人工智能导论的应用题-人工智能导论的应用题及答案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能导论的应用题的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能导论的应用题的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能导论的意义？
2. 人工智能导论中对知识有哪几种分类方法？
3. 人工智能概论的背景和意义？

人工智能导论的意义？

人工智能的重要意义及作用人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法,从大脑的结构方面模拟人脑的活动,即结构模拟。人脑是智能活动的物质基础,是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的,先用电子元件制成神经元模型,然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型) ,以完成某种功能,模拟人的某些智能。

如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”;1***5年日本的福岛设计的“认知机”(自组织多层神经网络)。电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它***用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑,来模拟人脑的相应功能。这五个部件是:

(1)输入设备,模拟人的感受器(眼、耳、鼻等) ,用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据***用机器所能接受的形式告诉计算机,并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2)存贮器,模拟人脑的记忆功能,将输入的信息存储起来,供随时提取使用,是电子计算机的记忆装置。(3)运算器,模拟人脑的计算、判断和选择功能,能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。

为了详尽地阐述人工智能的核心知识，必须有一条主线将这些知识串联起来。本书所确定的主线是从实现人工智能的角度，将有关知识划分为哲学基础和工程实践两大块。

哲学基础是实现人工智能的不同哲学思想和在相应思想指导下的具体方法；工程实践则是有关方法在实际问题中的应用和集成，以及方法实现所需要的软硬件条件。

人工智能导论中对知识有哪几种分类方法？

在人工智能导论中，知识可以根据不同的分类方法进行划分。

一种常见的分类方法是根据知识的表示形式，包括符号知识和连接主义知识。符号知识使用逻辑符号和规则来表示知识，而连接主义知识则使用神经网络等连接模型来表示知识。

另一种分类方法是根据知识的来源，包括经验知识和专家知识。经验知识是通过观察和实践获得的，而专家知识则是由领域专家提供的。这些分类方法有助于我们理解和应用不同类型的知识在人工智能中的作用和价值。

人工智能概论的背景和意义？

人工智能虽然仅有六十多年的发展历史，但对社会的影响确实非常大。随着人工智能的进一步发展，其在生产生活方面的应用也将更为广泛。

面对人工智能的高速发展，有人认为智能机器将会取代人类的劳动，而以劳动为主的工厂也会成为“无人工厂”。虽然人工智能越来越强大，但是它不可能代替人类，也不可能超过人类。不可否认，人工智能的发展有一定的哲学意义，对我们更好地了解唯物论、认识论和唯物史观有重要的作用。

到此，以上就是小编对于人工智能导论的应用题的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能导论的应用题的3点解答对大家有用。

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