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探索人工智能技術(shù)新模式研究，ICAI研究的主要內(nèi)容有哪些

來源：整理時間：2023-05-20 03:48:24 編輯：智能門戶手機版

1，ICAI研究的主要內(nèi)容有哪些

人工智能（Artificial lnielligence簡稱AI）是一門以研究用計算機來模擬，延伸和擴展人的智能，以實現(xiàn)“機器思維”或腦力勞動自動化的學(xué)科。其主要的研究內(nèi)容是“知識的表示方法”／問題求解方法”和“機器學(xué)習(xí)”（知識的自動獲?。?。智能計算機輔助教學(xué)一1CAI （IntelligenceComputer－Assisted lnstrnction）屬于人工智能的一個分支領(lǐng)域，ICAI是以認(rèn)知科學(xué)和思維科學(xué)為理論基礎(chǔ)，綜合人工智能技術(shù)，教育心理學(xué)等多門學(xué)科的知識對學(xué)生實施教育的一門新的教育技術(shù)。其目的在于通過研究人類學(xué)習(xí)思維的特征和過程，尋求學(xué)習(xí)知識的模式，使學(xué)生獲得個別化自適應(yīng)性學(xué)習(xí)的獲取知識方法，從而使學(xué)生學(xué)得更快。更有效。

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2，人工智能領(lǐng)域最新研究有哪些

【經(jīng)典的人工智能成果】人機對弈 1996年2月10～17日， Garry Kasparov以4：2戰(zhàn)勝“深藍(lán)” （Deep Blue）。 1997年5月3～11日， Garry Kasparov以3.5：2.5輸于改進(jìn)后的“深藍(lán)” 。 2003年2月Garry Kasparov 3:3戰(zhàn)平 “小深”(Deep Junior)。 2003年11月Garry Kasparov 2:2戰(zhàn)平 “X3D德國人” (X3D-Fritz )。模式識別指紋識別人臉識別語音識別文字識別圖像識別車牌識別知識工程以知識本身為處理對象，研究如何運用人工智能和軟件技術(shù)，設(shè)計、構(gòu)造和維護知識系統(tǒng) 專家系統(tǒng) 智能搜索引擎計算機視覺和圖像處理機器翻譯和自然語言理解數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)

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3，求初識人工智能相關(guān)論文資料

關(guān)于人工智能的定義眾說不一。美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授下過這樣一個定義:“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(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算機去做過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),英文縮寫為 AI,也稱機器智能。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。它是從計算機應(yīng) 用系統(tǒng)的角度出發(fā) , 研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng) , 來模擬人類智能活動的能力, 以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能就其本質(zhì)而言 , 是對人的思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能 , 更不會超過人的智能。對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)機制 , 制造出 “類人腦”的機器;二是功能模擬,暫時撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu), 而從其功能過程進(jìn)行模擬。人工智能可以分為強人工智能和弱人工智能。強人工智能觀點認(rèn)為有可能制造出真正能推理 (Reasoning) 和解決問題 (Problem solving)的智能機器,并且,這樣的機器能將被認(rèn)為是有知覺的, 有自我意識的。弱人工智能觀點認(rèn)為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器 , 這些機器只不過看起來像是智能的 , 但并不真正擁有智能 , 也不會有自主意識。人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個階段: 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,如機器定理證明、跳棋程序、 LISP 表處理語言等。但由于解法推理能力有限,以及機器翻譯失敗等,使人工智能走入低谷。這一階段的特點是:重視問題求解的方法,忽視知識重要性。第二階段:20 世紀(jì) 60 年代末到 70 年代,專家系統(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 語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā),將人工智能引向了實用化。1969 年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(IJCAI)。第三階段:20 世紀(jì) 80 年代,隨著第五代計算機的研制,人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982 年開始了“第五代計算機研制計劃”,即“知識信息處理計算機系統(tǒng)KIPS”,其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗,但它的開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,美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 國際會議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后, 各國在神經(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。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)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展,人工智能開始由單個智能主體研究轉(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)的分布式問題求解,而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解,將人工智能面向?qū)嵱?。人工智能研究范疇有自然語言處理 , 知識表現(xiàn),智能搜索,推理,知識獲取,組合調(diào)度問題,感知問題,模式識別,邏輯程序設(shè)計,軟計算,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)專家系統(tǒng)。依靠人類已有的知識建立起來的知識系統(tǒng),目前專家系統(tǒng)是人工智能研究中開展較早、最活躍、成效最多的領(lǐng)域。(2)機器學(xué)習(xí)。主要在三個方面進(jìn)行:一是研究人類學(xué)習(xí)的機理、人腦思維的過程;二是機器學(xué)習(xí)的方法;三是建立針對具體任務(wù)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。(3)模式識別。研究如何使機器具有感知能力,主要研究視覺模式和聽覺模式的識別。(4)理解自然語言。計算機如能“聽懂”人的語言,便可以直接用口語操作計算機,這將給人們帶極大的便利。(5)機器人學(xué)。機器人是一種能模擬人的行為的機械,對它的研究經(jīng)歷了三代發(fā)展過程:第一代(程序控制)機器人:這種機器人只能刻板地按程序完成工作,環(huán)境稍有變化就會出問題,甚至發(fā)生危險。第二代(自適應(yīng))機器人:這種機器人配備有相應(yīng)的感覺傳感器, 能取得作業(yè)環(huán)境、操作對象等簡單的信息,并由機器人體內(nèi)的計算機進(jìn)行分析處理,控制機器人的動作。第三代(智能)機器人:智能機器人具有類似人的智能,它裝備了高靈敏度傳感器,因而具有超過人的視覺、聽覺、www.homelunwen.com 、嗅覺、觸覺的能力,能對感知的信息進(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)、提高已掌握知識的能力。(6)智能決策支持系統(tǒng)。20 世紀(jì) 80 年代以來專家系統(tǒng)在許多方面取得成功,將人工智能中特別是智能和知識處理技術(shù)應(yīng)用于決策支持系統(tǒng),擴大了決策支持系統(tǒng) 的應(yīng)用范圍,提高了系統(tǒng)解決問題的能力,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)和工作機理。

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