候更快的速度發展，更加帶動了弱人工智能和相關領域產業的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經能用機器人實現。而強人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。人工智能技術研究編輯語音用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現人工智能技術平臺的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。人工智能研究方法如今沒有統一的原理或范式指導人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是：是否應從心理或神經方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對于航空工程一樣，人類生物學對于人工智能研究是沒有關系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優化）來描述？還是必須解決大量完全無關的問題？智能是否可以使用高級符號表達。并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人。惠山區微型人工智能系統排行

    有人批評這些技術太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一個會感知環境并作出行動以達致目標的系統。**簡單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些范式可以讓研究者研究單獨的問題和找出有用且可驗證的方案，而不需考慮單一的方法。一個解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經網絡或其他新的方法。范式同時也給研究者提供一個與其他領域溝通的共同語言--如決策論和經濟學（也使用ABSTRACTAGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被***接受。AGENT體系結構和認知體系結構研究者設計出一些系統來處理多ANGENT系統中智能AGENT之間的相互作用。一個系統中包含符號和子符號部分的系統稱為混合智能系統，而對這種系統的研究則是人工智能系統集成。分級控制系統則給反應級別的子符號AI和**高級別的傳統符號AI提供橋梁，同時放寬了規劃和世界建模的時間。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一個早期的分級系統計劃。人工智能智能模擬機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網膜識別。梁溪區質量人工智能系統誠信推薦是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

    NY)UNIVERSITYOFCALIFORNIA-LOSANGELES加州大學洛杉磯分校⒘BROWNUNIVERSITY布朗大學(RI)⒙YALEUNIVERSITY耶魯大學(CT)⒚UNIVERSITYOFCALIFORNIA-SANDIEGO加利福尼亞大學圣地亞哥分校⒛UNIVERSITYOFWISCONSIN-MADISON威斯康星大學麥迪遜分校人工智能中國1、中國科學院自動化研究所2、清華大學3、北京大學4、南京理工大學5、北京科技大學6、中國科學技術大學7、吉林大學8、哈爾濱工業大學9、北京郵電大學10、北京理工大學11、廈門大學人工智能研究所12、西安交通大學智能車研究所13、中南大學智能系統與智能軟件研究所14、西安電子科技大學智能所15、華中科技大學圖像與人工智能研究所16、重慶郵電大學17、武漢工程大學人工智能主要成果編輯語音人工智能人機對弈1996年2月10～17日，GARRYKASPAROV以4：2戰勝“深藍”（DEEPBLUE）。1997年5月3～11日，GARRYKASPAROV以：“深藍”。2003年2月GARRYKASPAROV3:3戰平“小深”（DEEPJUNIOR）。2003年11月GARRYKASPAROV2:2戰平“X3D德國人”(X3D-FRITZ）。人工智能模式識別采用$模式識別引擎，分支有2D識別引擎，3D識別引擎，駐波識別引擎以及多維識別引擎2D識別引擎已推出指紋識別，人像識別，文字識別，圖像識別，車牌識別。

    如詞和想法？還是需要“子符號”的處理？JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提議人工智能應歸類為SYNTHETICINTELLIGENCE，[29]這個概念后來被某些非GOFAI研究者采納。大腦模擬主條目：控制論和計算神經科學20世紀40年代到50年代，許多研究者探索神經病學，信息理論及控制論之間的聯系。其中還造出一些使用電子網絡構造的初步智能，如。這些研究者還經常在普林斯頓大學和英國的RATIOCLUB舉行技術協會會議.直到1960，大部分人已經放棄這個方法，盡管在80年代再次提出這些原理。符號處理主條目：GOFAI當20世紀50年代，數字計算機研制成功，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基梅隆大學，斯坦福大學和麻省理工學院，而各自有**的研究風格。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。基于控制論或神經網絡的方法則置于次要。[34]60~70年代的研究者確信符號方法**終可以成功創造強人工智能的機器，同時這也是他們的目標。認知模擬經濟學家赫伯特·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。可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。

    并告訴我們如何才能制造出真正意義上的智能機器——這樣的智能機器將不再**是對人類大腦的簡單模仿，它們的智能在許多方面會遠遠超過人腦。霍金斯認為，從人工智能到神經網絡，早先復制人類智能的努力無一成功，究其原因，都是由于人們并未真正了解智能的內涵和人類大腦。所謂智能，就是人腦比較過去、預測未來的能力。大腦不是計算機，不會亦步亦趨、按部就班的根據輸入產生輸出。大腦是一個龐大的記憶系統，它儲存著在某種程度上反映世界真實結構的經驗，能夠記憶事件的前后順序及其相互關系，并依據記憶做出預測。形成智能、感覺、創造力以及知覺等基礎的，就是大腦的記憶-預測系統……《人工智能哲學》：人工智能哲學是伴隨現代信息理論和計算機技術發展起來的一個哲學分支。本書收集了人工智能研究領域學者的十五篇**性論文，這些論文為計算機科學的發展和人工智能哲學的建立作出了開創性的貢獻。這些文章總結了人工智能發展的歷程，該學科發展的趨勢，以及人工智能中的重要課題。在這些劃時代的著作中，包括有：現代計算機理論之父艾倫·圖靈的“計算機與智能”；美國哲學家塞爾的“心靈，大腦與程序”；J·E·欣頓等人的“分布式表述”。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。惠山區微型人工智能系統排行

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質。惠山區微型人工智能系統排行

    同時他們為人工智能的基本原理打下基礎，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發展到高峰。基于邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯特·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**系統的開發與計劃。惠山區微型人工智能系統排行

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