《數(shù)字化轉(zhuǎn)型和跨學(xué)科實(shí)踐暑期研討會》詳解
數(shù)字化轉(zhuǎn)型和跨學(xué)科實(shí)踐暑期研討會
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心理學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué),信息論,控制論,不定性論,仿生學(xué),社會結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。人工智能研究范疇語言的學(xué)習(xí)與處理,知識表現(xiàn),智能搜索,推理,規(guī)劃,機(jī)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(jì),軟計(jì)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,**關(guān)鍵的難題還是機(jī)器的自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升。人工智能安全問題人工智能還在研究中,但有學(xué)者認(rèn)為讓計(jì)算機(jī)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,其主要的關(guān)鍵是允不允許機(jī)器擁有自主意識的產(chǎn)生與延續(xù),如果使機(jī)器擁有自主意識,則意味著機(jī)器具有與人同等或類似的創(chuàng)造性,自我保護(hù)意識,情感和自發(fā)行為。人工智能實(shí)現(xiàn)方法人工智能在計(jì)算機(jī)上實(shí)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(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法(ENGINEERIN***PROACH),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(MODELIN***PROACH),它不*要看效果,還要求實(shí)現(xiàn)方法也和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似。遺傳算法??梢栽O(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會是人類智慧的“容器”。江蘇質(zhì)量人工智能系統(tǒng)技術(shù)服務(wù)優(yōu)缺點(diǎn)
人工智能計(jì)算機(jī)時代1941年的一項(xiàng)發(fā)明使信息存儲和處理的各個方面都發(fā)生了**.這項(xiàng)同時在美國和德國出現(xiàn)的發(fā)明就是電子計(jì)算機(jī).***臺計(jì)算機(jī)要占用幾間裝空調(diào)的大房間,對程序員來說是場噩夢:**為運(yùn)行一個程序就要設(shè)置成千的線路.1949年改進(jìn)后的能存儲程序的計(jì)算機(jī)使得輸入程序變得簡單些,而且計(jì)算機(jī)理論的發(fā)展產(chǎn)生了計(jì)算機(jī)科學(xué),并**終促使了人工智能的出現(xiàn).計(jì)算機(jī)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(shí)現(xiàn)提供了一種媒介.雖然計(jì)算機(jī)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(jī)器之間的聯(lián)系.NORBERTWIENER是**早研究反饋理論的美國人之一.**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(xiàng)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(jī)制的結(jié)果.而反饋機(jī)制是有可能用機(jī)器模擬的.這項(xiàng)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**"(LOGICTHEORIST)的程序.這個程序被許多人認(rèn)為是***個AI程序.它將每個問題都表示成一個樹形模型。江蘇質(zhì)量人工智能系統(tǒng)技術(shù)服務(wù)優(yōu)缺點(diǎn)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(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人。
OSO系統(tǒng))印鈔工廠(¥流水線)獵鷹系統(tǒng)(YOD繪圖)人工智能知識工程以知識本身為處理對象,研究如何運(yùn)用人工智能和軟件技術(shù),設(shè)計(jì)、構(gòu)造和維護(hù)知識系統(tǒng)**系統(tǒng)智能搜索引擎計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理機(jī)器翻譯和自然語言理解數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)人工智能相關(guān)著作編輯語音《視讀人工智能》:機(jī)器真的可以思考嗎?人的思維只是一個復(fù)雜的計(jì)算機(jī)程序嗎?本書著眼于人工智能這個有史以來**為棘手的科學(xué)問題之一,集中探討了其背后的一些主要話題。人工智能不**是一個虛構(gòu)的概念。人類對智能機(jī)體結(jié)構(gòu)半個世紀(jì)的研究表明:機(jī)器可以打敗人類**偉大的棋手,類人機(jī)器人可以走路并且能和人類進(jìn)行互動。盡管早就有宣言稱智能機(jī)器指日可待,但此方面的進(jìn)展卻緩慢而艱難。意識和環(huán)境是困擾研究的兩大難題。我們到底應(yīng)該怎樣去制造智能機(jī)器呢?它應(yīng)該像大腦一樣運(yùn)轉(zhuǎn)?它是否需要軀體?從圖靈影響深遠(yuǎn)的奠基性研究到機(jī)器人和新人工智能的飛躍,本書圖文并茂的將人工智能在過去半個世紀(jì)的發(fā)展清晰的呈現(xiàn)在讀者面前?!度斯ぶ悄艿奈磥怼罚涸忈屃酥悄艿膬?nèi)涵,闡述了大腦工作的原理,并告訴我們?nèi)绾尾拍苤圃斐稣嬲饬x上的智能機(jī)器——這樣的智能機(jī)器將不再**是對人類大腦的簡單模仿。
然后選擇**可能得到正確結(jié)論的那一枝來求解問題."邏輯**"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(rèn)為是人工智能之父的JOHNMCCARTHY組織了一次學(xué)會,將許多對機(jī)器智能感興趣的**學(xué)者聚集在一起進(jìn)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(shí)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.CARNEGIEMELLON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**"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(jī)"。語言識別、圖像識別、自然語言處理和**系統(tǒng)等。
大腦模擬主條目:控制論和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)20世紀(jì)40年代到50年代,許多研究者探索神經(jīng)病學(xué),信息理論及控制論之間的聯(lián)系。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的初步智能,如。這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學(xué)和英國的RATIOCLUB舉行技術(shù)協(xié)會會議.直到1960,大部分人已經(jīng)放棄這個方法,盡管在80年代再次提出這些原理。符號處理主條目:GOFAI當(dāng)20世紀(jì)50年代,數(shù)字計(jì)算機(jī)研制成功,研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學(xué),斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院,而各自有**的研究風(fēng)格。JOHNHAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。[33]60年代,符號方法在小型證明程序上模擬高級思考有很大的成就?;诳刂普摶蛏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法則置于次要。[34]60~70年代的研究者確信符號方法**終可以成功創(chuàng)造強(qiáng)人工智能的機(jī)器,同時這也是他們的目標(biāo)。認(rèn)知模擬經(jīng)濟(jì)學(xué)家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化,同時他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A(chǔ),如認(rèn)知科學(xué),運(yùn)籌學(xué)和經(jīng)營科學(xué)。他們的研究團(tuán)隊(duì)使用心理學(xué)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)沿襲下來,并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識。濱湖區(qū)定制人工智能系統(tǒng)技術(shù)服務(wù)價格
人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)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。江蘇質(zhì)量人工智能系統(tǒng)技術(shù)服務(wù)優(yōu)缺點(diǎn)
人工智能專業(yè)機(jī)構(gòu)編輯語音人工智能美國⒈MASSACHUSETTSINSTITUTEOFTECHNOLOGY麻省理工學(xué)院⒉STANFORDUNIVERSITY斯坦福大學(xué)(CA)⒊CARNEGIEMELLONUNIVERSITY卡內(nèi)基美隆大學(xué)(PA)⒋UNIVERSITYOFCALIFORNIA-BERKELEY加州大學(xué)伯克利分校⒌UNIVERSITYOFWASHINGTON華盛頓大學(xué)⒍UNIVERSITYOFTEXAS-AUSTIN德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校⒎UNIVERSITYOFPENNSYLVANIA賓夕法尼亞大學(xué)⒏UNIVERSITYOFILLINOIS-URBANA-CHAMPAIGN伊利諾伊大學(xué)厄本那—香檳分校⒐UNIVERSITYOFMARYLAND-COLLEGEPARK馬里蘭大學(xué)帕克分校⒑CORNELLUNIVERSITY康奈爾大學(xué)(NY)⒒UNIVERSITYOFMASSACHUSETTS-AMHERST馬薩諸塞大學(xué)AMHERST校區(qū)⒓GEORGIAINSTITUTEOFTECHNOLOGY佐治亞理工學(xué)院UNIVERSITYOFMICHIGAN-ANNARBOR密西根大學(xué)-安娜堡分校⒕UNIVERSITYOFSOUTHERNCALIFORNIA南加州大學(xué)⒖COLUMBIAUNIVERSITY哥倫比亞大學(xué)(NY)UNIVERSITYOFCALIFORNIA-LOSANGELES加州大學(xué)洛杉磯分校⒘BROWNUNIVERSITY布朗大學(xué)(RI)⒙YALEUNIVERSITY耶魯大學(xué)。江蘇質(zhì)量人工智能系統(tǒng)技術(shù)服務(wù)優(yōu)缺點(diǎn)
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