人工智能學(xué)習(xí)心得

人工智能學(xué)習(xí)心得通過(guò)這學(xué)期的學(xué)習(xí)，我對(duì)人工智能有了一定的感性認(rèn)識(shí)，個(gè)人覺(jué)得人工智能是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，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(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完能”。“人工”比較好理解，爭(zhēng)議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒(méi)有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來(lái)說(shuō)，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問(wèn)題多多了。這涉及到其它諸如是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關(guān)于人工智能一個(gè)大家比較容易接受的定義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)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。人在黑客帝國(guó)的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個(gè)世界，黑客帝國(guó)之所以成為經(jīng)典，我認(rèn)為，不是因?yàn)轱w來(lái)飛去的超級(jí)人物，而是因?yàn)樗底越沂玖艘粋€(gè)人與計(jì)算機(jī)世界的關(guān)系，一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。誰(shuí)人類(lèi)正向信息化的時(shí)代邁進(jìn)，信息化是當(dāng)前時(shí)代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為知識(shí)，知識(shí)構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識(shí)化再到智能化，必將成為人類(lèi)社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見(jiàn)不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟(jì)效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性智能是一個(gè)寬泛的概念。智能是人類(lèi)具有的特征之一。然而，對(duì)于什么是人類(lèi)智能（或者說(shuō)智力），科學(xué)界至今還沒(méi)有給出令人滿(mǎn)意的定義。有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復(fù)地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說(shuō)它“就是智力測(cè)驗(yàn)切要求，同時(shí)研究人工智能也對(duì)探索人類(lèi)自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術(shù)的進(jìn)步都將帶動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相個(gè)人覺(jué)得研究人工智能的目的，一方面是要?jiǎng)?chuàng)造出具有智能的機(jī)器，另一方面是要弄清人類(lèi)智能的本質(zhì)，因此，人工智能既屬于工程人工智能研究的近期目標(biāo)；是使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)不僅能做一般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運(yùn)用知識(shí)處理問(wèn)題，能模擬人類(lèi)的部分智能行為。按照這一目標(biāo)，根據(jù)現(xiàn)行的計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)研究實(shí)現(xiàn)智能的有關(guān)理論、技術(shù)和方法，建立相應(yīng)的智能系統(tǒng)。例如目前研究開(kāi)發(fā)的專(zhuān)家系統(tǒng)，機(jī)器翻譯系統(tǒng)、模式識(shí)別系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、機(jī)器人等。隨著社會(huì)的發(fā)展，技術(shù)的進(jìn)步，人工智能的發(fā)展是任何人都無(wú)法想象的。通過(guò)對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)，以及與所聽(tīng)所見(jiàn)所聞的機(jī)、電視機(jī)和移動(dòng)電話(huà)，遠(yuǎn)程醫(yī)療和遠(yuǎn)程保健等遠(yuǎn)程服務(wù)變得更為完用植入任何芯片）。比如，將微型超級(jí)計(jì)算機(jī)植入人腦，人們就可通保護(hù)人類(lèi)健康，而且能大幅度提高全社會(huì)的文明水準(zhǔn)。比如，法律可以保護(hù)人們免受電磁煙霧的侵害，可以規(guī)范家用機(jī)器人的使用，可以更加有效地保護(hù)數(shù)據(jù)，可以禁止計(jì)算機(jī)合成技術(shù)在一些文化和藝術(shù)方面的應(yīng)用（比如禁止合成電視名人），可以禁止編寫(xiě)具有自我保護(hù)意工智能的學(xué)習(xí)所收獲的總結(jié)。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語(yǔ)。在人工智能中，這樣的例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類(lèi)自然語(yǔ)言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識(shí)，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來(lái)說(shuō)是面向應(yīng)用的，也就說(shuō)什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類(lèi)的思維。參照人在各種活動(dòng)中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過(guò)就是代替人的活動(dòng)而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動(dòng)，哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長(zhǎng)處來(lái)幫助人類(lèi)進(jìn)行智力活動(dòng)。人工智能研究的目的就是要模擬在新世紀(jì)開(kāi)始的時(shí)候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作分布式人工智能的研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社體協(xié)作中實(shí)現(xiàn)，因而其主要研究問(wèn)題是各艾真體間的合作與對(duì)話(huà)，包其中，分布式問(wèn)題求解把一個(gè)具體的求解問(wèn)題劃分為多個(gè)相互合作和知識(shí)共享的模塊或結(jié)點(diǎn)。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識(shí)、技術(shù)和動(dòng)作的協(xié)調(diào)。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識(shí)、資源和控制的劃分問(wèn)題，但分布式問(wèn)題求解往往含有一個(gè)全計(jì)算智能（putingintelligence）涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計(jì)算和模糊計(jì)算已有較長(zhǎng)的研究歷史，而來(lái)設(shè)計(jì)、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱(chēng)，它包括遺傳算法一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計(jì)算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類(lèi)，這些都統(tǒng)稱(chēng)為進(jìn)化計(jì)算方法。目前，進(jìn)化計(jì)算被廣泛運(yùn)用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題等研究領(lǐng)域，如并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)，特別是對(duì)人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過(guò)自然選擇和有性生殖進(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是開(kāi)始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，把這三知識(shí)發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過(guò)歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計(jì)算結(jié)合起來(lái)進(jìn)行知識(shí)獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)現(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過(guò)綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專(zhuān)家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識(shí)，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。這是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取知識(shí)，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識(shí)，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識(shí)的表達(dá)問(wèn)題。最好的表達(dá)方式是自然語(yǔ)言，因?yàn)樗侨祟?lèi)的據(jù)挖掘取得突破。越來(lái)越多的研究者加入到知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問(wèn)題的頂層開(kāi)始，把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問(wèn)題的底層把簡(jiǎn)單的由規(guī)則支配的對(duì)象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機(jī)理通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿人工生命學(xué)科的研究?jī)?nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計(jì)算機(jī)病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、人工核苷酸和人工腦間法、問(wèn)題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識(shí)表示的對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計(jì)、虛擬制造、在線(xiàn)分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測(cè)系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到帶來(lái)了極大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語(yǔ)音撥號(hào)，手寫(xiě)短人工智能還影響了你們的文化和娛樂(lè)生活，引發(fā)人們更深層次的里維斯主演的《黑客帝國(guó)》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無(wú)意的提出了同樣的問(wèn)題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機(jī)器？會(huì)不會(huì)有一天機(jī)器的智能將超過(guò)人的智能？問(wèn)題的答案也許千差萬(wàn)別，我個(gè)人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲覀兝斫馊斯ぶ悄懿⒉皇亲屗〈祟?lèi)智能，而是讓它模現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進(jìn)化程序設(shè)計(jì)，混沌理向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬(wàn)維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如發(fā)展起來(lái)的方法和技術(shù)，在講解時(shí)最好多舉例，再結(jié)合原理進(jìn)行講生了震動(dòng)，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。人工智能對(duì)于普通人來(lái)說(shuō)是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無(wú)數(shù)研究解起來(lái)較為飄渺。但是，從本學(xué)期《人工智能》課程的學(xué)習(xí)中，本人較系統(tǒng)的接觸到了關(guān)于人工智能的理論，從有限的課程中，通過(guò)老師的詳細(xì)介紹和查閱人工智能方面的書(shū)籍，學(xué)習(xí)了關(guān)于人工智能幾個(gè)主要方面的知識(shí)，如模糊控制、專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。下面是本人關(guān)說(shuō)到人工智能，首先先認(rèn)識(shí)下自動(dòng)控制理論，自動(dòng)控制理論從形智能控制是在控制論人工智能系統(tǒng)論和信息論等多學(xué)科的高度綜合與集成，是一門(mén)新興的交叉前沿學(xué)科。智能控制技術(shù)，即是在無(wú)人對(duì)許多復(fù)雜的系統(tǒng)，難以建立有效的數(shù)學(xué)模型和用常規(guī)的控制理論去進(jìn)行定量計(jì)算和分析，而必須采用定量方法與定性方法相結(jié)合的控制方式。定量方法與定性方法相結(jié)合的目的是，要由機(jī)器用類(lèi)似于人的智慧和經(jīng)驗(yàn)來(lái)引導(dǎo)求解過(guò)程。因此，在研究和設(shè)計(jì)智能系統(tǒng)時(shí)，主要注意力不放在數(shù)學(xué)公式的表達(dá)、計(jì)算和處理方面，而是放在對(duì)任務(wù)和現(xiàn)實(shí)模型的描述、符號(hào)和環(huán)境的識(shí)別以及知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)的開(kāi)發(fā)上，即智能控制的關(guān)鍵問(wèn)題不是設(shè)計(jì)常規(guī)控制器，而是研制智能機(jī)器的模型。此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高層為了完成這些任務(wù)，需要采用符號(hào)信息處理、啟發(fā)式程序設(shè)計(jì)、知識(shí)表示、自動(dòng)推理和決策等有關(guān)技術(shù)。這些問(wèn)題求解過(guò)程與人腦的思維智能控制正是在這種條件下產(chǎn)生的。它是自動(dòng)控制技術(shù)的最新發(fā)展階智能控制的首屆國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議，標(biāo)志著智能控制作為一個(gè)新的學(xué)科分支得到承認(rèn)。智能控制具有交叉學(xué)科和定量與定性相結(jié)合的分析方法在傳統(tǒng)的控制領(lǐng)域里，控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模式的精確與否是影響控制優(yōu)劣的最主要關(guān)鍵，系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的信息越詳細(xì)，則越能達(dá)到精確控制的目的。然而，對(duì)于復(fù)雜的系統(tǒng)，由于變量太多，往往難以正確的描述系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)，于是工程師便利用各種方法來(lái)簡(jiǎn)化系統(tǒng)動(dòng)態(tài)，以達(dá)成控制的目的，但卻不盡理想。換言之，傳統(tǒng)的控制理論對(duì)于明確系統(tǒng)有得無(wú)能為力了。因此便嘗試著以模糊數(shù)學(xué)來(lái)處理這些控制問(wèn)題。通過(guò)課堂中，導(dǎo)師生動(dòng)的講解，以及引用到生活當(dāng)中鮮活的例子，如冰箱溫度的模糊控制，智能汽車(chē)的行駛路線(xiàn)控制等等，充分的認(rèn)識(shí)到，模糊控制在當(dāng)今社會(huì)的應(yīng)用已經(jīng)很廣泛，只是理論知識(shí)的缺乏而感覺(jué)不）：值，利用口語(yǔ)化變量來(lái)描述測(cè)量物理量的過(guò)程，依適合的語(yǔ)言值分，其中數(shù)據(jù)庫(kù)是提供處理模糊數(shù)據(jù)之相關(guān)定義；而規(guī)則庫(kù)則藉由一糊推論法進(jìn)行推論，而得到模糊控制訊號(hào)。此部分是模糊控制器的精）：模糊控制很重要的一點(diǎn)就是模糊規(guī)則的制定，其規(guī)則制定的來(lái)源主要由專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)、操作員的操作模式、自學(xué)習(xí)提供。模糊規(guī)則的形式則分為狀態(tài)評(píng)估和目標(biāo)評(píng)估兩種。但都是以模糊控制為基才能解決的各種復(fù)雜的、具體的問(wèn)題，達(dá)到與專(zhuān)家具有同等解決問(wèn)題能力的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)。它能對(duì)決策的過(guò)程作出解釋?zhuān)⒂袑W(xué)習(xí)術(shù)、不確定推理技術(shù)、增強(qiáng)專(zhuān)家系統(tǒng)的知識(shí)表示和推理方法的啟發(fā)性、通用性等方面都有所改進(jìn)。第三代專(zhuān)家系統(tǒng)屬多學(xué)科綜合型系統(tǒng)，采用多種人工智能語(yǔ)言，綜合采用各種知識(shí)表示方法和多種推理機(jī)制及控制策略，并開(kāi)始運(yùn)用各種知識(shí)工程語(yǔ)言、骨架系統(tǒng)及專(zhuān)家系法和實(shí)現(xiàn)技術(shù)的基礎(chǔ)上，已開(kāi)始采用大型多專(zhuān)家協(xié)作系統(tǒng)、多種知識(shí)專(zhuān)家系統(tǒng)工具與環(huán)境、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)獲取及學(xué)習(xí)機(jī)制等最新人工對(duì)專(zhuān)家系統(tǒng)可以按不同的方法分類(lèi)。通常，可以按應(yīng)用領(lǐng)域、知識(shí)表示方法、控制策略、任務(wù)類(lèi)型等分類(lèi)。如按任務(wù)類(lèi)型來(lái)劃分，常見(jiàn)的有解釋型、預(yù)測(cè)型、診斷型、調(diào)試型、維護(hù)型、規(guī)劃型、設(shè)計(jì)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的簡(jiǎn)單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界物體所作出的交互反應(yīng)?！比斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人思維的第二種方式。這是一個(gè)非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，其特色在于信息的分布式存儲(chǔ)和并行協(xié)同處理。雖然單個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)極其簡(jiǎn)單，功能有限，但大量神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所能個(gè)剛剛接觸人工智能學(xué)習(xí)的學(xué)生，了解如模糊控制、專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能的知識(shí)入門(mén)尤為重要，為將來(lái)進(jìn)一步學(xué)習(xí)人工智能的理論打下基礎(chǔ)，并將理論應(yīng)用于生活和工作當(dāng)中，這才是學(xué)習(xí)的最終XX-7-1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)的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處人工智能技術(shù)導(dǎo)論這門(mén)課的學(xué)習(xí)，讓我知道了人工智能從誕生發(fā)智能的開(kāi)始可以追溯到電子學(xué)出現(xiàn)以前。象布爾和其他一些哲學(xué)家和來(lái)的四十年里，盡管碰到許多阻礙，人工智能仍然從最初只有十幾個(gè)些下棋的小程序到現(xiàn)在的用于疾病診斷的專(zhuān)家系統(tǒng)，人工智能的發(fā)展人工智能經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，其應(yīng)用在不少領(lǐng)域得到發(fā)展，在我機(jī)器翻譯是利用計(jì)算機(jī)把一種自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)變成另一種自然語(yǔ)言的雖然至今還沒(méi)有一個(gè)實(shí)用、全面、高質(zhì)量的自動(dòng)翻譯系統(tǒng)出現(xiàn)，不過(guò)經(jīng)得到大多數(shù)人的認(rèn)可。目前，國(guó)內(nèi)的機(jī)器翻譯軟件不下百種，根據(jù)這些軟件的翻譯特點(diǎn)，大致可以分為三大類(lèi)：詞典翻譯類(lèi)、漢化翻譯類(lèi)和專(zhuān)業(yè)翻譯類(lèi)。詞典類(lèi)翻譯軟件代表是“金山詞霸”了，堪稱(chēng)是多快好省的電子詞典，它可以迅速查詢(xún)英文單詞或詞組的詞義，并提供譯軟件的典型代表是“東方快車(chē)XX”，它首先提出了“智能漢化”的霸”為代表的專(zhuān)業(yè)翻譯系統(tǒng)，是面對(duì)專(zhuān)業(yè)或行業(yè)用戶(hù)的翻譯軟件，但其專(zhuān)業(yè)翻譯的質(zhì)量與人們的實(shí)用性還有不少差距，有人評(píng)價(jià)說(shuō)“滿(mǎn)篇的質(zhì)量確實(shí)卻一直是個(gè)老大難問(wèn)題。這里，我們不妨對(duì)現(xiàn)有的機(jī)譯和3.缺乏領(lǐng)域知識(shí)，從計(jì)算機(jī)到醫(yī)學(xué)，從化工到法律都通用，就換專(zhuān)4.譯文轉(zhuǎn)換是基于源語(yǔ)言的句法結(jié)構(gòu)的，受源語(yǔ)言的句法結(jié)構(gòu)的束在目前的情況下，計(jì)算機(jī)輔助翻譯應(yīng)該是一個(gè)比較好的實(shí)際選擇。事實(shí)上，在很多領(lǐng)域中，計(jì)算機(jī)輔助人類(lèi)工作的方式已經(jīng)得到了究，應(yīng)該同樣可以起到很大的輔助作用，這就是所謂的“計(jì)算機(jī)輔助一體，把翻譯過(guò)程中機(jī)械、重復(fù)、瑣碎的工作交給計(jì)算機(jī)來(lái)完成。這樣，翻譯者只需將精力集中在創(chuàng)造性的思考上，有利于工作效率的提機(jī)器翻譯研究歸根結(jié)底是一個(gè)知識(shí)處理問(wèn)題，它涉及到有關(guān)語(yǔ)言景十分廣闊。作為人類(lèi)探索自己智能和操作知識(shí)的機(jī)制的窗口，機(jī)器研究，但在人類(lèi)對(duì)語(yǔ)言研究還沒(méi)有清楚“人腦是如何進(jìn)行語(yǔ)言的模糊專(zhuān)家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)家水平的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠運(yùn)的決策過(guò)程，來(lái)解決該領(lǐng)域的復(fù)雜問(wèn)題。專(zhuān)家系統(tǒng)是人工智能應(yīng)用研統(tǒng)已遍布各個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，取得很大的成功。根據(jù)專(zhuān)家系統(tǒng)處理的問(wèn)題的類(lèi)型，把專(zhuān)家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育了，例如血液凝結(jié)疾病診斷系統(tǒng)、電話(huà)電纜維護(hù)專(zhuān)家系統(tǒng)、花布圖案理，并運(yùn)用知識(shí)進(jìn)行推理，做出決策和判斷，其解決問(wèn)題的水平達(dá)到己被證明對(duì)解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問(wèn)題有用的事實(shí)和過(guò)程。目前，專(zhuān)多是不精確或不確定的，因此，不確定的知識(shí)表示與知識(shí)推理是專(zhuān)家將起到積極地促進(jìn)作用。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)整體水平的提高，分布在新一代專(zhuān)家系統(tǒng)中，不但采用基于規(guī)則的推理方法，而且采用了諸計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)的優(yōu)越性主要在于它能夠進(jìn)行大規(guī)模的代數(shù)運(yùn)盡管計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)在代替人繁瑣的符號(hào)運(yùn)算上有著無(wú)比的優(yōu)越然計(jì)算精度可以到任意位,但由于計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)是用軟件本身浮點(diǎn)運(yùn)如今，人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來(lái)無(wú)法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)人工智能的學(xué)習(xí)，讓我明白了人工智能始終處于計(jì)算機(jī)發(fā)展的最前沿。高級(jí)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言、計(jì)算機(jī)界面及文字處理器的存在或多或少都得歸功于人工智能的研究。人工智能研究帶來(lái)的理論和洞察力指引了計(jì)算技術(shù)發(fā)展的未來(lái)方向。現(xiàn)有的人工智能產(chǎn)品相對(duì)于即將到來(lái)的人工智能應(yīng)用可以說(shuō)微不足道，但是它們預(yù)示著人工智能的未來(lái)。將來(lái)我們會(huì)對(duì)人工智有能更高層次的需求，人工智能也會(huì)繼續(xù)影響我們的人工智能是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)心理學(xué)、哲取決于知識(shí)的數(shù)量及其一般化程度，智能就是在巨大搜索空間中迅速找到一個(gè)滿(mǎn)意解的能力；進(jìn)化理論的核心是用控制取代表示，取消概強(qiáng)調(diào)分結(jié)構(gòu)對(duì)于智能進(jìn)化的可能性與必要性。綜合上述觀點(diǎn)，認(rèn)為智人工智能是人造智能，是一門(mén)研究如何構(gòu)造智能機(jī)器（智能計(jì)算機(jī)）或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸、擴(kuò)展人類(lèi)智能的學(xué)科。通過(guò)圖行，由于對(duì)知識(shí)的表示、利用、獲取等的研究取得較大進(jìn)展，特別是息是數(shù)據(jù)在特定場(chǎng)合的具體含義，信息是數(shù)據(jù)的語(yǔ)義；把有關(guān)信息關(guān)可表示性，可利用性等特征；按作用范圍分為常識(shí)性知識(shí)，領(lǐng)域性知識(shí)；按作用及表示分為事實(shí)性知識(shí)，過(guò)程性知識(shí)，控制性知識(shí)。按確定性分為確定性知識(shí)，不確定性知識(shí)；按結(jié)構(gòu)及表現(xiàn)形式分為邏輯性：（是一個(gè)不斷地從規(guī)則庫(kù)中選取可用規(guī)則與綜合數(shù)據(jù)庫(kù)中已知事實(shí)進(jìn)行匹配的過(guò)程。產(chǎn)生式系統(tǒng)分類(lèi)：按推