美林數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司專業(yè)提供各種商務(wù)智能平臺,為客戶提供哪兒有商務(wù)智能平臺、數(shù)據(jù)分析網(wǎng)x332099n、商務(wù)智能平臺等。公司自1998-03-16注冊成立以來,本著以人為本的原則,堅持“以質(zhì)量求生存,以信譽求發(fā)展”的基本方針,公司業(yè)績蒸蒸日上。立足陜西省,以市場為導(dǎo)向,想客戶之所想,及客戶之所需。
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延伸內(nèi)容
詳情介紹:人工智能人工智能的定義可以分為兩部分,即“人工”和“智能”?!叭斯ぁ北容^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。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。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(ENGINEERINGAPPROACH),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(MODELINGAPPROACH),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。遺傳算法(GENERICALGORITHM,簡稱GA)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ARTIFICIALNEURALNETWORK,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。
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