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1，人工智能最新成果

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人工智能最新成果

2，人工智能能在哪些領悟獲得突破

人工智能在以下領域，突破較大。人工智能在計算機上實現時有2種不同的方式。一種是采用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領域內作出了成果，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，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。

人工智能能在哪些領悟獲得突破

3，2017人工智能有望在教育領域取得哪些突破

卡內基亞認為，2017年內，AI技術很可能在作業(yè)批改、答疑、輔導、實踐學習等領域取得突破ETS此前曾實驗利用AI技術取代判卷官，成功批閱了GRE和SAT寫作答題，證明AI技術可以被“訓練”做到精準分析和評判學生的答題AI技術同樣將在形成性評估領域發(fā)揮更大作用，它可以通過對學生提出問題－提供答案－提供反饋的形式來形成輔導課程

人工智能的應用領域1、問題求解人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應用的某些技術，如向前看幾步，把困難的問題分解成一些較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題歸納這樣的人工智能基本技術。今天的計算機程序已能夠達到下各種方盤棋和國際象棋的錦標賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手具有的但尚不能明確表達的能力。如國際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個問題是涉及問題的原概念，在人工智能中叫問題表示的選擇，人們常能找到某種思考問題的方法，從而使求解變易而解決該問題。到目前為止，人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問題，即搜索解答空間，尋找較優(yōu)解答。2、邏輯推理與定理證明邏輯推理是人工智能研究中最持久的領域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型的數據庫中的有關事實上，留意可信的證明，并在出現新信息時適時修正這些證明。對數學中臆測的題。定理尋找一個證明或反證，不僅需要有根據假設進行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。3、自然語言處理自然語言的處理是人工智能技術應用于實際領域的典型范例，經過多年艱苦努力，這一領域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領域的主要課題是：計算機系統如何以主題和對話情境為基礎，注重大量的常識——世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個極其復雜的編碼和解碼問題。4、智能信息檢索技術信息獲取和精化技術已成為當代計算機科學與技術研究中迫切需要研究的課題，將人工智能技術應用于這一領域的研究是人工智能走向廣泛實際應用的契機與突破口。5、專家系統專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來，在“ 專家系統”或“ 知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識，所以才能達到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識，也應該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發(fā)現推理過程中出現的差錯，現在這一點已被證實。如在礦物勘測、化學分析、規(guī)劃和醫(yī)學診斷方面，專家系統已經達到了人類專家的水平。成功的例子如：prospector系統（用于地質學的專家系統）發(fā)現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。dendrl系統的性能已超過一般專家的水平，可供數百人在化學結構分析方面的使用。my cin系統可以對血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見。經正式鑒定結果，對患有細菌血液病、腦膜炎方面的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。

2017人工智能有望在教育領域取得哪些突破