縮寫為AI(縮寫為ayf的網(wǎng)名)
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本文目錄:
一、何為人工智能(AI)?
人工智能(AI)是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機器學(xué)習(xí),計算機視覺等等,總的說來,人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠象人一樣思考。
在1955的時候,香農(nóng)與人一起開發(fā)了The Logic TheoriST程序,它是一種采用樹形結(jié)構(gòu)的程序,在程序運行時,它在樹中搜索,尋找與可能答案最接近的樹的分枝進行探索,以得到正確的答案。
這個程序在人工智能的歷史上可以說是有重要地位的,它在學(xué)術(shù)上和社會上帶來的巨大的影響,以至于我們所采用的思想方法有許多還是來自于這個50年代的程序。
1956年,作為人工智能領(lǐng)域另一位著名科學(xué)家的麥卡希召集了一次會議來討論人工智能未來的發(fā)展方向。從那時起,人工智能的名字才正式確立,這次會議在人工智能歷史上不是巨大的成功。
但是這次會議給人工智能奠基人相互交流的機會,并為未來人工智能的發(fā)展起了鋪墊的作用。在此以后,人工智能的重點開始變?yōu)榻嵱玫哪軌蜃孕薪鉀Q問題的系統(tǒng),并要求系統(tǒng)有自學(xué)習(xí)能力。
在1957年,香農(nóng)和另一些人又開發(fā)了一個程序稱為General Problem Solver(GPS),它對Wiener的反饋理論有一個擴展,并能夠解決一些比較普遍的問題。
別的科學(xué)家在努力開發(fā)系統(tǒng)時,右圖這位科學(xué)家作出了一項重大的貢獻,他創(chuàng)建了表處理語言LISP,直到許多人工智能程序還在使用這種語言,它幾乎成了人工智能的代名詞,到了今天,LISP仍然在發(fā)展。
擴展資料:
一、信息技術(shù)簡介
信息技術(shù)(Information Technology,縮寫IT),是主要用于管理和處理信息所采用的各種技術(shù)的總稱。它主要是應(yīng)用計算機科學(xué)和通信技術(shù)來設(shè)計、開發(fā)、安裝和實施信息系統(tǒng)及應(yīng)用軟件。
它也常被稱為信息和通信技術(shù)(Information and Communications Technology, ICT)。主要包括傳感技術(shù)、計算機與智能技術(shù)、通信技術(shù)和控制技術(shù)。
二、社會功能
信息技術(shù)在全球的廣泛使用,不僅深刻地影響著經(jīng)濟結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟效率,而且作為先進生產(chǎn)力的代表,對社會文化和精神文明產(chǎn)生著深刻的影響。
信息技術(shù)已引起傳統(tǒng)教育方式發(fā)生著深刻變化。計算機仿真技術(shù)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)和遠程教育技術(shù)以及信息載體的多樣性,使學(xué)習(xí)者可以克服時空障礙,更加主動地安排自己的學(xué)習(xí)時間和速度。
特別是借助于互聯(lián)網(wǎng)的遠程教育,將開辟出通達全球的知識傳播通道,實現(xiàn)不同地區(qū)的學(xué)習(xí)者、傳授者之間的互相對話和交流,不僅可望大大提高教育的效率,而且給學(xué)習(xí)者提供一個寬松的內(nèi)容豐富的學(xué)習(xí)環(huán)境。遠程教育的發(fā)展將在傳統(tǒng)的教育領(lǐng)域引發(fā)一場革命,并促使人類知識水平的普遍提高。
互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為科學(xué)研究和技術(shù)開發(fā)不可缺少的工具。互聯(lián)網(wǎng)擁有的600多個大型圖書館、400多個文獻庫和100萬個信息源,成為科研人員可以隨時進入并從中獲取最新科技動態(tài)的信息寶庫,大大節(jié)約查閱文獻的時間和費用。
信息網(wǎng)絡(luò)為各種思想文化的傳播,提供了更加便捷的渠道,大量的信息通過網(wǎng)絡(luò)滲入到社會各個角落,成為當今文化傳播的重要手段。
參考資料:
百度百科-信息技術(shù)
二、什么是人工智能?
人工智能(英語:Artificial Intelligence,縮寫為AI)亦稱智械、機器智能,指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。該詞也指出研究這樣的智能系統(tǒng)是否能夠?qū)崿F(xiàn),以及如何實現(xiàn)。人工智能于一般教材中的定義領(lǐng)域是“智能主體(intelligent agent)的研究與設(shè)計”,智能主體指一個可以觀察周遭環(huán)境并作出行動以達致目標的系統(tǒng)。約翰·麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機器的科學(xué)與工程”。安德里亞斯·卡普蘭(Andreas Kaplan)和邁克爾·海恩萊因(Michael Haenlein)將人工智能定義為“系統(tǒng)正確解釋外部數(shù)據(jù),從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),并利用這些知識通過靈活適應(yīng)實現(xiàn)特定目標和任務(wù)的能力”。人工智能的研究是高度技術(shù)性和專業(yè)的,各分支領(lǐng)域都是深入且各不相通的,因而涉及范圍極廣。
AI的核心問題包括建構(gòu)能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等。當前有大量的工具應(yīng)用了人工智能,其中包括搜索和數(shù)學(xué)優(yōu)化、邏輯推演。而基于仿生學(xué)、認知心理學(xué),以及基于概率論和經(jīng)濟學(xué)的算法等等也在逐步探索當中。 思維來源于大腦,而思維控制行為,行為需要意志去實現(xiàn),而思維又是對所有數(shù)據(jù)采集的整理,相當于數(shù)據(jù)庫,所以人工智能最后會演變?yōu)闄C器替換人類。
2017年12月,人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。
三、什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence) ,英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計算機科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器,該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
人工智能, 英文單詞 artilect ,來源于 雨果·德·加里斯 的著作 . “人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之擴展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機器學(xué)習(xí),計算機視覺等等,總的說來,人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔的,現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準確,因之當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)具有人工智能的機器人
展和技術(shù)的進步而變化的, 人工智能這門科學(xué)的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展,一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括:知識表示、自動推理和搜索方法、機器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面?!?實際應(yīng)用 機器視覺:指紋識別,人臉識別,視網(wǎng)膜識別,虹膜識別,掌紋識別,專家系統(tǒng),智能搜索,定理證明,博弈,自動程序設(shè)計,還有航天應(yīng)用等。 學(xué)科范疇 人工智能是一門邊沿學(xué)科,屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉。 涉及學(xué)科 哲學(xué)和認知科學(xué),數(shù)學(xué),神經(jīng)生理學(xué),心理學(xué),計算機科學(xué),信息論,控制論,不定性論,仿生學(xué), 研究范疇 自然語言處理,知識表現(xiàn),智能搜索,推理,規(guī)劃,機器學(xué)習(xí),知識獲取,組合調(diào)度問題,感知問題,模式識別,邏輯程序設(shè)計,軟計算,不精確和不確定的管理,人工生命,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),復(fù)雜系統(tǒng),遺傳算法 人類思維方式 應(yīng)用領(lǐng)域 智能控制,專家系統(tǒng),機器人學(xué),語言和圖像理解,遺傳編程 機器人工廠 安全問題 目前人工智能還在研究中,但有學(xué)者認為讓計算機擁有智商是很危險的,它可能會反抗人類。這種隱患也在多部電影中發(fā)生過。
人工智能的兩種實現(xiàn)方法
人工智能在計算機上實現(xiàn)時有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物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法(Engineering approach),它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果,如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法(Modeling approach),它不僅要看效果,還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。本書介紹的遺傳算法(Generic Algorithm, 簡稱GA)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,簡稱ANN)均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果,兩種方式通常都可使用。采用前一種方法,需要人工詳細規(guī)定程序邏輯,如果游戲簡單,還是方便的。如果游戲復(fù)雜,角色數(shù)量和活動空間增加,相應(yīng)的邏輯就會很復(fù)雜(按指數(shù)式增長),人工編程就非常繁瑣,容易出錯。而一旦出錯,就必須修改原程序,重新編譯、調(diào)試,最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁, 非常麻煩。采用后一種方法時,編程者要為每一角色設(shè)計一個智能系統(tǒng)(一個模塊)來進行控制,這個智能系統(tǒng)(模塊)開始什么也不懂,就像初生嬰兒那樣,但它能夠?qū)W習(xí),能漸漸地適應(yīng)環(huán)境,應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤,但它能吸取教訓(xùn),下一次運行時就可能改正,至少不會永遠錯下去,用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能,要求編程者具有生物學(xué)的思考方法,入門難度大一點。但一旦入了門,就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定,應(yīng)用于復(fù)雜問題,通常會比前一種方法更省力。
定義
人工智能的定義可以分為兩部分,即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解,爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步,等等。但總的來說,“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。 關(guān)于什么是“智能”,就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(consciousness)、自我(self)、思維(mind)(包括無意識的思維(unconscious_mind)等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能,這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限,對構(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”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。 人工智能目前在計算機領(lǐng)域內(nèi),得到了愈加廣泛的重視。并在機器人,經(jīng)濟政治決策,控制系統(tǒng),仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。 著名的美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義:“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)?!倍硪粋€美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認為:“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?!边@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),研究如何讓計算機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)用計算機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)。 人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是計算機學(xué)科的一個分支,二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能)。也被認為是二十一世紀(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)三大尖端技術(shù)之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展,在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用,并取得了豐碩的成果,人工智能已逐步成為一個獨立的分支,無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。 人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科,主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機,使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計算機科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科??梢哉f幾乎是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科,其范圍已遠遠超出了計算機科學(xué)的范疇,人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實踐和理論的關(guān)系,人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次,是它的一個應(yīng)用分支。從思維觀點看,人工智能不僅限于邏輯思維,要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展,數(shù)學(xué)常被認為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué),數(shù)學(xué)也進入語言、思維領(lǐng)域,人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具,數(shù)學(xué)不僅在標準邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用,數(shù)學(xué)進入人工智能學(xué)科,它們將互相促進而更快地發(fā)展。
編輯本段簡史
人工智能的傳說可以追溯到古埃及,但隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展,技術(shù)已最終可以創(chuàng)造出機器智能,“人工智能”(Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的,從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之擴展,在它還不長的歷史中,人工智能的發(fā)展比預(yù)想的要慢,但一直在前進,從40年前出現(xiàn)到現(xiàn)在,已經(jīng)出現(xiàn)了許多AI程序,并且它們也影響到了其它 技術(shù)的發(fā)展。
計算機時代
1941年的一項發(fā)明使信息存儲和處理的各個方面都發(fā)生了革命.這項同時在美國和德國出現(xiàn)的 發(fā)明就是電子計算機.第一臺計算機要占用幾間裝空調(diào)的大房間,對程序員來說是場惡夢:僅僅為運行一 個程序就要設(shè)置成千的線路.1949年改進后的能存儲程序的計算機使得輸入程序變得簡單些,而且計算機 理論的發(fā)展產(chǎn)生了計算機科學(xué),并最終促使了人工智能的出現(xiàn).計算機這個用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明, 為人工智能的可能實現(xiàn)提供了一種媒介.
AI的開端
雖然計算機為AI提供了必要的技術(shù)基礎(chǔ),但直到50年代早期人們才注意到人類智能與機器之間 的聯(lián)系. Norbert Wiener是最早研究反饋理論的美國人之一.最熟悉的反饋控制的例子是自動調(diào)溫器.它 將收集到的房間溫度與希望的溫度比較,并做出反應(yīng)將加熱器開大或關(guān)小,從而控制環(huán)境溫度.這項對反饋 回路的研究重要性在于: Wiener從理論上指出,所有的智能活動都是反饋機制的結(jié)果.而反饋機制是有可 能用機器模擬的.這項發(fā)現(xiàn)對早期AI的發(fā)展影響很大. 1955年末,Newell和Simon做了一個名為"邏輯專家"(Logic Theorist)的程序.這個程序被許多人 認為是第一個AI程序.它將每個問題都表示成一個樹形模型,然后選擇最可能得到正確結(jié)論的那一枝來求解 問題."邏輯專家"對公眾和AI研究領(lǐng)域產(chǎn)生的影響使它成為AI發(fā)展中一個重要的里程碑.1956年,被認為是 人工智能之父的John McCarthy組織了一次學(xué)會,將許多對機器智能感興趣的專家學(xué)者聚集在一起進行了一 個月的討論.他請他們到 Vermont參加 " Dartmouth人工智能夏季研究會".從那時起,這個領(lǐng)域被命名為 "人工智能".雖然 Dartmouth學(xué)會不是非常成功,但它確實集中了AI的創(chuàng)立者們,并為以后的AI研究奠定了基礎(chǔ). Dartmouth會議后的7年中,AI研究開始快速發(fā)展.雖然這個領(lǐng)域還沒明確定義,會議中的一些思想 已被重新考慮和使用了. Carnegie Mellon大學(xué)和MIT開始組建AI研究中心.研究面臨新的挑戰(zhàn): 下一步需 要建立能夠更有效解決問題的系統(tǒng),例如在"邏輯專家"中減少搜索;還有就是建立可以自我學(xué)習(xí)的系統(tǒng). 1957年一個新程序,"通用解題機"(GPS)的第一個版本進行了測試.這個程序是由制作"邏輯專家" 的同一個組開發(fā)的.GPS擴展了Wiener的反饋原理,可以解決很多常識問題.兩年以后,IBM成立了一個AI研 究組.Herbert Gelerneter花3年時間制作了一個解幾何定理的程序. 當越來越多的程序涌現(xiàn)時,McCarthy正忙于一個AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP語言. LISP到今天還在用."LISP"的意思是"表處理"(LISt Processing),它很快就為大多數(shù)AI開發(fā)者采納. 1963年MIT從美國政府得到一筆220萬美元的資助,用于研究機器輔助識別.這筆資助來自國防部 高級研究計劃署(ARPA),已保證美國在技術(shù)進步上領(lǐng)先于蘇聯(lián).這個計劃吸引了來自全世界的計算機科學(xué)家, 加快了AI研究的發(fā)展步伐.
大量的程序
以后幾年出現(xiàn)了大量程序.其中一個著名的叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"項目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限數(shù)量的幾何形體)中的研究與編程.在MIT由Marvin Minsky領(lǐng)導(dǎo)的研究人員發(fā)現(xiàn), 面對小規(guī)模的對象,計算機程序可以解決空間和邏輯問題.其它如在60年代末出現(xiàn)的"STUDENT"可相關(guān)書籍
以解決代數(shù) 問題,"SIR"可以理解簡單的英語句子.這些程序的結(jié)果對處理語言理解和邏輯有所幫助. 70年代另一個進展是專家系統(tǒng).專家系統(tǒng)可以預(yù)測在一定條件下某種解的概率.由于當時計算機已 有巨大容量,專家系統(tǒng)有可能從數(shù)據(jù)中得出規(guī)律.專家系統(tǒng)的市場應(yīng)用很廣.十年間,專家系統(tǒng)被用于股市預(yù) 測,幫助醫(yī)生診斷疾病,以及指示礦工確定礦藏位置等.這一切都因為專家系統(tǒng)存儲規(guī)律和信息的能力而成為可能. 70年代許多新方法被用于AI開發(fā),著名的如Minsky的構(gòu)造理論.另外David Marr提出了機器視覺方 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.同時期另一項成果是PROLOGE語言,于1972年提出. 80年代期間,AI前進更為迅速,并更多地進入商業(yè)領(lǐng)域.1986年,美國AI相關(guān)軟硬件銷售高達4.25億 美元.專家系統(tǒng)因其效用尤受需求.象數(shù)字電氣公司這樣的公司用XCON專家系統(tǒng)為VAX大型機編程.杜邦,通用 汽車公司和波音公司也大量依賴專家系統(tǒng).為滿足計算機專家的需要,一些生產(chǎn)專家系統(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)有專家系統(tǒng)中的錯誤,又有另外一些專家系統(tǒng)被設(shè)計出來.
從實驗室到日常生活
人們開始感受到計算機和人工智能技術(shù)的影響.計算機技術(shù)不再只屬于實驗室中的一小群研究人員. 個人電腦和眾多技術(shù)雜志使計算機技術(shù)展現(xiàn)在人們面前.有了象美國人工智能協(xié)會這樣的基金會.因為AI開發(fā) 的需要,還出現(xiàn)了一陣研究人員進入私人公司的熱潮。150多所像DEC(它雇了700多員工從事AI研究)這樣的公司共花了10億美元在內(nèi)部的AI開發(fā)組上. 其它一些AI領(lǐng)域也在80年代進入市場.其中一項就是機器視覺. Minsky和Marr的成果現(xiàn)在用到了生產(chǎn)線上的相機和計算機中,進行質(zhì)量控制.盡管還很簡陋,這些系統(tǒng)已能夠通過黑白區(qū)別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有一百多個公司生產(chǎn)機器視覺系統(tǒng),銷售額共達8千萬美元. 但80年代對AI工業(yè)來說也不全是好年景.86-87年對AI系統(tǒng)的需求下降,業(yè)界損失了近5億美元.象 Teknowledge和Intellicorp兩家共損失超過6百萬美元,大約占利潤的三分之一巨大的損失迫使許多研究領(lǐng) 導(dǎo)者削減經(jīng)費.另一個另人失望的是國防部高級研究計劃署支持的所謂"智能卡車".這個項目目的是研制一種能完成許多戰(zhàn)地任務(wù)的機器人。由于項目缺陷和成功無望,Pentagon停止了項目的經(jīng)費. 盡管經(jīng)歷了這些受挫的事件,AI仍在慢慢恢復(fù)發(fā)展.新的技術(shù)在日本被開發(fā)出來,如在美國首創(chuàng)的模糊邏輯,它可以從不確定的人工智能機器人
條件作出決策;還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),被視為實現(xiàn)人工智能的可能途徑.總之,80年代AI被引入了市場,并顯示出實用價值.可以確信,它將是通向21世紀之匙. 人工智能技術(shù)接受檢驗 在"沙漠風(fēng)暴"行動中軍方的智能設(shè)備經(jīng)受了戰(zhàn)爭的檢驗.人工智能技術(shù)被用于導(dǎo)彈系統(tǒng)和預(yù)警顯示以 及其它先進武器.AI技術(shù)也進入了家庭.智能電腦的增加吸引了公眾興趣;一些面向蘋果機和IBM兼容機的應(yīng)用 軟件例如語音和文字識別已可買到;使用模糊邏輯,AI技術(shù)簡化了攝像設(shè)備.對人工智能相關(guān)技術(shù)更大的需求促 使新的進步不斷出現(xiàn).人工智能已經(jīng)并且將繼續(xù)不可避免地改變我們的生活.
四、什么是人工智能?
人工智能是引領(lǐng)這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù),具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應(yīng)。
近百年來,隨著計算機科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展,人工智能進入到人們的視野,更多地被人們所熟知,進一步參與到人類社會生活的方方面面。那么,人工智能究竟能給我們?nèi)祟悗碓鯓拥暮锰?,將如何改善我們的生活?對此,我有以下幾點看法。
🔮🔮人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
⭐人工智能的概念形成于20世紀50年代,誕生于1956年的達特茅斯會議。隨著人工智能概念的逐步完善,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個層面。如今人工智能理論和互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)充分發(fā)展,應(yīng)用范圍不斷拓寬,也由此帶動了相關(guān)商業(yè)模式的發(fā)展。
🔮🔮人工智能醫(yī)療
⭐隨著人工智能技術(shù)成熟發(fā)展,其在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用場景不斷豐富,為疾病檢測、診斷及治療模式帶來了深刻變革,為提升居民健康質(zhì)量提供新方式。
⭐人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的利用具體有如醫(yī)學(xué)影像、臨床輔助決策、精準醫(yī)療、醫(yī)療信息化管理等,有助于降低醫(yī)療管理成本,提升診療水平,改善患者就醫(yī)體驗,實現(xiàn)醫(yī)療領(lǐng)域?qū)I(yè)化進一步發(fā)展。
🔮🔮隨處可見的人工智能
⭐除人工智能醫(yī)療這比較新的概念,人工智能其實在我們生活中也是隨處可見。有如人臉識別技術(shù)可以用于社區(qū)安全和身份認證領(lǐng)域,實現(xiàn)較低成本和高效率的融合,極大地便利了人們的日常生活。
⭐在日常交通中的無人駕駛系統(tǒng)和導(dǎo)航系統(tǒng),甚至可以實現(xiàn)解放雙手,隨心駕駛,為駕駛者的決策作出一定的輔佐作用。
隨著應(yīng)用場景資源的持續(xù)開發(fā),場景創(chuàng)新能力的不斷提升,人工智能與產(chǎn)業(yè)的融合必將更加緊密,人工智能的應(yīng)用也必將邁向更高水平,更好地實現(xiàn)便利人類生活的目的。
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