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1，人工智能怎么做

人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法（Engineering，approach），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（Modeling，approach），它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。本書介紹的遺傳算法（Generic，Algorithm，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeural，Network，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復(fù)雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應(yīng)的邏輯就會很復(fù)雜（按指數(shù)式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。采用后一種方法時，編程者要為每一角色設(shè)計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習(xí)，能漸漸地適應(yīng)環(huán)境，應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓(xùn)，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學(xué)的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應(yīng)用于復(fù)雜問題，通常會比前一種方法更省力。

人工智能分傳統(tǒng)的編程技術(shù)和模擬法，遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均屬于模擬發(fā)，人工智能是以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。有興趣可以到學(xué)校參觀學(xué)習(xí)。

這個說很簡單，做很復(fù)雜，所以不好說

能者為師。

人工智能怎么做

2，如何實現(xiàn)人工智能與大數(shù)據(jù)相結(jié)合

首先，兩者都在發(fā)展過程中。實現(xiàn)兩者結(jié)合，面臨兩個相反的發(fā)展方向：一、保持現(xiàn)有系統(tǒng)技術(shù)不變，而收集得到的大數(shù)據(jù)，做為主導(dǎo)。人工智能的發(fā)展，為大數(shù)據(jù)的使用提供技術(shù)支持。人工智能技術(shù)處于從屬地位。顯然，這樣束縛了人工智能的發(fā)展。采用這種思路的公司，最終結(jié)局是，大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)被新興的人工智能公司搶占。二、放棄現(xiàn)有大數(shù)據(jù)所依賴的成熟的系統(tǒng)技術(shù)。人工智能獨立發(fā)展，成熟以后，現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)資源再與人工智能系統(tǒng)改碼對接。這個問題，等于人工智能的發(fā)展方向問題。要搞一種依賴現(xiàn)有編碼語言的應(yīng)用技術(shù)呢？還是要搞一種電子產(chǎn)品人格化的基礎(chǔ)技術(shù)？若決心搞后者，可不僅僅要顛覆應(yīng)用軟件與操作系統(tǒng)，甚至硬件、芯片，都必須改動。所以，那個戰(zhàn)勝李世石的阿拉法狗，沒有前途。程序化的人工智能，一路艱辛，沒有前途。人格化的人工智能，才是光明大路。而且比多數(shù)人想象的要容易得多。附加說明：程序化與人格化的主要差別是什么？程序化人工智能，內(nèi)容與形式層層分離。數(shù)碼段的編碼方案出自人為約定。依賴單是非邏輯。數(shù)碼段具備的含義，需要層層翻譯。各輸入輸出設(shè)備之間，不具有如同量子糾纏一樣的含義糾纏關(guān)系。人格化人工智能，內(nèi)容與形式和諧統(tǒng)一。數(shù)碼編碼方案出自人的注意力運行原理。依賴多是非邏輯。從輸入到運算，到輸出，結(jié)構(gòu)簡潔，一體和諧同步。含義相互糾纏，如同一體。不需要設(shè)備驅(qū)動程序，也不需要應(yīng)用程序，只有一個操作系統(tǒng)?；蚋拿凶鲞\行系統(tǒng)。

人工智能需要有大數(shù)據(jù)支撐人工智能主要有三個分支：1.基于規(guī)則的人工智能；2.無規(guī)則，計算機讀取大量數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智能；3.基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的一種深度學(xué)習(xí)?；谝?guī)則的人工智能，在計算機內(nèi)根據(jù)規(guī)定的語法結(jié)構(gòu)錄入規(guī)則，用這些規(guī)則進行智能處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智能實際上的主流分支是后兩者。而后兩者都是通過“計算機讀取大量數(shù)據(jù)，提升人工智能本身的能力/精準(zhǔn)度”。如今，大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的cpu對其進行處理，所以才有了人工智能后兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智能就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準(zhǔn)度。同時，采用人工智能的服務(wù)作為高附加值服務(wù)，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，使得人工智能進一步優(yōu)化。

如何實現(xiàn)人工智能與大數(shù)據(jù)相結(jié)合

3，人工智能怎么運行

AI簡介 AI(Artificial Intelligence，人工智能) ?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的, 現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確, 因之當(dāng)代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的, 人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展, 一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)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(guān)。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。常識，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)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(yīng)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(chǔ)。結(jié)構(gòu)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(guān)系?？煞譃闊o信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗知識導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數(shù)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(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機器學(xué)習(xí)是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學(xué)習(xí)機制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統(tǒng)所需要的知識，當(dāng)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(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時知識共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問題。 `

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