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人工智能技术归纳推理***-人工智能的推理技术

C0f3d30c8C0f3d30c8时间2024-08-15 12:49:35分类AI技术浏览27
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能技术归纳推理视频的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术归纳推理视频的解答,让我们一起看看吧。具有强人工智能的机器可以分为?人工智能近四十年发展成果?人工智能是怎么做出判断的?具有强人工智能的机器可以分为?两种。强人工智能的机器可以分为规则引擎……...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能技术归纳推理视频问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术归纳推理***的解答,让我们一起看看吧。

  1. 具有强人工智能的机器可以分为?
  2. 人工智能近四十年发展成果?
  3. 人工智能是怎么做出判断的?

具有强人工智能的机器可以分为?

两种。
强人工智能的机器可以分为规则引擎和机器学习模型
规则引擎是指基于事先编写的规则和逻辑进行推理和决策的人工智能系统,它能够按照预先设定的规则进行运算和判断。
而机器学习模型则是通过对大量数据的学习和训练自动调整参数优化算法,使得机器能够自主地进行学习和决策。
这两种机器都具有强人工智能的特点,但其实现方式应用场景有所不同

强人工智能又可以分为两类:

人工智能技术归纳推理视频-人工智能的推理技术
图片来源网络,侵删)

一是类人的人工智能,即机器的思考和推理与人的思维一样;

二是非类人的人工智能,即机器拥有和人完全不一样的知觉和意识使用和人完全不一样的推理方式。

人工智能近四十年发展成果

1起步发展期:1956年—20世纪60年代

人工智能技术归纳推理视频-人工智能的推理技术
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人工智能概念提出后,相继取得了一批令人瞩目的研究成果,如机器定理证明、跳棋程序等,掀起人工智能发展的第一个***

2

反思发展期:20世纪60年代—70年代初

人工智能技术归纳推理视频-人工智能的推理技术
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人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望,人们开始尝试更具挑战性的任务,并提出了一些不切实际的研发目标。然而,接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷

3

应用发展期:20世纪70年代初—80年代中

20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题,实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗化学地质等领域取得成功,推动人工智能走入应用发展的新***

4

低迷发展期:20世纪80年代中—90年代中

人工智能是怎么做出判断的?

人工智能的工作原理是:

1、大脑模拟

20世纪40年代到50年代,许多研究者探索神经病学,信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能,如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。

这些研究者还经常在普林斯顿大学英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960, 大部分人已经放弃这个方法,尽管在80年代再次提出这些原理。

2、智能模拟

机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟:指纹识别人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,逻辑推理,博弈,信息感应与辨证处理

实现方式:

1、***用传统编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法(ENGINEERING APPROACH),它已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。

2、模拟法(MODELING APPROACH),它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。

遗传算法(GENERIC ALGORITHM,简称GA)和人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,简称ANN)均属后一类型。

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。

一种是***用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法,它已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。

另一种是模拟法,它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法和人工神经网络均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制,人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果,两种方式通常都可使用。

***用前一种方法,需要人工详细规定程序逻辑,[_a***_]游戏简单,还是方便的。如果游戏复杂,角色数量和活动空间增加,相应的逻辑就会很复杂(按指数式增长),人工编程就非常繁琐,容易出错。而一旦出错,就必须修改原程序,重新编译、调试,最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。

***用后一种方法时,编程者要为每一角色设计一个智能系统(一个模块)来进行控制,这个智能系统(模块)开始什么也不懂,就像初生婴儿那样,但它能够学习,能渐渐地适应环境,应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误,但它能吸取教训,下一次运行时就可能改正,至少不会永远错下去,用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能,要求编程者具有生物学的思考方法,入门难度大一点。但一旦入了门,就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定,应用于复杂问题,通常会比前一种方法更省力。

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