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1，智能思維是什么

是人類大腦認識世界的活動。思維也需要認識嗎？需要，因為它是世界的一部分。為什么要認識思維？為了管理它。人能夠管理思維嗎？能，因為人愿意思維就思維，愿意思維什么就思維什么，愿意思維多長時間就思維多長時間，愿意停止思維就停止思維，思維像說話、走路一樣是被動的，它不是牧羊人，是被牧的羊。為什么要管理思維？為了發(fā)揮思維作用、提高思維效率、改善思維效果。思維管理包括什么？包括思維內容管理、思維方式管理、思維態(tài)度管理、思維作風管理、思維時間管理、思維空間管理、思維目標管理、思維路線管理、思維步驟管理、思維成本管理、思維原料管理和思維產品管理等。思維管理的目的是什么？是克服無目標思維、無計劃思維、無原料思維、無價值思維、片面思維、孤立思維、靜止思維、保守思維、消極思維、過度思維和輾轉思維等不良習慣。為什么要重視思維管理？因為思維往往比知識重要。思維與知識是什么關系？是做飯與飯的關系，是挖煤與煤的關系，是種花與花的關系，是制衣與衣的關系。像物質生產的結果是產品一樣，思維活動的結果是知識，思維產生知識。人們?yōu)槭裁春鲆暳怂季S管理？因為錯誤地認為思維是支配者而不是被支配對象，因為很少思考人的有形活動與無形活動的辨證關系。人們?yōu)槭裁春鲆暳藢λ季S的研究？因為“燈下黑”。忽視思維管理有什么不好？比忽視知識管理造成的損失還要大。加強思維管理有什么意義？有利于增加知識、轉變觀念、優(yōu)化行為、開拓創(chuàng)新

智能思維？？是不是人工智能那種？？

智能思維是什么

2，學習人工智能AI需要哪些知識

關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無意識的思維（unconscious_mind）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關于動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。人工智能目前在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人，經濟政治決策，控制系統，仿真系統中得到應用－－機器視覺:指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統等。人工智能(Artificial Intelligence)是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學科。其主要任務是建立智能信息處理理論，進而設計可以展現某些近似于人類智能行為的計算系統。AI作為計算機科學的一個重要分支和計算機應用的一個廣闊的新領域，它同原子能技術，空間技術一起被稱為20世紀三大尖端科技。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產生式表示法、語義網絡表示法和框架表示法等。常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關系?？煞譃闊o信息導引的盲目搜索和利用經驗知識導引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數來表示，啟發(fā)式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點的超大規(guī)模的搜索問題。機器學習是人工智能的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規(guī)定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設數據庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領域(如醫(yī)療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統向多主體的分布式人工智能系統發(fā)展，這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。

人工智能的方向很多：知識挖掘、語音識別、圖像理解、機器學習等。選擇一個主攻方向，找自己要解決的問題。查閱相關參考文獻，深入研究下去。如果是想了解一下，可以找些相關的書籍來閱讀。但是這樣的結果，可能會造成深度不夠，前沿性不足。

學習人工智能AI需要哪些知識

3，人工智能需要什么基礎

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(consciousness)、自我(self)、思維(mind)(包括無意識的思維(unconscious_mind)等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關于動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。人工智能目前在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人，經濟政治決策，控制系統，仿真系統中得到應用--機器視覺:指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統等。人工智能(Artificial Intelligence)是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學科。其主要任務是建立智能信息處理理論，進而設計可以展現某些近似于人類智能行為的計算系統。AI作為計算機科學的一個重要分支和計算機應用的一個廣闊的新領域，它同原子能技術，空間技術一起被稱為20世紀三大尖端科技。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產生式表示法、語義網絡表示法和框架表示法等。常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關系?？煞譃闊o信息導引的盲目搜索和利用經驗知識導引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數來表示，啟發(fā)式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點的超大規(guī)模的搜索問題。機器學習是人工智能的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規(guī)定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設數據庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領域(如醫(yī)療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統向多主體的分布式人工智能系統發(fā)展，這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。需要算法的積累：人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等等算法;當然還有各個領域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時間的積累。

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。

人工智能需要什么基礎