人工智能發(fā)展與應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2020-05-20 來(lái)源: 短文摘抄 點(diǎn)擊:
先說人工智能。人工智能不是陌生的話題,但它的發(fā)展歷史大家不會(huì)太清楚。今天的目的就 是使大家對(duì)人工智能輪廊認(rèn)識(shí)。一般來(lái)說,大家公認(rèn)56年。之前,做了很多鋪墊。能做復(fù)雜 的計(jì)算機(jī)是聰明的表現(xiàn),當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)可以做研究基礎(chǔ),理論的系統(tǒng)論控制論,這些都為人 工智能的研究打下了基礎(chǔ)。
56年,十個(gè)人兩個(gè)月的討論班。人們提出了人工智能的概念,稱“AI”這十多個(gè)年輕人 當(dāng)中有些就成為這一領(lǐng)域的鼻祖。他們是從好多領(lǐng)域匯集來(lái)的,有西蒙,仙農(nóng),他們分為心 理學(xué)小組(LT),寫了邏輯推理機(jī)的程序,證明羅素《數(shù)學(xué)研究》中的全部定理;
IBM小 組研究下 ,下棋 ;
MIT小組59年發(fā)明了LIST語(yǔ)言。
關(guān)于人工智能,現(xiàn)在有兩種觀點(diǎn):
①理論觀點(diǎn):從理論上搞清人是如何推理的。進(jìn)展很慢②工程觀點(diǎn),先產(chǎn)生人的功能,利用 機(jī)器來(lái)完全它。進(jìn)展較快。
人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域:
1.問題求解:比如博辛。為什么研究它呢?因?yàn)槿藗冋J(rèn)為國(guó)際象棋是人類智慧的表現(xiàn)。
取得這么幾個(gè)成就:a62年贏了美國(guó)第一州的跳旗大師。b95年有一個(gè)程序叫Beep Thonght2, 了一國(guó)家象旗大師 c96年Deep blue春天與卡斯帕羅夫2:4 d 92年,Deeper Blue:3.5 :2.5贏 ,計(jì)算機(jī)寫下旗程序的原理:
完全博弈,輪流走步,任何一方可走的對(duì)方都知 道。
就象一顆樹一樣。當(dāng)然每步都會(huì)選一個(gè)對(duì)自己有利的步。事實(shí)上遠(yuǎn)沒這么簡(jiǎn)單。在人工智領(lǐng) 域里有幾個(gè)無(wú)法克服的困難。
所以靠提出計(jì)算機(jī)的速度不可能成功。但它贏了,原因:①硬件水平提高,下旗的程序 :DT:4個(gè)芯片,每秒搜索20003個(gè)模子;
②其他種種原因。DB:256個(gè)芯片, 個(gè)/秒
2.自然語(yǔ)言的處理
語(yǔ)音合成與語(yǔ)言識(shí)別。語(yǔ)言合成即相關(guān)內(nèi)容由計(jì)算機(jī)讀出,難度以不太大。面臨問題:
沒有人味,難又認(rèn)別多音字。
語(yǔ)言識(shí)別正相反,人說話由計(jì)算機(jī)識(shí)別,困難:非特定人,大詞匯量,連續(xù)語(yǔ)音。
3.自然語(yǔ)言的理解與翻譯
比如切詞(句讀):例如不同情況下,計(jì)一為能將“同情”聯(lián)。再如物理學(xué)起來(lái)很困難。
可以認(rèn)為機(jī)器翻譯在下個(gè)五年內(nèi)有望有很大突破的領(lǐng)域。
4.機(jī)器學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)是人一個(gè)特有的來(lái)領(lǐng),到目前研究的不是很好。
比如寫詩(shī)歌
5.模式識(shí)別:不識(shí)別目標(biāo)
6.機(jī)器人:潛水、爬墻、清時(shí)管道、汽車噴漆等等
7.優(yōu)化問題:條優(yōu)一直是人們致力的問題。比如排課表,②化工制藥;
③通訊
多年研究發(fā)現(xiàn),在研究 時(shí),人們發(fā)現(xiàn),凡小汲后天培養(yǎng)的,問題都不大。但兒童斯的 低級(jí)智能卻是無(wú)法解決。有人問:人的智能可以模擬嗎?還有許多心理學(xué)上的成果。
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