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1. 人工智能技术发展研究重点趋势？
2. 人工智能的发展时期7个阶段？
3. 为什么人工智能需要多学科交叉研究？

人工智能技术发展研究重点趋势？

信息环境与数据基础变革，海量图像、语音等模态数据不断出现，计算能力不断提高。

算力、数据和算法是新一代人工智能发展的“三驾马车”，智能芯片、开源平台、通用智能和智能认知是未来人工智能技术四***展趋势，而产业将呈现智能服务线下线上无缝结合、智能化应用从单一到复杂、智能应用范围扩展到传统行业的趋势。

人工智能的发展时期7个阶段？

第一阶段

　　50年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序、LISTP 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。

　　第二阶段

　　60 年代末到 70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新***。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-Ⅱ语音处理系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议。

　　第三阶段

为什么人工智能需要多学科交叉研究？

人工智能需要多学科交叉研究的原因有以下几个方面：

1. 解决复杂问题：人工智能所要解决的问题往往是非常复杂的，涉及到多个领域的知识和技能。例如，在自然语言处理中，需要涉及到语言学、计算机科学、数学等多个学科的知识。只有通过多学科交叉研究，才能更好地解决这些复杂问题。

2. 推动技术发展：人工智能的发展需要多学科的支持，例如计算机科学、数学、统计学、神经科学、心理学等。通过多学科交叉研究，可以促进不同学科之间的交流和合作，推动人工智能技术的发展。

3. 获得更全面的视角：人工智能涉及到的问题非常广泛，需要从多个角度进行研究。通过多学科交叉研究，可以获得更全面的视角，更好地理解和解决问题。

4. 培养跨学科人才：人工智能的发展需要跨学科的人才，他们需要具备多个学科的知识和技能。通过多学科交叉研究，可以培养出更多的跨学科人才，为人工智能的发展提供人才支持。

综上所述，人工智能需要多学科交叉研究，以解决复杂问题、推动技术发展、获得更全面的视角和培养跨学科人才。

以下是几个理解人工智能需要多学科交叉研究的原因：

1. 数据科学和统计学：人工智能需要大量的数据进行训练和学习，因此数据科学和统计学在AI中起到重要作用。数据科学帮助AI算法从大量数据中提取模式和洞察力，而统计学提供了评估和解释AI模型性能的工具和方法。

2. 计算机科学和工程学：AI基于计算机科学和工程学的基础，涉及到算法[_a***_]和开发、编程语言、软件工程以及计算机体系结构等方面。通过计算机科学和工程学的研究，AI可以实现更高效、更智能的算法和系统。

3. 数学和优化理论：数学和优化理论在AI中起到重要的支撑作用。数学方法和理论为AI提供了基础，例如线性代数、概率论和微积分等，这些都是用于设计和分析AI算法的必备工具。

4. 神经科学和认知科学：AI的发展受到神经科学和认知科学的启发。了解人类大脑的工作原理和认知方式可以帮助设计更有效的AI模型和算法，实现更接近人类智能的系统。

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