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人工智能聯(lián)合會(huì)議,人工智能的演進(jìn)

來(lái)源:整理 時(shí)間:2023-06-17 07:38:12 編輯:智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

1,人工智能的演進(jìn)

第一階段:50年代人工智能的興起和冷落人工智能概念首次提出后,相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果,如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s求解程序LISP表處理語(yǔ)言等。但由于消解法推理能力的有限,以及機(jī)器翻譯等的失敗,使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是:重視問(wèn)題求解的方法,忽視知識(shí)重要性。第二階段:60年代末到70年代,專(zhuān)家系統(tǒng)出現(xiàn),使人工智能研究出現(xiàn)新高潮DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專(zhuān)家系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā),將人工智能引向了實(shí)用化。并且,1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI)。第三階段:80年代,隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制,人工智能得到了很大發(fā)展日本1982年開(kāi)始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”,即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS”,其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗,但它的開(kāi)展形成了一股研究人工智能的熱潮。第四階段:80年代末,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展1987年,美國(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后,各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來(lái)。第五階段:90年代,人工智能出現(xiàn)新的研究高潮由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,人工智能開(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解,而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解,將人工智能更面向?qū)嵱?。另外,由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出,使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。

人工智能的演進(jìn)

2,求初識(shí)人工智能相關(guān)論文資料

關(guān)于人工智能的定義眾說(shuō)不一。美國(guó) 斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授 下過(guò)這樣一個(gè)定義:“人工智能是關(guān)于知識(shí) 的學(xué)科——怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知 識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué) ?!?而麻省理工學(xué)院 的溫斯頓教授認(rèn)為:“人工智能就是研究如 何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能 工作?!比藗兤毡檎J(rèn)為人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫(xiě)為 AI,也稱(chēng)機(jī)器智 能。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系 統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。它是從計(jì)算機(jī)應(yīng) 用系統(tǒng)的角度出發(fā) , 研究如何制造出人造 的智能機(jī)器或智能系統(tǒng) , 來(lái)模擬人類(lèi)智能 活動(dòng)的能力, 以延伸人們智能的科學(xué)。 人工智能就其本質(zhì)而言 , 是對(duì)人的思 維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的 智能 , 更不會(huì)超過(guò)人的智能。 對(duì)于人的思 維模擬可以從兩條道路進(jìn)行, 一是結(jié)構(gòu)模 擬 , 仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制 , 制造出 “類(lèi)人 腦”的機(jī)器;二是功能模擬,暫時(shí)撇開(kāi)人腦 的內(nèi)部結(jié)構(gòu), 而從其功能過(guò)程進(jìn)行模擬。 人工智能可以分為強(qiáng)人工智能和弱人 工智能。強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造 出真正能推理 (Reasoning) 和解決問(wèn)題 (Problem solving)的智能機(jī)器,并且,這樣的 機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺(jué)的, 有自我意識(shí) 的。弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能 真正地推理和解決問(wèn)題的智能機(jī)器 , 這些 機(jī)器只不過(guò)看起來(lái)像是智能的 , 但并不真 正擁有智能 , 也不會(huì)有自主意識(shí)。 人工智 能的研究經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段: 第一階段:20 世紀(jì) 50 年代人工智能的興 起和冷落。人工智能概念首次提出后,出現(xiàn)了 一批顯著的成果,如機(jī)器定理證明、跳棋程序、 LISP 表處理語(yǔ)言等。但由于解法推理能力有 限,以及機(jī)器翻譯失敗等,使人工智能走入低 谷。這一階段的特點(diǎn)是:重視問(wèn)題求解的方 法,忽視知識(shí)重要性。第二階段:20 世紀(jì) 60 年代末到 70 年代,專(zhuān) 家系統(tǒng)出現(xiàn)使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。 DENDRAL 化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN 疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR 探礦系統(tǒng)、Hearsay-II 語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專(zhuān)家系統(tǒng)的研究 和開(kāi)發(fā),將人工智能引向了實(shí)用化。1969 年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(IJCAI)。 第三階段:20 世紀(jì) 80 年代,隨著第五代計(jì) 算機(jī)的研制,人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982 年開(kāi)始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”,即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS”,其目的是使 邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗,但它的開(kāi)展形成了一股研究人工智能的熱潮。 第四階段:20 世紀(jì) 80 年代末,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛 速發(fā)展。1987 年,美國(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 國(guó)際會(huì)議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后, 各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)迅速發(fā)展起來(lái)。 第五階段:20 世紀(jì) 90 年代,人工智能出現(xiàn) 新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互 連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展,人工智能開(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn) 題求解,而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解,將人工智能面向?qū)嵱?。人工智能研究范疇有自然語(yǔ)言處理 , 知識(shí)表現(xiàn),智能搜索,推理,知識(shí)獲取,組合調(diào)度問(wèn)題,感知問(wèn)題,模式識(shí)別,邏輯程序設(shè)計(jì),軟計(jì)算,不精確和不確定的管理,人 工生命,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),復(fù)雜系統(tǒng)等。目前,人工智能是與具體領(lǐng)域相結(jié)合進(jìn)行研究的,有如下領(lǐng)域:(1)專(zhuān)家系統(tǒng)。依靠人 類(lèi)已有的知識(shí)建立起來(lái)的知識(shí)系統(tǒng),目前專(zhuān)家系統(tǒng)是人工智能研究中開(kāi)展較早、最活躍、成效最多的領(lǐng)域。(2)機(jī)器學(xué)習(xí)。主要在三 個(gè)方面進(jìn)行:一是研究人類(lèi)學(xué)習(xí)的機(jī)理、人 腦思維的過(guò)程;二是機(jī)器學(xué)習(xí)的方法;三是建立針對(duì)具體任務(wù)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。(3)模式識(shí)別。研究如何使機(jī)器具有感知能力,主要研究視覺(jué) 模式和聽(tīng)覺(jué)模式的識(shí)別。(4)理解自然語(yǔ)言。計(jì)算機(jī)如能“聽(tīng)懂”人的語(yǔ)言,便可以直接用口語(yǔ)操作計(jì)算機(jī),這將給人們帶極大的便 利。(5)機(jī)器人學(xué)。機(jī)器人是一種能模擬人的行為的機(jī)械,對(duì)它的研究經(jīng)歷了三代發(fā)展過(guò)程:第一代(程序控制)機(jī)器人:這種機(jī)器人只能刻板地按程序完成工作,環(huán)境稍有變化就會(huì)出問(wèn)題,甚至發(fā)生危險(xiǎn)。第二代(自適應(yīng))機(jī)器人:這種機(jī)器人配備有相應(yīng)的感覺(jué)傳感器, 能取得作業(yè)環(huán)境、操作對(duì)象等簡(jiǎn)單的信息,并由機(jī)器人體內(nèi)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析處理,控制機(jī)器人的動(dòng)作。第三代(智能)機(jī)器人:智能機(jī) 器人具有類(lèi)似人的智能,它裝備了高靈敏度傳感器,因而具有超過(guò)人的視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、www.homelunwen.com 、嗅覺(jué)、觸覺(jué)的能力,能對(duì)感知的信息進(jìn)行分析,控制自 己的行為,處理環(huán)境發(fā)生的變化,完成各種復(fù)雜的任務(wù)。而且有自我學(xué)習(xí)、歸納、總結(jié)、提高已掌握知識(shí)的能力。(6)智能決策支持系統(tǒng)。20 世紀(jì) 80 年代以來(lái)專(zhuān)家系統(tǒng)在許多方面取得 成功,將人工智能中特別是智能和知識(shí)處理技術(shù)應(yīng)用于決策支持系統(tǒng),擴(kuò)大了決策支持系統(tǒng) 的應(yīng)用范圍,提高了系統(tǒng)解決問(wèn)題的能力,這就成為智能決策支持系統(tǒng)。(7)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在研究人腦的奧秘中得到啟發(fā),試圖用大量的 處理單元模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理。

求初識(shí)人工智能相關(guān)論文資料

3,淺談人工智能技術(shù)在生活科技中的運(yùn)用技術(shù)

人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果,但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離,還有許多問(wèn)題有待解決,且需要多學(xué)科的研究專(zhuān)家共同合作。未來(lái)人工智能的研究方向主要有:人工智能理論、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和理論、不精確知識(shí)表示及其推理、常識(shí)知識(shí)及其推理、人工思維模型、智能人機(jī)接口、多智能主體系統(tǒng)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與知識(shí)獲取、人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)等。 人工智能(Artificial Intelligence), 英文縮寫(xiě)為 AI, 是一門(mén)由計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、語(yǔ)言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來(lái)的綜合性新學(xué)科。自問(wèn)世以來(lái)AI經(jīng)過(guò)波波折折,但終于作為一門(mén)邊緣新學(xué)科得到世界的承認(rèn)并且日益引起人們的興趣和關(guān)注。不僅許多其他學(xué)科開(kāi)始引入或借用AI技術(shù),而且AI中的專(zhuān)家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理和圖象識(shí)別已成為新興的知識(shí)產(chǎn)業(yè)的三大突破口。 作為一門(mén)學(xué)科,人工智能于1956年問(wèn)世,是由“人工智能之父“McCarthy及一批數(shù)學(xué)家、信息學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家在Dartmouth大學(xué)召開(kāi)的會(huì)議上,首次提出。對(duì)人工智能的研究,由于研究角度的不同,形成了不同的研究學(xué)派。這就是:符號(hào)主義學(xué)派、連接主義學(xué)派和行為主義學(xué)派。 傳統(tǒng)人工智能是符號(hào)主義,它以Newell和Simon提出的物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)為基礎(chǔ)。物理符號(hào)系統(tǒng)是由一組符號(hào)實(shí)體組成,它們都是物理模式,可在符號(hào)結(jié)構(gòu)的實(shí)體中作為組成成分出現(xiàn),可通過(guò)各種操作生成其它符號(hào)結(jié)構(gòu)。物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)認(rèn)為:物理符號(hào)系統(tǒng)是智能行為的充分和必要條件。主要工作是“通用問(wèn)題求解程序“(General Problem Solver, GPS www.bfblw.com 論文網(wǎng)):通過(guò)抽象,將一個(gè)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)變成一個(gè)符號(hào)系統(tǒng),基于此符號(hào)系統(tǒng),使用動(dòng)態(tài)搜索方法求解問(wèn)題。 連接主義學(xué)派是從人的大腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)出發(fā),研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理的本質(zhì)和能力,研究大量簡(jiǎn)單的神經(jīng)元的集團(tuán)信息處理能力及其動(dòng)態(tài)行為。 人們也稱(chēng)之為神經(jīng)計(jì)算。研究重點(diǎn)是側(cè)重于模擬和實(shí)現(xiàn)人的認(rèn)識(shí)過(guò)程中的感覺(jué)、知覺(jué)過(guò)程、形象思維、分布式記憶和自學(xué)習(xí)、自組織過(guò)程。 行為主義學(xué)派是從行為心理學(xué)出發(fā),認(rèn)為智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來(lái)。 人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段: 第一階段:50年代人工智能的興起和冷落 人工智能概念首次提出后,相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果,如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s求解程序、LISP表處理語(yǔ)言等。但由于消解法推理能力的有限,以及機(jī)器翻譯等的失敗,使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是:重視問(wèn)題求解的方法,忽視知識(shí)重要性。 第二階段:60年代末到70年代,專(zhuān)家系統(tǒng)出現(xiàn),使人工智能研究出現(xiàn)新高潮 DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專(zhuān)家系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā),將人工智能引向了實(shí)用化。并且,1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三階段:80年代,隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制,人工智能得到了很大發(fā)展 日本1982年開(kāi)始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃“,即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS“,其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗,但它的開(kāi)展形成了一股研究人工智能的熱潮。 第四階段:80年代末,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展 1987年,美國(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后,各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來(lái)。 第五階段:90年代,人工智能出現(xiàn)新的研究高潮 由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展,人工智能開(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解,而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解,將人工智能更面向?qū)嵱?。另外,由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出,使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。 IBM公司“深藍(lán)“電腦擊敗了人類(lèi)的世界國(guó)際象棋冠軍,美國(guó)制定了以多Agent系統(tǒng)應(yīng)用為重要研究?jī)?nèi)容的信息高速公路計(jì)劃,基于Agent技術(shù)的Softbot(軟機(jī)器人)在軟件領(lǐng)域和網(wǎng)絡(luò)搜索引擎中得到了充分應(yīng)用,同時(shí),美國(guó)Sandia實(shí)驗(yàn)室建立了國(guó)際上最龐大的“虛擬現(xiàn)實(shí)“實(shí)驗(yàn)室,擬通過(guò)數(shù)據(jù)頭盔和數(shù)據(jù)手套實(shí)現(xiàn)更友好的人機(jī)交互,建立更好的智能用戶(hù)接口。圖像處理和圖像識(shí)別,聲音處理和聲音識(shí)別取得了較好的發(fā)展,IBM公司推出了ViaVoice聲音識(shí)別軟件,以使聲音作為重要的信息輸入媒體。國(guó)際各大計(jì)算機(jī)公司又開(kāi)始將“人工智能“作為其研究?jī)?nèi)容。人們普遍認(rèn)為,計(jì)算機(jī)將會(huì)向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。二十一世紀(jì)的信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)?huì)以智能信息處理為中心。 目前人工智能主要研究?jī)?nèi)容是:分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識(shí)系統(tǒng)(包括專(zhuān)家系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)和智能決策系統(tǒng))、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘(從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)我們有用的知識(shí))、遺傳與演化計(jì)算(通過(guò)對(duì)生物遺傳與進(jìn)化理論的模擬,揭示出人的智能進(jìn)化規(guī)律)、人工生命(通過(guò)構(gòu)造簡(jiǎn)單的人工生命系統(tǒng)(如:機(jī)器蟲(chóng))并觀察其行為,探討初級(jí)智能的奧秘)、人工智能應(yīng)用(如:模糊控制、智能大廈、智能人機(jī)接口、智能機(jī)器人等)等等。

淺談人工智能技術(shù)在生活科技中的運(yùn)用技術(shù)

文章TAG:人工人工智能智能聯(lián)合人工智能聯(lián)合會(huì)議

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