關(guān)于什么是“智能”，涉及到諸如意識(shí)（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識(shí)的思維（UNCONSCIOUS MIND））等問題。人***了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是人工智能。人工智能的研究往往涉及對(duì)人的智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)。”而另一個(gè)美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。關(guān)于強(qiáng)人工智能的爭(zhēng)論不同于更廣義的一元論和二元論（DUALISM）的爭(zhēng)論。淮南常規(guī)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)聯(lián)系方式

70年代許多新方法被用于AI開發(fā)，如MINSKY的構(gòu)造理論.另外DAVID MARR提出了機(jī)器視覺方 面的新理論，例如，如何通過一副圖像的陰影，形狀，顏色，邊界和紋理等基本信息辨別圖像.通過分析這些信 息，可以推斷出圖像可能是什么.同時(shí)期另一項(xiàng)成果是PROLOGE語言，于1972年提出. 80年代期間，AI前進(jìn)更為迅速，并更多地進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)域.1986年，美國AI相關(guān)軟硬件銷售高達(dá)4.25億 美元.**系統(tǒng)因其效用尤受需求.象數(shù)字電氣公司這樣的公司用XCON**系統(tǒng)為VAX大型機(jī)編程.杜邦，通用 汽車公司和波音公司也大量依賴**系統(tǒng).為滿足計(jì)算機(jī)**的需要，一些生產(chǎn)**系統(tǒng)輔助制作軟件的公 司，如TEKNOWLEDGE和INTELLICORP成立了。為了查找和改正現(xiàn)有**系統(tǒng)中的錯(cuò)誤，又有另外一些**系統(tǒng)被設(shè)計(jì)出來.巢湖品牌人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)費(fèi)用情感和社交技能對(duì)于一個(gè)智能AGENT是很重要的。

2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體**流行語”。 [1]2019年3月4日，十三屆全國人大二次會(huì)議舉行新聞發(fā)布會(huì)，大會(huì)發(fā)言人張業(yè)遂表示，已將與人工智能密切相關(guān)的立法項(xiàng)目列入立法規(guī)劃 [2]。《深度學(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)展報(bào)告(2022)》認(rèn)為，伴隨技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、政策等各方環(huán)境成熟，人工智能已經(jīng)跨過技術(shù)理論積累和工具平臺(tái)構(gòu)建的發(fā)力儲(chǔ)備期，開始步入以規(guī)模應(yīng)用與價(jià)值釋放為目標(biāo)的產(chǎn)業(yè)賦能黃金十年。 [10]2021年9月25日，為促進(jìn)人工智能健康發(fā)展，《新一代人工智能倫理規(guī)范》發(fā)布。

認(rèn)知模擬經(jīng)濟(jì)學(xué)家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時(shí)他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A(chǔ)，如認(rèn)知科學(xué)， 運(yùn)籌學(xué)和經(jīng)營科學(xué)。他們的研究團(tuán)隊(duì)使用心理學(xué)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)沿襲下來，并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰。基于邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY認(rèn)為機(jī)器不需要模擬人類的思想，而應(yīng)嘗試找到抽象推理和解決問題的本質(zhì)，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室致力于使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識(shí)表示， 智能規(guī)劃和機(jī)器學(xué)習(xí). 致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學(xué)，而促成歐洲的其他地方開發(fā)編程語言PROLOG和邏輯編程科學(xué).“反邏輯”斯坦福大學(xué)的研究者 (如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發(fā)現(xiàn)要解決計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡(jiǎn)單和通用原理（如邏輯）能夠達(dá)到所有的智能行為。非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識(shí)，使用和人完全不一樣的推理方式。

實(shí)現(xiàn)方法人工智能在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)時(shí)有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法（ENGINEERIN***PROACH），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識(shí)別、電腦下棋等。另一種是模擬法（MODELIN***PROACH），它不僅要看效果，還要求實(shí)現(xiàn)方法也和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERIC ALGORITHM，簡(jiǎn)稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡(jiǎn)稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動(dòng)物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動(dòng)方式。計(jì)算機(jī)能做的事，像算術(shù)運(yùn)算等，在百多年前是被認(rèn)為很需要智能的。合肥直銷人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)

人工智能就其本質(zhì)而言，是對(duì)人的思維的信息過程的模擬。淮南常規(guī)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)聯(lián)系方式

強(qiáng)人工智能(BOTTOM-UP AI)強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機(jī)器，并且，這樣的機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺的，有自我意識(shí)的。強(qiáng)人工智能可以有兩類：類人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣。非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識(shí)，使用和人完全不一樣的推理方式。弱人工智能(TOP-DOWN AI)弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。淮南常規(guī)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)聯(lián)系方式

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