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人工智能在计算机网络技术中的运用.doc
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人工智能在计算机网络技术中的运用
人工智能在计算机网络技术中的运用
摘要
人工智能是研究使机器具备人所具有的智能功能的一门高新技术
学科。其目的是模拟、延伸和扩展人的智能,以实现某些脑力劳动的
自动化。实质化,它是开拓计算机应用、研制新一代计算机和扩展计
算机应用领域的技术根底,也是探索人脑奥秘的重要科学途径。人工
智能、原子能技术、空间技术,被称为 20 世纪的三大尖端科技。进
入 21 世纪后,人工智能仍是适应信息时代需求的关键技术之一。自
上世纪五十年代以来,经过了几个阶段的不断探索和开展,人工智能
在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真
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正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来,随着信息
技术的快速进步,与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。
尤其是随着因特网的普及和应用,对人工智能的需求,变得越来越迫
切,也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。
定义
人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为 AI。它是研究、开
发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的
一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了
解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反响
的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然
语言处理和专家系统等。
人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称
为世界三大尖端技术之一〔空间技术、能源技术、人工智能〕。也被
认为是二十一世纪〔基因工程、纳米科学、人工智能〕三大尖端技术
之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的开展,在很多学科领域都
获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独
立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智
能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知
识以及怎样获得知识并使用知识的科学。〞而另一个美国麻省理工学
院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只
有人才能做的智能工作。〞这些说法反映了人工智能学科的根本思想
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和根本容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智
能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任
的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行
为的根本理论、方法和技术。
AI 的开端
一般认为,人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲
学家莱布尼茨(Leibnitz,1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想
的要点是:建立一种通用的符号语言,用这个语言中的符号表达“思
想容〞,用符号之间的形式关系表达“思想容〞之间的逻辑关系。于
是,在“通用语言〞中可以实现“思维的机械化〞这一设想可以看成
是对人工智能的最早描述。
计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父〞,他着重研
究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的〞。1950 年
他提出了著名的“图灵实验〞:让一个人和一台计算机分别处于两个
房间里,与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间
里的人和计算机提问(比方:“你是机器还是人?〞或“你是男人还是女
人?〞等等),并通过人和计算机的答复来判断哪个房间里是人、哪个
房间里是计算机。图灵认为,如果“中等程度〞的裁判员不能正确地
区分,那么这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验〞是关于
智能标准的一个明确定义。有趣的是,尽管后来有些计算机已经通过
了图灵实验,但人们并不成认这些计算机是有智能的。这反映出人们
对智能标准的认识更深入、对人 工智能的要求更高了。
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几乎在图灵上述工作的同时,·诺依曼从生物学角度研究了人工
智能。从生物学的观点看,智能是进化的结果,而进化的根本条件之
一是“繁殖〞。为此, ·诺依曼构造了“自再生自动机〞,这是一
种有“繁殖〞能力的数学模型。 ·诺依曼的分析说明, 自再生自动
机的容构造对于“繁殖〞是充分的和必要的。他进而推测,这种构造
必定存在于活的细胞之中。五年之后,克里克和沃森关于 DNA 构造
的重大发现完全证实了·诺依曼的猜想: 自再生自动机的几个功能
模块均有生物学上的对应物。其中,模块 A 对应于核糖体,B 对应于
RND 酶和 DNA 聚合酶,D 对应于 RNA 和 DNA,E 对应于阻遏控制
分子和抗阻遏控制分子等。 ·诺依曼的工作为后来人工智能中的一
条研究路线(人工生命)提供了重要的根底。
图灵和·诺依曼的上述工作,以及麦克考洛和匹茨对神经元网的
数学模型的研究,构成了人工智能的初创阶段,这其实也是人工智能
学习的开场。
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1956 年夏天举行的达德茅斯研讨会,被认为是人工智能作为一门
独立学科正式诞生的标志。这次研讨会聚集了来自数学、信息科学、
心理学、神经生理学和计算机科学等不同领域的领导者,包括
Minsky,Rochester, Simon, Solonio 和 Mccarthy 等。其中,Miusky,
Mccarthy,Newell 和 Simon 后来被认为是美国人工智能界的“四大领
袖〞。与会者从不同角度搜索了使机器具有智能的途径和方式,并决
定用“人工智能〞(Artificial Intelligence)一词来概括这一新的研究方向。
达德茅斯研讨会开创了人工智能的第一个开展时期。在这个时期里,
研究者们展开了一系列开创性工作,并取得了引人注目的成果。
会后不久,Newell,Shaw 和 Simon 完成了一个自动证明数学定理
的计算机程序 Logic Theorist (此前 Martin 和 Davis 曾编制了一个算术
定理的证明程序,但未发表),证明了?数学原理?第二章中的 38 条定
理,由此开创了人工智能中“自动定理证明〞这一分支。
1958 年,美籍逻辑学家王浩在自动定理证明中取得的重要进展。
他的程序在 IBM 704 计算机上用不到 5 分钟的时间证明了?数学原
理?中“命题演算〞的全部 220 条定理。1959 年,王浩的改良程序用
8.4 分钟证明了上述 220 条定理及谓词演算的绝大局部定理。
1983 年,美国数学学会将自动定理证明的第一个“里程碑奖〞授
予王浩,以表彰他的出色奉献(自动定理证明的“里程碑奖〞每 25 年
评选一次,由此可见其份量)。受王浩工作的鼓舞,自动定理证明的
研究形成一股热潮。比方,Slagle 的符号积分程序 SAINT 经测试已到
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