强人工智能:能推理和解决问题的智能机器;且是有知觉的,有自我意识的。 “中文屋子”实验:用以说明即使通过了图灵测试,但它对问题仍没有任何理解,不具备真正的智能。从而认为机器智能只能是一种模拟智能,而不具有真正的智能。(弱人工智能) 1956年 人工智能元年 AI诞生 人工智能诞生需要三个条件:计算机,图灵测试,达特茅斯会议(Dartmonth Conference,1956年,这次会议首次提出人工智能一词,Artificial Intelligence, AI,所以此次会议被认为是人工智能正式诞生的元年) 图灵(Alan Turing)提出了图灵测试(Turing Test),区分人与机器的方法。 2016年3月9日到15日AlphaGo以4:1的总比分战胜世界围棋冠军李世石。 (二)传统人工智能与深度学习 (三)人工智能的研究内容 人工智能的基本技术 三个最基本、最核心的技术:表示,运算,搜索 研究内容归纳为8个方面: 1.搜索与求解 搜索是求解问题时,在不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。 许多人工智能求解可归结为对某种图或空间的搜索问题。搜索是人工智能的重要方法。 搜索 人工智能,简称AI,是20世纪50年代在达特茅斯会议上首次提出的科学概念,其诞生离不开计算机、图灵测试以及这次具有里程碑意义的会议。强人工智能被定义为能够推理、解决问题,并具有知觉和自我意识的智能机器。然而,通过“中文屋子”实验,人们质疑即使机器通过了图灵测试,它也可能只是模拟智能,而非真正理解问题的智能,这就是所谓的弱人工智能。 图灵测试是由艾伦·图灵提出的,旨在确定机器是否能表现出与人类智能相当的水平。如果一台机器在对话中让人类无法区分其与人之间的区别,那么它就通过了图灵测试。这个概念至今仍是衡量机器智能的重要标准。2016年,谷歌的AlphaGo在围棋比赛中击败世界冠军李世石,展示了人工智能在特定领域的卓越能力。 人工智能的研究内容广泛,其中最基本的三个技术是表示、运算和搜索。表示技术涉及如何将知识和信息转化为机器可以理解和处理的形式;运算则涉及到如何执行这些表示的计算;而搜索则是解决未知问题的关键,如在图或空间中的搜索问题。常见的搜索算法包括搜索树、宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索以及消解推理等。 学习与发现是人工智能的另一关键领域,它涉及机器如何从数据中学习并发现规律。机器学习是实现这一目标的重要手段,它包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法,用于识别、分类和预测等问题。知识与推理是AI的核心,通过逻辑表示和推理,AI系统可以处理复杂的问题,如专家系统和知识工程就是这方面的重要应用。 感知与交流是人工智能模拟人类感官功能和交际能力的体现。计算机视觉、听觉和触觉处理技术使得机器能够理解和解析环境信息,而自然语言处理则让机器能够理解和生成人类语言,进行有效的沟通。记忆与联想能力则涉及如何存储和检索信息,以应对各种情况。 发明与创造是人工智能追求的更高层次,要求机器不仅能够处理已知问题,还能创新解决问题的方法。此外,智能系统的设计与实现、应用与工程研究将AI技术应用于实际场景,例如机器人、自动驾驶、智能家居等。 人工智能的研究途径多种多样,包括心理模拟(符号主义)、生理模拟(神经计算)、行为模拟(进化计算)、群体模拟(仿生计算)、自然计算和原理分析(数学建模)。这些方法都试图从不同角度理解和实现智能。 人工智能是一个多学科交叉的领域,涵盖理论研究、技术研发和实际应用。从最初的理论构想到现在的广泛应用,人工智能正在逐步改变我们的生活,推动科技进步,未来将在更多领域展现其潜力和价值。
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