用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現(xiàn)人工智能技術平臺的機器就是計算機，人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學技術的發(fā)展史聯(lián)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(shù)理邏輯、語言學、醫(yī)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(tǒng)、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。如今沒有統(tǒng)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。人工智能是關于知識的學科，怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。青浦區(qū)一站式人工智能應用系統(tǒng)集成鄭重承諾

人工智能是包括十分廣的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體流行語”。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。人了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。楊浦區(qū)運營人工智能應用系統(tǒng)集成優(yōu)勢人工智能在計算機領域內，得到了愈加廣的重視。

人工智能的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展，技術已終可以創(chuàng)造出機器智能，“人工智能”（ARTIFICIALINTELLIGENCE）一詞初是在1956年DARTMOUTH學會上提出的，從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展，在它還不長的歷史中，人工智能的發(fā)展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現(xiàn)至今，已經出現(xiàn)了許多AI程序，并且它們也影響到了其它技術的發(fā)展。1941年的一項發(fā)明使信息存儲和處理的各個方面都發(fā)生了**.這項同時在美國和德國出現(xiàn)的發(fā)明就是電子計算機.臺計算機要占用幾間裝空調的大房間，對程序員來說是場噩夢：為運行一個程序就要設置成千的線路.1949年改進后的能存儲程序的計算機使得輸入程序變得簡單些，而且計算機理論的發(fā)展產生了計算機科學，并終促使了人工智能的出現(xiàn).計算機這個用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明。

1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，并提出了“人工智能”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋更是人工智能技術的一個完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學科算起，50多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門的交叉和前沿科學。總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經作出了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經細胞組成的，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下困難的事情了。人們開始感受到計算機和人工智能技術的影響。

人們開始感受到計算機和人工智能技術的影響.計算機技術不再只屬于實驗室中的一小群研究人員.個人電腦和眾多技術雜志使計算機技術展現(xiàn)在人們面前.有了像美國人工智能協(xié)會這樣的基金會.因為AI開發(fā)的需要，還出現(xiàn)了一陣研究人員進入私人公司的熱潮。150多所像DEC（它雇了700多員工從事AI研究）這樣的公司共花了10億美元在內部的AI開發(fā)組上.其它AI領域也在80年代進入市場.其中一項就是機器視覺.MINSKY和MARR的成果如今用到了生產線上的相機和計算機中，進行質量控制.盡管還很簡陋，這些系統(tǒng)已能夠通過黑白區(qū)別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有一百多個公司生產機器視覺系統(tǒng)，銷售額共達8千萬美元.盡管經歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復發(fā)展.新的技術在日本被開發(fā)出來，如在美國**的模糊邏輯，它可以從不確定的人工智能機器人(2張)條件作出決策；還有神經網絡。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。浦東新區(qū)一站式人工智能應用系統(tǒng)集成售價

運用經驗知識解決問題并積累新的經驗，就像普通人一樣。青浦區(qū)一站式人工智能應用系統(tǒng)集成鄭重承諾

它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。通常，“機器學習”的數(shù)學基礎是“統(tǒng)計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學學科。這類“機器學習”對“經驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題并積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續(xù)型學習”。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機是難學會的就是“頓悟”。或者再嚴格一些來說，計算機在學習和“實踐”方面難以學會“不依賴于量變的質變”，很難從一種“質”直接到另一種“質”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因為如此，這里的“實踐”并非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經驗和創(chuàng)造。青浦區(qū)一站式人工智能應用系統(tǒng)集成鄭重承諾

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