2013年,帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法,該方法導(dǎo)出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法。作者發(fā)現(xiàn),新數(shù)據(jù)分析方法給計算機(jī)學(xué)會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質(zhì)上,這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當(dāng)有效的途徑。這種途徑是數(shù)學(xué)賦予的,是普通人無法擁有但計算機(jī)可以擁有的“能力”。從此,計算機(jī)不僅精于算,還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機(jī)學(xué)家們應(yīng)該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機(jī)過于的操作能力,否則計算機(jī)真的有會“反捕”人類。當(dāng)回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學(xué)的時候,作者拓展了對思維和數(shù)學(xué)的認(rèn)識。數(shù)學(xué)簡潔,清晰,可靠性、模式化強(qiáng)。在數(shù)學(xué)的發(fā)展史上,處處閃耀著數(shù)學(xué)大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學(xué)定理或結(jié)論的方式呈現(xiàn)出來,而數(shù)學(xué)定理比較大的特點就是:建立在一些基本的概念和公理上,以模式化的語言方式表達(dá)出來的包含豐富信息的邏輯結(jié)構(gòu)。應(yīng)該說,數(shù)學(xué)是單純、直白地反映著(至少一類)創(chuàng)造力模式的學(xué)科。并在機(jī)器人,經(jīng)濟(jì)決策,控制系統(tǒng),仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。松江區(qū)品質(zhì)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)鄭重承諾
它一方面不斷獲得新的進(jìn)展,另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。通常,“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計學(xué)”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科。這類“機(jī)器學(xué)習(xí)”對“經(jīng)驗”的依賴性很強(qiáng)。計算機(jī)需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識,學(xué)習(xí)策略,在遇到類似的問題時,運(yùn)用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)驗,就像普通人一樣。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”。但人類除了會從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)之外,還會創(chuàng)造,即“跳躍型學(xué)習(xí)”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來,計算機(jī)是難學(xué)會的就是“頓悟”?;蛘咴賴?yán)格一些來說,計算機(jī)在學(xué)習(xí)和“實踐”方面難以學(xué)會“不依賴于量變的質(zhì)變”,很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”,或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因為如此,這里的“實踐”并非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經(jīng)驗和創(chuàng)造。徐匯區(qū)一站式人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)優(yōu)勢運(yùn)用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)驗,就像普通人一樣。
但是我們對我們自身智能的理解都非常有限,對構(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。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。人工智能在計算機(jī)領(lǐng)域內(nèi),得到了愈加廣的重視。并在機(jī)器人,經(jīng)濟(jì)決策,控制系統(tǒng),仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義:“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)?!倍硪粋€美國麻省理工學(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(jī)去做過去只有人才能做的智能工作?!边@些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。
人工智能將涉及到計算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科??梢哉f幾乎是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科,其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計算機(jī)科學(xué)的范疇,人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實踐和理論的關(guān)系,人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次,是它的一個應(yīng)用分支。從思維觀點看,人工智能不僅限于邏輯思維,要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展,數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué),數(shù)學(xué)也進(jìn)入語言、思維領(lǐng)域,人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具,數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用,數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科,它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的,如今計算機(jī)不但能完成這種計算,而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確,因此當(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(jìn)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。計算機(jī)技術(shù)不再只屬于實驗室中的一小群研究人員.個人電腦和眾多技術(shù)雜志使計算機(jī)技術(shù)展現(xiàn)在人們面前。
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。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(jī)制,制造出“類人腦”的機(jī)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?,F(xiàn)代電子計算機(jī)的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬,是對人腦思維的信息過程的模擬。弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展,尤其是2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)后,美日歐希望借機(jī)器人等實現(xiàn)再工業(yè)化,工業(yè)機(jī)器人以比以往任何時候更快的速度發(fā)展,更加帶動了弱人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破,很多必須用人來做的工作如今已經(jīng)能用機(jī)器人實現(xiàn)。而強(qiáng)人工智能則暫時處于瓶頸,還需要科學(xué)家們和人類的努力。自然語言處理,知識表現(xiàn),智能搜索,推理,規(guī)劃,機(jī)器學(xué)習(xí),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),遺傳算法。人工智能是包括十分廣的科學(xué)。上海一站式人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)以客為尊
它一方面不斷獲得新的進(jìn)展,另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。松江區(qū)品質(zhì)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)鄭重承諾
即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律,構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng),研究如何讓計算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,也就是研究如何應(yīng)用計算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。人工智能是計算機(jī)學(xué)科的一個分支,二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大前列技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能)。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)三大前列技術(shù)(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展,在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用,并取得了豐碩的成果,人工智能已逐步成為一個的分支,無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。人工智能是研究使計算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科,主要包括計算機(jī)實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機(jī),使計算機(jī)能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。松江區(qū)品質(zhì)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)鄭重承諾
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