人工智能rengong zhineng

又称“知识工程”，计算机科学的一个分支，主要研究用机器模拟人类智能。人工智能所涉及的领域很广泛，包括认识科学、专家系统、问题求解、模式识别、博奕、决策、机器人控制等等，其关键问题是知识表达。人工智能的认识论意义，在于它使人的思维这种精神活动能用机器的物质过程再现出来，这种再现有助于揭示思维过程本身精神活动的机制，扩大人的认识能力。人工智能的实践意义，在于它将改变人类的生活方式，促进生产力的发展，使人类从机械性的工作中解脱出来，因而获得更丰富的精神生活。

人工智能rengong zhineng

一门新兴的边缘学科，涉及信息论、控制论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学等多种学科，是这些学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科.由机器（计算机）执行某些与人的智能有关的复杂功能的能力，譬如象人那样，让机器有识别、判断、学习、理解、规划和求解问题等功能.人工智能的研究主要有两条途径：❶从人脑的结构模型着手，试图揭示人脑中信息处理过程的机理；
❷从模拟人脑功能的角度来实现智能机器、人工智能的应用领域，包括自然语言理解、自动定理证明、智能数据检索系统、专家咨询系统、机器人学、自动程序设计等.现在，已有不同程度的人工智能的计算机系统成功地用于求解微分方程、奕棋、设计集成电路、合成人类自然语言、诊病开药、控制太空飞行器等.

人工智能artificial intelligence

研究如何让计算机具有学习、推理、理解和应用知识等思维能力的科学技术。又称机器智能。它可以代替人类从事某些脑力劳动。人工智能的研究使用全新的概念和方法，来提高应用计算机的灵巧性，从质的方面扩充计算机的能力，它是一门新兴的边缘学科。人工智能涉及数学、心理学、生物学、医学、经济学、逻辑学、管理学、语言学、哲学、微电子学和计算机科学等，它又是一门综合性学科。
发展概况 20世纪40年代，智能界发现了两件最重要的事：数理逻辑和关于计算的新思维。数理逻辑一直是人工智能研究的一个活跃领域，逻辑推理的数学公式为人们建立了计算与智能关系的概念。1956年夏季，在美国新罕布什尔州达特茅斯学院举行了第一次研讨人工智能的专家聚会，标志着人工智能学科正式诞生。1956～1961年是人工智能的开创期，美国纽厄尔(A. Newell)、西蒙(H. A. Simon)等人创立的LT逻辑推理程序使计算机表现出类似人脑的演绎推理。美国麦卡锡(T.McCarthy)提出的LISP表处理语言能用于符号微积分计算、数学定理证明、命题演算、博奕、图像识别等领域。1961年后进入发展期，出现了一些具有实际应用价值的、具有人工智能的计算机系统，并应用于自然语言处理、设计分析集成电路、检索情报、求解微分方程、探矿、诊断疾病、博奕、翻译等。80年代以来，日本、欧美一些国家大力开发对人工智能计算机的研制工作。具有人工智能的计算机称为新一代的计算机，亦称为非J.诺伊曼型计算机、第五代计算机。人工智能是一门正在发展中的学科，还未形成完整理论和体系。但是，人工智能问世以来已取得了一些成就，专家们已经看到它的潜在能力。人工智能将使计算机能够解决那些至今人们还不知道如何解决的问题，它将带来计算机硬件和软件的变革，并向其他领域渗透，促进他们的发展。人工智能的发展还有助于我们进一步理解人类智能的机制，促进社会的发展。
问题求解 是人工智能系统的核心。知识表示和推理技术构成问题求解。知识表示研究如何组织知识以适应问题求解，推理技术包括选择、搜索、学习等技术。在人工智能研究中，问题求解是一个寻求某个动作序列，以达到目标的过程，主要采用的试探搜索方法，是通过在某个可能的解答空间寻找一个解，一个需要解决的问题一般包括对象、操作和要求三个方面。例如，“十五数码难题”中（见图），十五个编有数码1至15的棋子，可在4×4方格棋盘上走动，这就是对象。棋盘上总有一格是空的，将任意棋子向相邻的空格内走一步，就是操作。图中给出了两种状态，即初始状态和目标状态，把初始状态变换为目标状态的问题，就是要求。问题的解答应是某个合适的步序列，如：右移棋子3、下移棋子9，右移棋子11、上移棋子1……等等。问题从一种状态变换为另一种状态的手段称为算符。十五数码难题的求解是搜索的过程。先将适合算符用于初始状态，以产生新状态，再将适合算符用于新的状态，不断搜索下去，直到产生目标状态为止。

十五数码难题

人工智能

用电子计算机来模拟人脑的功能，也就是用电脑模拟人的某种智能活动。人的逻辑思维，包含抽象、概括、分析、综合、推理、判断，实质上是一种运算过程，是一些逻辑关系之间的运算，运算的对象是一些逻辑概念或命题。人工智能就是把这些逻辑关系编制成一定的程序，让计算机存储起来，对逻辑概念和命题进行运算，使机器具有了一定的逻辑推理能力。电子计算机是人类智能的产物，它能够进行快速计算，具有存储信息的功能，人类又进一步探索了问题求解功能和模式识别功能。人工智能进行的大量实验和研究中，博奕、疑难解答、数学定理证明都采用了问题求解模型，即在初始条件到最终条件之间寻求转换。模式识别是利用计算机视觉输入和波形输入的各种模式，对未知模式给出分类和结构描述。对人类日常语言的研究，是人工智能的另一项内容，它设法让计算机懂得语言，研究模拟人类语言交际的过程，人类试图让新一代计算机能识别文字、语音、图画，能用自然语言和人类交流信息和知识。智能机器人最集中地反映了人工智能的努力。人工智能的发展有三个途径。
❶生理学途径，采用仿生学的方法，模拟动物和人的感官，模拟大脑的结构和功能，制造神经元模型和大脑模型；
❷心理学途径，把心理学研究所得的人的智能活动特征和规律，运用到计算机的设计之中；
❸工程技术途径，在研制计算机上模拟人类的智能行为。

人工智能Rengong zhineng

是计算机科学的一个分支，研究目的在于把计算机应用在需要知识、感觉、推理、学习、理解以及其他类似的需要认识和思维能力的领域，从质上扩充计算机的能力，使之能在一定程度上模仿人脑、代替人脑， 为人类做更多的事情。
人工智能是一门交叉学科，数学、心理学、生物学、语言学、哲学、医学，计算机科学的其它分支等都与人工智能的研究有关。人工智能是现代科学发展的产物，众多杰出的科学家为它的诞生做了奠基性的工作。如图灵的 《理想计算机》、《计算机能思维吗》， 维纳的《控制论》， 香农的 《信息论》， 冯·诺意曼的 《博弈论》，阿希贝的《大脑设计》，麦克卡罗和匹茨的《神经生理学》等。
1956年在美国的达特茅斯大学举行了首次人工智能名义的十专家聚会， 这标志着人工智能学科的诞生。1956年至1961年为开创期，这期间出现了逻辑推理程序，可做类似人脑的演释推理，后来又有“通用问题求解程序”可以解十几种不同性质的课题。麦卡锡提出著名的表处理语言LISP，塞缪尔研制了具有自适应自组织能力的跳棋程序，五年时间里，成就卓越，人工智能显示出强大的生命力。
1961年以后进入发展期， 围绕机器证明、机器博弈、问题求解、自动化程序设计、模式识别、自然语言理解、机器感知、机器学习、机器翻译、专家系统、智能机器人等课题开展日益深入的研究， 取得了可观的成果。人工智能各课题的共同核心是知识求解。对此，人工智能的基本方法是知识表示和推理技术， 人工智能理论认为：知识表示+推理技术=问题求解。所谓知识表示是研究知识的组织方法， 使之适合于问题求解的要求， 常见的有基于经典逻辑的表示法， 语义网络法，框架知识表示法，产生式规则表示法等，推理技术包括选择、搜索、学习等。
用于人工智能问题处理的高级语言有LISP,PROLOG等。LISP意为表处理 (LIS+ProcessingLanguage)，由麻省理工学院的麦卡锡于1960年实现，可用于数学定理证明、符号代数运算和符号微积分、自然语言理解、机器翻译、形式推演、自动程序设计等人工智能的诸多方面，是应用最广的智能语言。此外已有不少LISP机器问世， 在这些计算机， LISP语言能够高效地运行， PROLOG意为用逻辑进行程序设计(PROgramming in LOGIC), 其思想由库瓦尔斯基提出，1972年科尔莫劳尔及其研究小组在法国马赛研制成功世界上第一个PROLOG系统。PROLOG以逻辑程序设计为基础，以一阶谓词演算为背景，语法简洁，表达能力丰富。它的求解问题的方式独特，即程序面对用户提出的问题自动寻求匹配，自动回潮，这就是说自动求解，此外PROLOG与LISP一样都提供单一的数据结构。PROLOG也是最主要的人工智能语言之一，日本选取PROLOG作为第五代计算机的核心语言，并设计制造PROLOG机。这使PROLOG更加引人瞩目。

人工智能artificial intelligence

计算机科学的一个分支。主要研究怎样用电子计算机模拟人脑的某些智力活动。目前，已取得许多研究成果，主要有学习过程、推理过程、环境适应、模式识别、语音理解等。主要应用领域有专家系统、定理自动证明、机器翻译、博弈、决策系统、模式识别、景像分析和智能控制等。

人工智能

用计算机来探索和模拟人类的某些智力活动，使计算机具有听、看、说和部分“思维”的功能。因此人工智能有时也称为智能模拟。
人工智能主要内容包括：建立感觉和思维的模型，用计算机进行符号、图像、声音、语言等识别。用计算机证明定理和求解，理解人的语言，研究学习、探索、联想、启发等有关理论和技术等事宜。
人工智能牵涉的面很广，它是控制论、计算机科学、仿生学、生理学、心理学等多种科学相互交叉渗透的产物。这方面的研究从五十年代中期就已开始，至今已取得很多有较高实用价值的成果，目前正在致力于研究第五代计算机系统，其主要特点和最基本功能就是使计算机具有智能的能力。