人工智能学科有几种(人工智能是关于什么学科)

人工智能 409
今天给各位分享人工智能学科有几种的知识,其中也会对人工智能是关于什么学科进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!本文目录一览: 1、人工智能有五种学派,知道有哪些吗

今天给各位分享人工智能学科有几种的知识,其中也会对人工智能是关于什么学科进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

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人工智能有五种学派,知道有哪些吗

如下:

智能模拟

机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,逻辑推理,博弈,信息感应与辨证处理。

学科范畴

人工智能是一门边沿学科,属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。

涉及学科

哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学,社会结构学与科学发展观。

研究范畴

语言的学习与处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式,最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。

应用领域

机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

值得一提的是,机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看,机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远;而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出:要提高机译的质量,首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题;单靠若干程序来做机译系统,肯定是无法提高机译质量的;另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下,机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。

人工智能相关学科有哪些?

人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。

对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。

弱人工智能如今不断地迅猛发展,尤其是2008年经济危机后,美日欧希望借机器人等实现再工业化,工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展,更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破,很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。

而强人工智能则暂时处于瓶颈,还需要科学家们和人类的努力。

人工智能是一门边缘学科,属于自然科学和社会科学的交叉。人工智能相关学科有哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论。

人工智能有哪些专业 来看看吧

1、与人工智能相关专业有:模式识别与智能系统、计算机应用技术、智能科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能与信息处理、模式识别与智能系统和生物信息处理方向等。

2、人工智能是研究、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,是一门交叉学科,数学理论和计算机技术是其重要的组成部分。该领域的研究主要包括图像识别、语言识别、专家系统、自然语言处理和机器人科学等。

人工智能有哪几个主要学派

目前人工智能的主要学派有下面三家:

(1)符号主义(symbolicism),又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism),其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。

(2)连接主义(connectionism),又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism),其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

(3)行为主义(actionism),又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism),其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

他们对人工智能发展历史具有不同的看法。

1、符号主义认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展,到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后,又再计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家,证明了38条数学定理,表了可以应用计算机研究人的思维多成,模拟人类智能活动。正是这些符号主义者,早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法-专家系统-知识工程理论与技术,并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀,为人工智能的发展作出重要贡献,尤其是专家系统的成功开发与应用,为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后,符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表任务有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。

2、连接主义认为人工智能源于仿生学,特别是对人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型,即MP模型,开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型,开辟了人工智能的又一发展道路。20世纪60~70年代,连接主义,尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮,由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制,脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文,提出用硬件模拟神经网络以后,连接主义才又重新抬头。1986年,鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播算法(BP)算法。此后,连接主义势头大振,从模型到算法,从理论分析到工程实现,伟神经网络计算机走向市场打下基础。现在,对人工神经网络(ANN)的研究热情仍然较高,但研究成果没有像预想的那样好。

3、行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分,影响了早期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克(McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论,影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用,如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究,并进行“控制论动物”的研制。到20世纪60~70年代,上述这些控制论系统的研究取得一定进展,播下智能控制和智能机器人的种子,并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的,引起许多人的兴趣。这一学派的代表作者首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人,它被看作是新一代的“控制论动物”,是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统

人工智能的分类包括哪些

人工智能领域的分类包括,研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人,必须懂得计算机知识、心理学和哲学。

人工智能主要有三个分支:

1) 认知AI (cognitive AI)  

认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支,负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性,同时还持续不断地在数据挖掘、NLP(自然语言处理)和智能自动化的经验中学习。                   

现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定,用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性,并生成更快、更可靠的答案。

2) 机器学习AI (Machine Learning AI)   

机器学习(ML)AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿,但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”,然后在没有过多的人为解释的情况下,用这些模式来预测结果,而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。                

然而机器学习需要三个关键因素才能有效:                  

a) 数据,大量的数据                     

为了教给人工智能新的技巧,需要将大量的数据输入给模型,用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征,同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部,从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器:无论你的硬件是内置的,如雷达,相机,方向盘等(如果它是一辆汽车的话),还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分,这些传感器可以生成大量数据(多到让任何正常的人来处理都太多)。

人工智能的分类包括哪些?

1、深度学习:

深度学习是基于现有的数据进行学习操作,是机器学习研究中的一个新的领域,机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例像,声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。

2、自然语言处理:

自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术。人工智能的分支学科,研究用电子计算机模拟人的语言交际过程,使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等,实现人机之间的自然语言通信,以代替人的部分脑力劳动,包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。例如生活中的电话机器人的核心技术之一就是自然语言处理。

3、计算机视觉:

计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像;计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段,由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力。计算机视觉应用的实例有很多,包括用于控制过程、导航、自动检测等方面。

4、智能机器人:

如今我们的身边逐渐开始出现很多智能机器人,他们具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器,如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外,它还有效应器,作为作用于周围环境的手段。这些机器人都离不开人工智能的技术支持;科学家们认为,智能机器人的研发方向是,给机器人装上“大脑芯片”,从而使其智能性更强,在认知学 习、自动组织、对模糊信息的综合处理等方面将会前进一大步。

5、自动程序设计:

自动程序设计是指根据给定问题的原始描述,自动生成满足要求的程序。它是软件工程和人工智能相结合的研究课题。自动程序设计主要包含程序综合和程序验证两方面内容。前者实现自动编程,即用户只需告知机器“做什么”,无须告诉“怎么做”,这后一步的工作由机器自动完成;后者是程序的自动验证,自动完成正确性的检查。其目的是提高软件生产率和软件产品质量;自动程序设计的任务是设计一个程序系统,接受关于所设计的程序要求实现某个目标非常高级描述作为其输入,然后自动生成一个能完成这个目标的具体程序。该研究的重大贡献之一是把程序调试的概念作为问题求解的策略来使用。

6、数据挖掘:

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。它的分析方法包括:分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类和复杂数据类型挖掘。

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