但一直在前進，從40年前出現至今，已經出現了許多AI程序，并且它們也影響到了其它技術的發(fā)展。人工智能計算機時代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**.這項同時在美國和德國出現的發(fā)明就是電子計算機.***臺計算機要占用幾間裝空調的大房間，對程序員來說是場噩夢：**為運行一個程序就要設置成千的線路.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)展產生了計算機科學，并**終促使了人工智能的出現.計算機這個用電子方式處理數據的發(fā)明，為人工智能的可能實現提供了一種媒介.雖然計算機為AI提供了必要的技術基礎，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.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，并做出反應將加熱器開大或關小，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果.而反饋機制是有可能用機器模擬的.這項發(fā)現對早期AI的發(fā)展影響很大.1955年末，NEWELL和SIMON做了一個名為"邏輯**"。宜興特殊人工智能系統(tǒng)廠家供應
用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到***應用。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，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。人工智能專業(yè)機構編輯語音人工智能美國⒈MASSACHUSETTSINSTITUTEOFTECHNOLOGY麻省理工學院⒉STANFORDUNIVERSITY斯坦福大學(CA)⒊CARNEGIEMELLONUNIVERSITY卡內基美隆大學(PA)⒋UNIVERSITYOFCALIFORNIA-BERKELEY加州大學伯克利分校⒌UNIVERSITYOFWASHINGTON華盛頓大學⒍UNIVERSITYOFTEXAS-AUSTIN德克薩斯大學奧斯汀分校⒎UNIVERSITYOFPENNSYLVANIA賓夕法尼亞大學⒏UNIVERSITYOFILLINOIS-URBANA-CHAMPAIGN伊利諾伊大學厄本那—香檳分校⒐UNIVERSITYOFMARYLAND-COLLEGEPARK馬里蘭大學帕克分校⒑CORNELLUNIVERSITY康奈爾大學(NY)⒒UNIVERSITYOFMASSACHUSETTS-AMHERST馬薩諸塞大學AMHERST校區(qū)⒓GEORGIAINSTITUTEOFTECHNOLOGY佐治亞理工學院UNIVERSITYOFMICHIGAN-ANNARBOR密西根大學-安娜堡分校⒕UNIVERSITYOFSOUTHERNCALIFORNIA南加州大學⒖COLUMBIAUNIVERSITY哥倫比亞大學。宜興特殊人工智能系統(tǒng)廠家供應
同時他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A，如認知科學，運籌學和經營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內基梅隆大學沿襲下來，并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰?；谶壿嫴幌癜瑐悺ぜ~厄爾和赫伯特·西蒙，JOHNMCCARTHY認為機器不需要模擬人類的思想，而應嘗試找到抽象推理和解決問題的本質，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學的實驗室致力于使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識表示，智能規(guī)劃和機器學習.致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學，而促成歐洲的其他地方開發(fā)編程語言PROLOG和邏輯編程科學.“反邏輯”斯坦福大學的研究者(如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發(fā)現要解決計算機視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達到所有的智能行為。ROGERSCHANK描述他們的“反邏輯”方法為"SCRUFFY".常識知識庫(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因為他們必須人工一次編寫一個復雜的概念。基于知識大約在1970年出現大容量內存計算機，研究者分別以三個方法開始把知識構造成應用軟件。這場“知識**”促成**系統(tǒng)的開發(fā)與計劃。
這是***個成功的人工智能軟件形式。“知識**”同時讓人們意識到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。子符號法80年代符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統(tǒng)永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智能問題。自下而上，接口AGENT，嵌入環(huán)境（機器人），行為主義，新式AI機器人領域相關的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符號人工智能而專注于機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關注早期控制論研究者的觀點，同時提出了在人工智能中使用控制理論。這與認知科學領域中的表征感知論點是一致的:更高的智能需要個體的表征(如移動，感知和形象)。計算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神經網絡和聯(lián)結主義.這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬于計算智能學科研究范疇。統(tǒng)計學法90年代，人工智能研究發(fā)展出復雜的數學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數學語言也允許已有學科的合作（如數學，經濟或運籌學）。“**”和“NEATS的成功”。
例如只有有限數量的幾何形體）中的研究與編程.在MIT由MARVINMINSKY領導的研究人員發(fā)現，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年代末出現的"STUDENT"可以解決代數問題，"SIR"可以理解簡單的英語句子.這些程序的結果對處理語言理解和邏輯有所幫助.70年代另一個進展是**系統(tǒng).**系統(tǒng)可以預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，**系統(tǒng)有可能從數據中得出規(guī)律.**系統(tǒng)的市場應用很廣.十年間，**系統(tǒng)被用于股市預測，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**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)，如MINSKY的構造理論.另外DAVIDMARR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)領域.1986年。濱湖區(qū)威力人工智能系統(tǒng)廠家供應
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LOGICTHEORIST）的程序.這個程序被許多人認為是***個AI程序.它將每個問題都表示成一個樹形模型，然后選擇**可能得到正確結論的那一枝來求解問題."邏輯**"對公眾和AI研究領域產生的影響使它成為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JOHNMCCARTHY組織了一次學會，將許多對機器智能感興趣的**學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，這個領域被命名為"人工智能".雖然DARTMOUTH學會不是非常成功，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.DARTMOUTH會議后的7年中，AI研究開始快速發(fā)展.雖然這個領域還沒明確定義，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習的系統(tǒng).1957年一個新程序，"通用解題機"(GPS）的***個版本進行了測試.這個程序是由制作"邏輯**"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。宜興特殊人工智能系統(tǒng)廠家供應
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