大家好，今天给各位分享人工智能应用基础学习通答案的一些知识，其中也会对人工智能内涵和发展历程答案进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

一、人工智能导论第四版课后题答案

1、我不能直接提供完整的《人工智能导论第四版》课后题答案，但我可以告诉你如何找到这些答案。通常，您可以在教材的官方网站上找到课后习题的答案。

2、如果没有官方答案，您还可以尝试在一些教育论坛或学术资源网站上搜索。请注意，获取答案后最好自己再做一遍，以加深对课程内容的理解和记忆。

二、什么app可以扫建筑工程题答案

小猿搜题。小猿搜题是一款为中小学生创造的拍照搜题软件，软件操作简单，手机拍照，即可得到答案。2019年12月，教育部办公厅公布第一批教育App备案名单，小猿搜题通过备案。小猿搜题APP从全国征集到的200多个案例和成果中脱颖而出，与北京师范大学开发的教育智能机器人一起，成为教育部‘未来学校研究与实验计划’首批4个入库案例之一，教育部对于小猿搜题提出的以深度学习与人工智能为基础形成的智能辅助应用方案给予了很多关注，小猿搜题用科技赋能教育，帮助老师减负，让教师有更多的时间研究教学，进一步提升教学质量。

三、人工智能内涵和发展历程答案

1、人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：

2、第一是起步发展期：1956年-20世纪60年代初。

3、第二是反思发展期：20世纪60年代一70年代初。

4、第三是应用发展期：20世纪70年代初一80年代中。

5、第四是低迷发展期：20世纪80年代中一90年代中。

6、第五是稳步发展期：20世纪90年代中一2010年。

7、第六是蓬勃发展期：2011年至今。

四、chatgbt人工智能是什么

1、ChatGPT(ChatGenerativePretrainedTransformer)由美国人工智能研究公司OpenAI开发，是一种大型语言模型（LLM），能够在数据的基础上进行自主学习，并能智能生成复杂的文字，通过大量的预先训练语料，学会了如何生成可读性的语言。ChatGPT的自我介绍十分坦诚：能记住早些时候的对话，可以根据用户的提示更正回答方向，但偶尔会出错，数据库的实时性有待考量。

2、当ChatGPT被问到一些话题和解决方案时，它的回答逻辑合理，用词到位。

3、目前，已有多家中国科技公司宣布正在开发ChatGPT类似的大模型。该软件的强大功能不仅仅在回答问题上，还能帮助解决数据分析、咨询方案和学术写作上的种种问题。例如，用户要求聊天机器人写一篇关于莎士比亚生平的文章，每次都可以收到并不完全相同的独特版本。

五、人工智能的发展历史答案

1.1943年WarrenMcCulloch和WalterPitts利用三种资源：基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论，提出了人工神经元模型。

2.1949年DonaldHebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则，即赫布型学习。

3.1950年MarvinMinsky和DeanEdmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC，使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。

4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。

5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序，可以通过学习达到业余高手的水平。

1956年约翰.麦卡锡(johnMcCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会，标志着人工智能的诞生。

此后20年，人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。

1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序'逻辑理论家'，能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。

2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言，发明了分时技术、提出了'有常识的程序'。

后者被认为是第一个完整的人工智能系统。

3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题，这些有限域称为微观世界，比如积木世界。

这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、

4.1962年FrankRosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。

5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。

1.由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容，导致机器翻译迟迟没有进展。

2.微观世界能求解的问题，放大之后迟迟没有任何进展。

3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题，导致神经网络几乎销声匿迹。

四、第二次兴起(1980-1987)：专家系统的流行

1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL，引发了专家系统的研究。

2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转，该程序帮助为新计算机系统配置订单，到1986年为公司节省了4000万美元。

这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。

1.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。

2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。

3.1981年日本提出的'第五代计算机'，以研制运行Prolog语言的智能计算，始终无法实现。

4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。

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