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人工智能簡介-資料下載頁

2025-02-20 16:16本頁面
  

【正文】 ; ? 求解問題時,可以比較快地球的一個近似解。 該方法不適合于模擬人的邏輯思維過程,而且就目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀來看,由固定的體系結(jié)構(gòu)與組成方案所構(gòu)成的系統(tǒng)還達不到開發(fā)多種多樣知識的要求。 (3) 系統(tǒng)集成 ? 符號方法善于模擬人的邏輯思維過程 , 求解問題時 , 如果問題有解 , 它可以準確地求出最優(yōu)解;但求解過程的運算量將隨問題的復雜性的 增加成指數(shù)性增長 , 另外其知識和信息的符號化過程需要由人來完成 , 它自身不具備這種功能 。 ? 連接機制方法善于模擬人的形象思維過程 , 求解問題時 , 由于它的并 行處理能力 , 可以較快地得到問題的解 , 但解一般是近似的 , 次優(yōu) 的;另外 , 該方法求解問題的過程是隱式的 , 難以對求解過程以顯 式解釋 。 ? 將兩個方法結(jié)合起來 , 取長補短 。 通過形象思維得到一個直覺的解或給出一種假設(shè) , 然后用邏輯思維進行仔細的論證或搜索 , 最終得到一個最優(yōu)解 。 但兩種方法存在太多的不同 , 因此將其結(jié)合起來還要克服許多困難 。 就目前的研究而言 , 這兩種方法結(jié)合起來有兩種途徑: 結(jié)合 —— 即兩者分別保持原來的結(jié)構(gòu),但密切合作,任何一方都可以把 自己不能解決的問題轉(zhuǎn)化給另一方; 統(tǒng)一 —— 把兩者自然統(tǒng)一在一個系統(tǒng)中,即由邏輯思維的功能,友友形 象思維的功能。 目前的一些體系結(jié)構(gòu)有: ? 黑盒 /細線結(jié)構(gòu)( Blackbox/Thinwire) ? 黑盒模塊化( Blackbox modularity) ? 并行管理和控制( Parallel monitoring and control) ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的符號化機制( The symbolic setup of a neural ) ? 符號信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取機制( neural acquisition of symbolic information) ? 兩院結(jié)構(gòu)( Bicameral architecture) 5. Research Fields 1. 專家系統(tǒng) 專家系統(tǒng)是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng) , 它應(yīng)用人工智能技術(shù) , 模擬人類專家求解問題的思維過程求解領(lǐng)域內(nèi)的各種問題 , 其水平可以達到甚至超過人類專家的水平 。 2. 機器學習 它主要研究如何使計算機具有類似于人的學習能力 , 使計算機能通過學習自動獲取知識與技能 , 實現(xiàn)自我完善 。 3. 模式識別 模式識別是研究如何使機器具有感知能力的一個研究領(lǐng)域 , 其中主要研究視覺模式和聽覺模式 。 4. 自然語言理解 研究如何讓計算機理解人類自然語言的一個研究領(lǐng)域 。 5. 自動定理證明 定理證明的實質(zhì)是對前提 P和結(jié)論 Q, 證明 P?Q的永真性 。 魯賓遜提出的歸結(jié)原理是定理證明得以在計算機上實現(xiàn) , 對機器推理作出了重要貢獻 。 6. 自動程序設(shè)計 7. 機器人學 8. 博奕 人工智能研究搏奕的目的并不是為了讓計算基于人進行下棋 、 打牌之類的游戲 , 而是通過對搏奕研究來檢驗?zāi)承┤斯ぶ悄芗夹g(shù)是否達到對人類智能的模擬 , 因為搏奕是一種智能性很強的競爭活動 。 9. 智能決策支持系統(tǒng) 決策支持系統(tǒng)是在管理信息系統(tǒng)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的計算機管理系統(tǒng) 。智能決策支持系統(tǒng)即是將人工智能技術(shù)應(yīng)用于決策支持系統(tǒng)而形成的 。 10. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 是一個用大量簡單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡(luò) , 用來模擬人的大腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能 。 THE END —— 青龍山下 演講完畢,謝謝觀看!
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