別、染色體識(shí)字符識(shí)別等；在航天與軍事方面有衛(wèi)星圖像處理、飛行器跟蹤、成像精確制導(dǎo)、景物識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等；在醫(yī)學(xué)方面有圖像的臟器重建、醫(yī)學(xué)圖像分析等；在工業(yè)方面有各種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和生產(chǎn)過程監(jiān)控系統(tǒng)等。信息獲取和精化技術(shù)已成為當(dāng)代計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要研究的課題,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域的研究是人工智能走向廣泛實(shí)際應(yīng)用的契機(jī)與突破口。專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。近年來,在“專家系統(tǒng)”或“知識(shí)工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢(shì)。人類專家由于具有豐富的知識(shí),所以才能達(dá)到優(yōu)異地解決問題的能力。那么計(jì)算機(jī)程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識(shí),也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯(cuò),現(xiàn)在這一點(diǎn)已被證實(shí)。如在礦物勘測(cè)、化學(xué)分析、規(guī)劃和醫(yī)學(xué)診斷方面,專家系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了人類專家的水平。目前人工智能發(fā)展中所面臨的難題人工智能(AI)學(xué)科自1956年誕生至今已走過50多個(gè)年頭,就研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律這一總目標(biāo)來說,已經(jīng)邁出了可喜的一步,某些領(lǐng)域已取得了相當(dāng)?shù)倪M(jìn)展。但從整個(gè)發(fā)展的過程來看,人工智能發(fā)展曲折,而且還面臨不少難題，主要有以下幾個(gè)方面：博弈是自然界的一種普遍現(xiàn)象，它表現(xiàn)在對(duì)自然界事物的對(duì)策或智力競(jìng)爭(zhēng)上。博弈不僅存在于下
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