人工智能的概念的分类包括-人工智能的基本概念有几方面

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能的概念的分类包括的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能的概念的分类包括的解答,让我们一起看看吧。
人工智能包含哪些技术?
人工智能技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大部分。
计算机视觉是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
人工智能(Artificial Intelligence, AI)包括许多技术和方法,主要可以分为以下几类:
1. 机器学习(Machine Learning):机器学习是一种通过样本数据训练机器系统来识别模式和规律的技术。其包括有监督学习、无监督学习、强化学习等方法。
2. 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP):NLP是指使计算机学会理解、分析和生成人类语言的技术。主要包括词法分析、句法分析、语义分析、语音识别等。
3. 计算机视觉(Computer Vision):计算机视觉指让计算机系统具备识别、解析、理解和处理图像或视频的能力。这包括图像分割、目标检测、特征提取、视觉跟踪等。
4. 专家系统(Expert System):专家系统是一种基于知识库和推理引擎的人工智能应用。它能够通过推理和决策帮助用户解决复杂的问题。
人工智能的三大主流学派各自独立?
人工智能从阿兰·图灵(Alan Turing)提出概念,发展至今,已有60余年的时间。通过人工智能的发展历史,我们会发现它主要由 3 个方面相互交织发展:符号主义,连接主义和行为主义。
符号主义
符号主义认为人工智能源于数理逻辑,旨在用数学和物理学中的逻辑符号来表达思维的形成,通过大量的“如果 - 就”规则定义,产生像人一样的智能。符号主义曾长期一枝独秀,为人工智能的发展作出重要贡献,即便是在人工智能的其他学派出现之后,符号主义仍是人工智能的主流派别。
连接主义
连接主义认为人工智能源于仿生学,其主张智能来自神经元之间的连接,它让计算机模拟人类大脑中的神经网络及其连接机制。从目前来看,人工神经网络的研究热度仍然较高,但研究成果并没有像预想的那样好。
行为主义
行为主义认为人工智能源于控制论,指的是基于感知行为的控制系统,使每个基本单元实现自我优化和适应,这也是一个自下而上的过程,典型的代表有进化算法、多智能体等。
综合来看,人工智能研究进程中的这三种主义都推动了人工智能的发展,它们既可以相互融合,又能求同存异。
哪些不属于人工智能概念的范畴?
人工智能又称智能模拟,“数值计算”功能不属于人工智能;因为“逻辑推理”、“语言理解”[_a***_]“人机对弈”是计算机模拟人的思维过程,而数值计算是计算机最基本的功能,不属于人工智能。
逻辑推理、语言理解以及人机对弈都是计算机模拟人的思维过程,而数值计算是计算机最基本的功能,不属于人工智能。
人工智能产业标准?
1、大数据标准。规范人工智能研发及应用等过程涉及到的数据存储、处理、分析等大数据相关支撑技术要素,包括大数据系统产品、数据共享开放、数据管理机制、数据治理等标准。
2、物联网标准。规范人工智能研发和应用过程中涉及到的感知和执行关键技术要素,为人工智能各类感知信息的***集、交互和互联互通提供支撑。包括智能感知设备标准、感知设备与人工智能平台的接口和互操作等智能网络接口、感知与执行一体化模型标准、多模态和态势感知标准等。
3、云计算标准。规范面向人工智能的云计算平台、***及服务,为人工智能信息的存储、运算、共享提供支撑。包括虚拟和物理***池化、调度,智能运算平台架构,智能运算***定义和接口、应用服务部署等标准。
4、边缘计算标准。规范人工智能应用涉及的端计算设备、网络、数据与应用。包括数据传输接口协议、智能数据存储、端端协同、端云协同等标准。
5、智能传感器标准。规范高精度传感器、新型MEMS传感器等,为人工智能的硬件发展提供标准支撑,包括传感器接口、性能评定、试验方法等标准。
6、数据存储及传输设备标准。用于规范数据存储、传输设备相关技术、数据接口等。
到此,以上就是小编对于人工智能的概念的分类包括的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能的概念的分类包括的4点解答对大家有用。
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