20xx淺談人工智能技術(shù)的發(fā)展精選(已改無(wú)錯(cuò)字)
2025-03-30 04 本頁(yè)面
【正文】 現(xiàn)實(shí)在征詢題求解中的應(yīng)用人工智能的第一大成確實(shí)是下棋，在下棋程序中應(yīng)用的某些技術(shù) 如向前看幾步 把困難的征詢題分解成一些較容易的子征詢題 開展成為搜索和征詢題歸納如此的人工智能 根本技術(shù) 今天的計(jì)算機(jī)程序已能夠到達(dá)下各種方盤棋和國(guó)際 象棋的錦標(biāo)賽水平 但是 尚未處理包括人類棋手具有的但尚不 能明確表達(dá)的才能 如國(guó)際象棋大師們洞察棋局的才能 另一個(gè)征詢題是涉及征詢題的原概念，在人工智能中叫征詢題表示的選擇人們常能找到某種考慮征詢題的方法，從而使求解變?yōu)樘幚碓撜髟冾}到目前為止人工智能程序已能明白如何考慮它們要處理的征詢題 。? 虛擬現(xiàn)實(shí)在物景分析中的應(yīng)用 [3]計(jì)算機(jī)視覺(jué)已從方式識(shí)別的一個(gè)研究領(lǐng)域開展為一門獨(dú)立 的學(xué)科。視覺(jué)是感知征詢題之一。整個(gè)感知征詢題的要點(diǎn)是構(gòu)成一個(gè) 精練的表示．以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數(shù) 據(jù)。最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統(tǒng)的目的。機(jī)器視覺(jué)的 前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動(dòng)式定性視覺(jué)、動(dòng)態(tài)和時(shí)變 視覺(jué)、三維景物的建模與識(shí)別、實(shí)時(shí)圖像壓縮傳送和復(fù)原、多光譜 和彩色圖像的處理與解釋等。機(jī)器視覺(jué)已在機(jī)器人裝配、衛(wèi)星圖 像處理、工業(yè)過(guò)程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)以及電視實(shí)況轉(zhuǎn)播等 領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。? 虛擬現(xiàn)實(shí)在知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)中的應(yīng)用[4]知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)也叫數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。是儲(chǔ)存某學(xué)科大量事實(shí)的計(jì)算 機(jī)軟件系統(tǒng)．它們能夠答復(fù)用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種征詢題。 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)爽朗的分支。為了有效地 表示、儲(chǔ)存和檢索大量事實(shí)，已經(jīng)開展了許多技術(shù)。但是在設(shè)計(jì)智 能信息檢索系統(tǒng)時(shí)仍然遇到特別多征詢題。包括對(duì)自然語(yǔ)言的理解： 按照儲(chǔ)存的事實(shí)演繹的征詢題、理解詢征詢和演繹答案所需要的 知識(shí)都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù)所表示的知識(shí)。? 虛擬現(xiàn)實(shí)在專家系統(tǒng)中的應(yīng)用 [5]專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)．其內(nèi)部具有大量專家 水平的某個(gè)領(lǐng)域知識(shí)與經(jīng)歷．能夠利用人類專家的知識(shí)和處理征詢 題的方法來(lái)處理該領(lǐng)域的征詢題。也確實(shí)是說(shuō)．專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大 量專門知識(shí)與經(jīng)歷的程序系統(tǒng)．它應(yīng)用人工智能技術(shù)．按照某個(gè)領(lǐng) 域一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識(shí)和經(jīng)歷進(jìn)展推理和推斷．模仿人 類專家的決策過(guò)程。以處理那些需要專家決定的復(fù)雜征詢題?，F(xiàn)有的 專家系統(tǒng)都局限在一定范圍內(nèi)．而且沒(méi)有人類那種能夠明白本人什 么時(shí)候可能出錯(cuò)的感受．新的研究包括應(yīng)用專家系統(tǒng)來(lái)教初學(xué)者． 以及請(qǐng)教有經(jīng)歷的專業(yè)人員。專家系統(tǒng)和傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序本質(zhì)的 不同之處在于．專家系統(tǒng)所要處理的征詢題一般沒(méi)有算法解．同時(shí)經(jīng) 常要在不完全、不精確或不確定的信息根底上做出結(jié)論。它能夠解 決的征詢題一般包括解釋、預(yù)測(cè)、診斷、設(shè)計(jì)、規(guī)劃、監(jiān)視、修理、指導(dǎo)和 操縱等。新一代專家系統(tǒng)有分布式專家系統(tǒng)和協(xié)同式專家系統(tǒng)等． 它們不但采納基于規(guī)那么的方法。而且還采納基于模型的原理．[6]人工智能(AI)學(xué)科自1956年誕生至今已走過(guò)50多個(gè)年頭。就研究 解釋和模仿人類智能、智能行為及其規(guī)律這一總目的來(lái)說(shuō)，已經(jīng)邁出了 可喜的一步，某些領(lǐng)域已獲得r相當(dāng)?shù)倪M(jìn)展。但從整個(gè)開展的過(guò)程來(lái) 看，人工智能開展曲折，而且還面臨不少難題，主要有以下幾個(gè)方面：? 計(jì)算機(jī)博弈的困難博弈是自然界的一種普遍現(xiàn)象，它表如今對(duì)自然界事物的對(duì)策或 智力競(jìng)爭(zhēng)上。博弈不僅存在于下棋之中，而且存在于政治、經(jīng)濟(jì)、軍事和 生物的斗智和競(jìng)爭(zhēng)之中。盡管西洋跳棋和國(guó)際象棋的計(jì)算機(jī)程序已經(jīng) 到達(dá)了相當(dāng)高的水平，然而計(jì)算機(jī)博弈仍然面llfli著宏大的困難。這主要 表如今以下兩個(gè)方面的『口j題：其一是組合爆炸征詢題，狀態(tài)空間法是人工 智能中根本的方式化方法。假設(shè)用博弈樹來(lái)表示狀態(tài)空間，關(guān)于幾種常見(jiàn) 的棋類，其狀態(tài)空間都大得驚人，例如，西洋跳棋為10的40次方，國(guó)際 象棋為lO的120次方，圍棋那么是lO的700次方。如此宏大的狀態(tài)空 間，現(xiàn)有計(jì)算機(jī)是特別難忍耐的。其二是如今的博弈程序往往是針對(duì)二人 對(duì)弈、棋局公開、有確定走步的一類棋類進(jìn)展研制的。而關(guān)于多人對(duì)弈、 隨機(jī)性的博弈這類征詢題，至少目前計(jì)算機(jī)仍然難以模仿實(shí)現(xiàn)的。? 機(jī)器翻譯所面臨的征詢題在計(jì)算機(jī)誕生的初期，有人提出了用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)翻譯的設(shè)想。 目前機(jī)器翻譯所面臨的征詢題仍然是1964年語(yǔ)言學(xué)家黑列爾所說(shuō)的構(gòu) 成的單詞和歧義性征詢題。歧義性征詢題不斷是自然語(yǔ)言理解(NLU) 中的一大難關(guān)。同樣一個(gè)句子在不同的場(chǎng)合使用，其含義的差異是司空 見(jiàn)慣的。因而，要消除歧義性就要對(duì)原文的每一個(gè)句子及其上下文進(jìn)展 分析理解，尋找導(dǎo)致歧義的詞和詞組在上下文中的精確意義。然而，計(jì) 算機(jī)卻往往孤立地將句子作為理解單位。另外，即便對(duì)原文有了一定的 理解，理解的意義
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