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2025-08-04 09:33本頁面
【正文】 得它們縮小了其自身的應(yīng)用范圍。雖然使用計算機進行模式識別的研究與開發(fā)已取得大量成果,有的已成為產(chǎn)品投入實際應(yīng)用,但是它的理論和方法與人的感官識別機制是全然不同的。人的識別手段、形象思維能力,是任何最先進的計算機識別系統(tǒng)望塵莫及的,另一方面,在現(xiàn)實世界中,生活并不是一項結(jié)構(gòu)嚴密的任務(wù)，一般家畜都能輕而易舉地對付,但機器不會,這并不是說它們永遠不會,而是說目前不會。人工智能的發(fā)展前景技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準確地預(yù)測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出，未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。人工智能作為一個整體的研究才剛剛開始,離我們的目標還很遙遠，但人工智能在某些方面將會有大的突破。(1)自動推理是人工智能最經(jīng)典的研究分支,其基本理論是人工智能其它分支的共同基礎(chǔ)。一直以來自動推理都是人工智能研究的最熱門內(nèi)容之一,其中知識系統(tǒng)的動態(tài)演化特征及可行性推理的研究是最新的熱點,很有可能取得大的突破。(2)機器學(xué)習(xí)的研究取得長足的發(fā)展。許多新的學(xué)習(xí)方法相繼問世并獲得了成功的應(yīng)用,如增強學(xué)習(xí)算法、reinforcement learning等。也應(yīng)看到,現(xiàn)有的方法處理在線學(xué)習(xí)方面尚不夠有效,尋求一種新的方法,以解決移動機器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在線學(xué)習(xí)問題是研究人員共同關(guān)心的問題,相信不久會在這些方面取得突破。(3)自然語言處理是AI技術(shù)應(yīng)用于實際領(lǐng)域的典型范例,經(jīng)過A I研究人員的艱苦努力,這一領(lǐng)域已獲得了大量令人矚目的理論與應(yīng)用成果。許多產(chǎn)品已經(jīng)進入了眾多領(lǐng)域。智能信息檢索技術(shù)在Internet技術(shù)的影響下,近年來迅猛發(fā)展,已經(jīng)成為了AI的一個獨立研究分支。由于信息獲取與精化技術(shù)已成為當代計算機科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要研究的課題,將A I技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域的研究是人工智能走向應(yīng)用的契機與突破口。從近年的人工智能發(fā)展來看,這方面的研究已取得了可喜的進展。結(jié)束語人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
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