人工智能学习

人工智能导论 | 绪论

本文主要是介绍人工智能导论 | 绪论,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

绪论

  • 1956年正式提出人工智能(artificial intelligence, AI)这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。
  • 20世纪三大科学技术成就:1、空间技术 2、原子能技术 3、人工智能

智能的概念:

  • 自然界四大奥秘:物质的本质、宇宙的起源、生命的本质、智能的发生。
  • 对智能还没有确切的定义,主要流派有:
    (1)思维理论:智能的核心是思维
    (2)知识阈值理论:智能取决于知识的数量及一般化程度
    (3)进化理论:用控制取代知识的表示
  • 智能是知识与智力的总和:
    知识是一切智能行为的基础。
    智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。

智能的特征

1、感知能力:通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。
2、记忆与思维能力:记忆是存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识,而思维能力是对记忆的信息进行处理。

  • 逻辑思维(抽象思维)
  • 形象思维(直感思维)
  • 顿悟思维(灵感思维)
    3、学习能力:学习既可能是自觉的、有意识的,也可能是不自觉的、无意识的;既可以是有教师指导的,也可以是通过自己实践的。
    4、行为能力(表达能力):人们的感知能力:用于信息的输入。行为能力:信息的输出。

人工智能

  • 人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能。
  • 人工智能学科:一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
  • 图灵测试:1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一个测试,用以说明人工智能的概念。

AI研究的基本内容

1、知识表示

  • 知识表示:将人类知识形式化或者模型化。
  • 知识表示方法:符号表示法、连接机制表示法。
符号表示法:用各种包含具体含义的符号,以各种不同的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。例如,一阶谓词逻辑、产生式等。
连接机制表示法:把各种物理对象以不同的方式及顺序连接起来,并在其间互相传递及加工各种包含具体意义的信息,以此来表示相关的概念及知识。例如,神经网络等。

2、机器感知:使机器(计算机)具有类似于人的感知能力。以机器视觉(machine vision)与机器听觉为主。
3、机器思维:对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。
4、机器学习:研究如何使计算机具有类似于人的学习能力,使它能通过学习自动地获取知识。
5、机器行为:计算机的表达能力,即“说”、“写”、“画”等能力。

AI的主要研究领域

1、自动定理证明
2、博弈
3、模式识别
4、机器视觉
5、自然语言处理:研究如何让计算机理解人类自然语言
6、智能信息检索
7、数据挖掘与只是发现
8、专家系统
9、自动程序设计
10、机器人
11、组合优化问题
12、人工神经网络:一个用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络,用来模拟大脑神经系统的结构和功能。
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