c 编程在人工智能的应用?人工智能的第三次发展浪潮始于人工神经网络
大家好,关于c 编程在人工智能的应用很多朋友都还不太明白,今天小编就来为大家分享关于人工智能的第三次发展浪潮始于人工神经网络的知识,希望对各位有所帮助!
一、人工智能的第三次发展浪潮始于人工神经网络
1、自1956年开始,人工智能经历了三起三落,出现了几次浪潮,现在人工智能已经是处于第三次浪潮了。
2、第一次浪潮(1956-1976年,20年),最核心的是逻辑主义
3、逻辑主义主要是用机器证明的办法去证明和推理一些知识,比如用机器证明一个数学定理。要想证明这些问题,需要把原来的条件和定义从形式化变成逻辑表达,然后用逻辑的方法去证明最后的结论是对的还是错的,也叫做逻辑证明。
4、早期的计算机人工智能实际上都是沿着这条路在走。当时很多专家系统,比如医学专家系统,用语言文字输入一些症状,在机器里面变换成逻辑表达,用符号演算的办法推理出大概得了什么病。所以当时的主要研究都集中在逻辑抽象、逻辑运算和逻辑表达等方面。
5、在第一次浪潮中,数学定理证明实际上是实现效果最好的,当时有很多数学家用定理思路证明了数学定理。为了更好地完成定理证明工作,当时出了很多和逻辑证明相关的逻辑程序语言,比如很有名的Prolog。
6、虽然当时的成果已经能够解开拼图或实现简单的游戏,却几乎无法解决任何实用的问题。
7、第二次浪潮(1976—2006年,30年),联结主义盛行
8、在第一次浪潮期间,逻辑主义和以人工神经网络为代表的联结主义相比,逻辑主义是完全占上风的,联结主义那时候不太吃香。然而逻辑主义最后无法解决实用的问题,达不到人们对它的期望,引起了大家的反思,这时候人工神经网络(也就是联结主义)就慢慢占了上风。
9、在70年代末,整个神经元联结网络、模型都有突飞猛进的进步,最重要的是BP前馈神经网络。1986年BP前馈神经网络刚出来的时候解决了不少问题,后来大家往更大的领域应用,实现了比较大的成果。在很多模式识别的领域、手写文字的识别、字符识别、简单的人脸识别也开始用起来,这个领域一下子就热起来,一时之间,人们感觉人工智能大有可为。随后十几年人们发现神经网络可以解决一些单一问题,解决复杂问题却有些力不从心。训练学习的时候,数据量太大,有很多结果到一定程度就不再往上升了。
10、这时期所进行的研究,是以灌输“专家知识”作为规则,来协助解决特定问题的“专家系统”为主。虽然有一些实际的商业应用案例,应用范畴却很有限,第二次热潮也就慢慢趋于消退。
11、第三次浪潮(2006—现在),基于互联网大数据的深度学习的突破
12、如果按照技术分类来讲,第二次和第三次浪潮都是神经网络技术的发展,不同的是,第三次浪潮是多层神经网络的成功,也就
二、在自己的生活中,接触到的具有人工智能的“机器”有哪些
1、人工智能(ArTIficialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
2、人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
3、人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
4、在日常中,人工智能以“原生或伴生机器”形式存在的有:机器人系列:小胖机器人、悟空机器人、分子小白。影音娱乐系列:VR一体机、智能音响、无人机。智能生活方面:扫地机器人、智能按摩仪、智能枕头、智能手表。儿童玩具:智能机器狗、儿童智伴机、儿童智能学习机。运动出行方面:智能出行装备、智能安全头盔、无人驾驶汽车、平衡车。数码配件:智能手机、智能耳机、智能家具方面:智能家居系统、智能茶几、多功能智能床等。
5、人工智能涉及的学科比较多,生活中的方方面面都有人工智能的实际应用,主要涉及哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学等学科。
6、研究范畴:自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式。
7、应用领域:智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂。
8、实际应用:机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等。
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