人工智能的神经元概念图-人工智能神经元的基本结构

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神经元概念图的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能的神经元概念图的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能的三大主流学派各自独立？
2. 人工智能 三大基础？

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。

人工智能 三大基础？

人工智能的三大技术基础有：技术基础1：文艺复兴后的人工神经网络。技术基础2：靠巨量数据运作的机器学习。技术基础3：人工智慧的重要应用：自然语言处理。

技术1、文艺复兴后的人工神经网络

对于人工智慧，电脑科学家当然希望可以直接模仿生物的神经元运作，因此设计数学模型来模拟动物神经网络的结构与功能。 所谓人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的***，且根据不同***影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。

技术2、靠巨量数据运作的机器学习

科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。1***0年代，人工智慧学者从前一时期的研究发展，开始思辩在机器上显现出人工智慧时，是否一定要让机器真正具有思考能力？

因此，人工智慧有了另一种划分法：弱人工智慧（Weak AI）与强人工智慧（Strong AI）。弱人工智慧意指如果一台机器具有博闻、强记（可以快速扫描、储存大量资料）与分辨的能力，它就具有表现出人工智慧的能力。强人工智慧则是希望建构出的系统架构可媲美人类，可以思考并做出适当反应，真正具有人工智慧。

技术3、人工智慧的重要应用：自然语言处理

对人类来说，如何让这些现代自己制造出来的机器们，可以听懂人话，并与人类「合作」，绝对是可以推动我们面对未知宇宙的重要助手。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的研究，是要让机器「理解」人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。

英国雷丁大学的演化生物学家马克．佩葛（Mark Pagel）认为，最早的一种「社会科技」是人类的「语言」，语言的发明让早期人类部落透过新工具：「合作」在演化上占有优势。自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式，其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。

到此，以上就是小编对于人工智能的神经元概念图的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能的神经元概念图的2点解答对大家有用。

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