人工智能推理概念及应用(人工智能概念分析)
老铁们,大家好,相信还有很多朋友对于人工智能推理概念及应用和人工智能概念分析的相关问题不太懂,没关系,今天就由我来为大家分享分享人工智能推理概念及应用以及人工智能概念分析的问题,文章篇幅可能偏长,希望可以帮助到大家,下面一起来看看吧!
一、人工智能概念分析
1、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。
3、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”。
4、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。
5、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,
6、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。
7、但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
二、人工智能逻辑推理方式
[演绎推理]是从一般到具体,换句话说,它是从一个理论开始,并努力寻找确认的观察结果,被称为自上而下的逻辑。常用来寻求现象来证明理论。它使用形式逻辑并在逻辑上产生结果。
演绎推理通常与归纳推理形成对比,可以说,演绎推理对确定性感兴趣,而归纳推理处理存在的可能性。
逻辑学中有名的三段论(syllogism)就是典型的演绎推理例子:人皆有一死,苏格拉底是人,所以,苏格拉底会死。
[归纳推理]是一种基于一系列已知事实形成理论的逻辑形式,是自上而下的逻辑,寻求理论来解释观察。它的本质是探索,允许意料之外但在情理之中的结果。
归纳推理的典型例子:因为地球上大多数生命都依赖于液态水生存,所以水对外星生命形式(如果存在的话)必须是重要的。
[类比推理]是使用类比对两事物之间进行比较,来进一步理解事物的意义。通常用于制定决策、解决问题和沟通。
作为制定决策和解决问题的工具,类比用于将复杂场景简化更为容易的事物,只要替换有效,可以提高解决方案的质量;作为一种交流工具,类比可通过熟悉且易于理解的比较,将复杂问题简单化。
[分析推理]是使用独立的逻辑,基于事实的思想或论据。换句话说,解释分析推理不需要有关于世界的经验或信息。
分析陈述本身就是事实;而合成陈述需要有关世界的其它知识才能知道它们是真实的。
例如:“所有单身汉未婚”之类的陈述本身就是分析;“中国??拥有丰富的传统文化”这样的陈述是合成的,因为没有额外的信息就无法证明这一点。
[诱导推理]类似归纳推理,从寻找或猜测理论来解释观察到的一系列现象。诱导推理并不是很严谨,但可以做出最好的假设和猜测。它通常用于背景不确定的情况下,主要用来做辅助决策和故障排除等相关情况。例如:医学评估可以从解释一组症状的最可能的病症开始。诱导推理也是人工智能常用的方法。
[向后归纳]是从潜在结论开始向后推理的过程,可以反向绘制可以达到每个潜在结论的步骤,然后根据目标评估路径。这是一种自上而下的方法,从理论或结果开始,向后解释,它允许不确定性并且通常用于人工智能。向后归纳往往需要做很多工作,因为通常有很多路径可以到达既定结果,就像“条条大路通罗马”。对计算机来说,通过机器的结束状态,来向后推理来评估动作的效果。例如:计算机下棋的经典方式是通过反向归纳。
[批判性思维]是一个理性思考的过程,旨在以客观、全面、知情的方式得出结论。批判性思维是人类思想的产物,受文化、语言等因素的影响。人类思想基于自然语言,做出判断前需要考虑大量的想法。批判性思维是一种智力参与的过程,在发表意见之前,要仔细查证据和假设,以达到深入的理解。
[反事实思维]是一种常见的思维模式,已知结果来追溯未评估的选择和行动,典型代表是“如果我有…”,“如果我当时怎么...做,就会怎么...”。。考虑的是已知不可能的发生的事情,考虑过去的决策是如何制定的,这是一个可以提高决策能力的共同的人类思维过程。换句话说,反事实思维是评估过去的可能性对于改善未来决策或解决问题的价值。
[直觉]是心灵在没有推理等逻辑过程的情况下获取知识的能力,换句话说,大脑获得直觉判断的方法对于思想者来说是未知的。通常认为直觉是通过无意识感知的结果。是由无意识感知的心灵所做出的判断,这种判断表现出智慧,但产生这些判断的过程并不是很清楚。尽管直觉有时候被轻视,但他在科学发现中却发挥了重要作用。
[动机推理]是欲望和恐惧影响理性思维过程的倾向。通常人们可能会寻求合理的理由来做他们想做的事情,而不是使用逻辑来发现最佳的情况。
我们通常很容易想出一些逻辑参数来支持自己做出这样或那样的选择,就不会再去探索其他可替代的选择,因此放弃了潜在的更好的选择。
[机会推理]是一种人工智能,它可以根据情况使用不同的逻辑方法,即[正向链接]和[反向链接]。
上面的例子是模糊逻辑的一个例子,因为它能够理解灰色区域,其中存在“通常”、“可能”,它属于前向链接,因为它从你已知的信息转移到新的信息。
[反向链接]:反向链接看未来状态,并试图看到未来是如何发生的,这对于实现目标或避免损失非常有用。例如:人工智能可以使用反向链接检查国际象棋游戏中给定时刻的最终状态,来确定可能获胜的移动序列。
机会推理根据情况使用正向链接和反向链接。人工智能可以具有多个逻辑引擎,这些逻辑引擎基于它们在给定情况下过去的表现而被选择。理论上,单个人工智能可以拥有大量逻辑引擎,它根据特定类型的问题的已知结果进行选择。
[循环推理]是逻辑,一个自己证明自己的结论。结论可以作为假设或前提采用。循环推理通常会产生逻辑上有效的参数,并且是没有实际意义的逻辑示例。例如:如果我是DJ,那么我就是DJ。
三、人工智能应用
1、人脸识别人脸识别也称人像识别、面部识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
机器翻译是计算语言学的一个分支,是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(NeuralMachineTranslation,NMT),该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展,机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显,也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时,可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文,免去了查字典的麻烦,提高了学习和工作的效率。
当您键入文档时,有一些内置或可下载的自动更正工具,可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。
在您流利使用英语之前,一定已经花了一段时间来学习语言。同样,人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。
语言学家和计算机科学家一起工作,以教授机器语法,就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据,这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此,即使您不正确地使用单个逗号,编辑器也会将其标记为红色并提示建议。
下次让语言编辑器检查文档时,请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时,您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能。
这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣,并为您提供类似的内容。通过不断的培训,可以实现个性化的体验。数据在前端(从用户)收集,存储为大数据,并通过机器学习和深度学习进行分析。然后,它可以通过建议来预测您的喜好,而无需进行任何进一步的搜索。
作为一个客服,回答问题可能会很费时。一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器,通过聊天机器人来迎合客户的需求。这使得机器能够回答常见问题,并接受和跟踪订单。
文章分享结束,人工智能推理概念及应用和人工智能概念分析的答案你都知道了吗?这篇文章只是小编的分享,并不能代表大家观点和客观事实,仅仅给大家作为参考交流学习哦!欢迎再次光临本站哦!
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