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【導(dǎo)讀】有效地適應(yīng)環(huán)境的綜合能力。通俗地講，智能是個(gè)。人類個(gè)體的智能是一種綜合性能力。1）感知與認(rèn)識(shí)事物、客觀世界與自我的能力；2）通過(guò)學(xué)習(xí)取得經(jīng)驗(yàn)、積累知識(shí)的能力；和解決問(wèn)題的能力；4）聯(lián)想、推理、判斷、決策的能力；5）運(yùn)用語(yǔ)言進(jìn)行抽象、概括的能力；6）發(fā)現(xiàn)、發(fā)明、創(chuàng)造、創(chuàng)新的能力；7）實(shí)時(shí)地、迅速地、合理地應(yīng)付復(fù)雜環(huán)境的能力；8）預(yù)測(cè)、洞察事物發(fā)展變化的能力；等。離開(kāi)特定時(shí)間說(shuō)智。能是困難的、沒(méi)有意義的。和復(fù)雜環(huán)境下的動(dòng)作行為?；?，促進(jìn)知識(shí)密集型經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。諾依曼計(jì)算機(jī)模型。模擬人腦實(shí)現(xiàn)智能，開(kāi)創(chuàng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。算法可循，即使有計(jì)算方法，也是NP問(wèn)題。題大大簡(jiǎn)化，可在浩瀚的搜索空間中迅速找到解答。經(jīng)常會(huì)取得有關(guān)問(wèn)。題的滿意解，而非數(shù)學(xué)上的最優(yōu)解。2）Newell研制了啟發(fā)式程序LogicTheorist。4）McCarthy建立LISP，不僅可以處理數(shù)值，2）Feigenbaum研制成功DENDRAL化學(xué)專家系統(tǒng)，
【正文】 的相互作用或影響均建立起結(jié)構(gòu)描述，通過(guò)局部因果性的傳播和行為合成，獲得實(shí)際物理系統(tǒng)的行為描述和功能描述 人工智能的主要研究?jī)?nèi)容 七、自動(dòng)推理 主要工作 5）不確定性推理：不確定性來(lái)自人類的主觀認(rèn)識(shí)與客觀實(shí)際之間存在的差異。事物發(fā)生的隨機(jī)性，人類知識(shí)的不完全、不可靠、不精確和不一致，自然語(yǔ)言中存在的模糊性和歧義性均反映了這種差異，均會(huì)帶來(lái)不確定性。 有代表性的不確定性理論和推理方法有：概率論，Bayes理論，證據(jù)理論 (Dempster和 Shafer)，模糊集理論等。 人工智能的主要研究?jī)?nèi)容 八、機(jī)器學(xué)習(xí) 知識(shí)、知識(shí)表示及運(yùn)用知識(shí)的推理算法是人工智能的核心，而機(jī)器學(xué)習(xí)則是關(guān)鍵問(wèn)題。 學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)是獲取知識(shí)、積累經(jīng)驗(yàn)、改進(jìn)性能、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、適應(yīng)環(huán)境的過(guò)程。其基本機(jī)制是設(shè)法將在一種情形下成功的表現(xiàn)行為轉(zhuǎn)移到另一類似的新情形中去。 學(xué)習(xí)種類 1）無(wú)知識(shí)的學(xué)習(xí)：神經(jīng)元模擬和基于決策論方法的自適應(yīng)和自組織系統(tǒng)。 人工智能的主要研究?jī)?nèi)容 八、機(jī)器學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)種類 2）歸納學(xué)習(xí)： AQ算法、 ID3算法等。 3）分析學(xué)習(xí)（實(shí)例學(xué)習(xí)）：基于解釋的學(xué)習(xí)、知識(shí)塊（ Chunking）學(xué)習(xí)。 4）類比學(xué)習(xí) 5）發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)：根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或模型重新發(fā)現(xiàn)定律的方法。 人工智能的主要研究?jī)?nèi)容 八、機(jī)器學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)種類 6）遺傳學(xué)習(xí)：自然選擇、變異。 7）連接學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。 8）數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)：主要發(fā)現(xiàn)分類規(guī)則、特征規(guī)劃、關(guān)聯(lián)規(guī)則、差異規(guī)則、演化規(guī)則、異常規(guī)則等。 其方法有統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等。 人工智能的主要研究?jī)?nèi)容 九、分布式人工智能（ Distributed AI） 第一屆 DAI會(huì)議是在 1980年。 基本概念 DAI是研究在邏輯上或物理上分散的智能動(dòng)作者如何協(xié)調(diào)其智能行為（知識(shí)、技能和規(guī)劃），求解單目標(biāo)和多目標(biāo)問(wèn)題，為設(shè)計(jì)和建立大型復(fù)雜的智能系統(tǒng)或計(jì)算機(jī)支持協(xié)同工作 (CSCW)提供有效途徑。 人工智能的主要研究?jī)?nèi)容 九、分布式人工智能（ Distributed AI） 第一屆 DAI會(huì)議是在 1980年。 主要內(nèi)容 1）分布式問(wèn)題求解 (DPS) 2）多 Agent系統(tǒng) (MAS) Agent是自主的，可能是預(yù)先存在的，并且是異構(gòu)的，是一開(kāi)放的系統(tǒng)。 人工智能的主要研究?jī)?nèi)容 十、人工思維模型 真實(shí)世界 柔性信息處理 集體智能 開(kāi)放式自主系統(tǒng) 人工智能的主要研究?jī)?nèi)容 十一、知識(shí)系統(tǒng) 知識(shí)工程已成為人工智能應(yīng)用最顯著的特點(diǎn)。 知識(shí)系統(tǒng)主要研究?jī)?nèi)容： 專家系統(tǒng) 知識(shí)庫(kù) +推理機(jī) 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng) 將知識(shí)以一定的結(jié)構(gòu)存入，進(jìn)行知識(shí)管理，實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享 智能決策系統(tǒng) 知識(shí)科學(xué) 人工智能的主要研究?jī)?nèi)容 謝謝！ Thanks for your attention! 三段論 所 有 假 日 都 是 有 薪 日 所 有 節(jié) 日 都 是 假 日 結(jié) 論 : 所 有 節(jié) 日 都 是 有 薪 日 Back
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