㈠ 人工智慧分為幾個階段

歷史上，人工智慧的研究就像是坐過山車，忽上忽下。夢想的泡沫反復破滅，卻也推動著人工智慧技術的前進。
（1）AI夢的開始
1900年，世紀之交的數學家大會上面，希爾伯特宣布了數學界尚未解決的23個難題。
三十年代，圖靈設想出了一個機器——圖靈機，它是計算機的理論原型，圓滿地刻畫出了機械化運算過程的含義，並最終為計算機的發明鋪平了道路。
1945年，憑借出眾的才華，馮·諾依曼在火車上完成了早期的計算機EDVAC的設計，並提出了我們現在熟知的「馮·諾依曼體系結構」。

（2）AI夢的延續
1956年8月，在美國漢諾斯小鎮寧靜的達特茅斯學院中，約翰·麥卡錫（John McCarthy）、馬文·閔斯基（Marvin Minsky，人工智慧與認知學專家）、克勞德·香農（Claude Shannon，資訊理論的創始人）、艾倫·紐厄爾（Allen Newell，計算機科學家）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon，諾貝爾經濟學獎得主）等科學家正聚在一起，討論著一個完全不食人間煙火的主題：用機器來模仿人類學習以及其他方面的智能。
會議足足開了兩個月的時間，雖然大家沒有達成普遍的共識，但是卻為會議討論的內容起了一個名字：人工智慧。
（3）AI夢的快速發展
1976年，凱尼斯·阿佩爾（Kenneth Appel）和沃夫岡·哈肯（Wolfgang Haken）等人利用人工和計算機混合的方式證明了一個著名的數學猜想：四色猜想（現在稱為四色定理）。
1956年，奧利弗·薩爾夫瑞德（Oliver Selfridge）研製出第一個字元識別程序，開辟了模式識別這一新的領域。

（4）近些年AI的突破
2011年，谷歌X實驗室的研究人員從YouTube視頻中抽取出1000萬張靜態圖片，把它喂給「谷歌大腦」——一個採用了所謂深度學習技術的大型神經網路模型，在這些圖片中尋找重復出現的模式。三天後，這台超級「大腦」在沒有人類的幫助下，居然自己從這些圖片中發現了「貓」。
2013年1月，網路公司成立了網路研究院，其中，深度學習研究所是該研究院旗下的第一個研究所。
這些全球頂尖的計算機、互聯網公司都不約而同地對深度學習表現出了極大的興趣。

㈡ 人工智慧研究可以分幾層

人工智慧研究可以分為基礎層、技術層、應用層，美國在技術難度大、技術帶動效應強的基礎層方面，不斷取得研究以及實踐進展；而中國在基礎層方面能力稍弱，在技術層和應用層發力更多。

但是，中國在晶元基礎研發領域仍然落後於美國企業，對進口晶元的需求居高不下。

從事計算機視覺識別的中國公司「曠視科技」品牌與市場中心總經理謝憶楠表示，在圖像識別領域，公司同時應用英偉達和英特爾的晶元，目前還沒有國產晶元能夠完全取而代之。英特爾中國研究院院長宋繼強也承認，我國人工智慧領域不足之處在於我們原創理論創新、基礎人工智慧研發能力還不太夠。中國學者需要在理論上有所突破。地平線機器人技術創始人余凱表示，在PC電腦與移動互聯網時代，我們都錯失了如操作系統等基礎平台性技術，人工智慧時代需要迎頭趕上。

㈢ 什麼是人工智慧技術中的搜索 它分哪兩大類

盲目搜索和啟發式搜索

㈣ 能否開發人工智慧搜索引擎網站

現在的搜索引擎還達不到你的這個要求，不過你說的這也是他們一直努力的方向。人的思維的跳躍性太強，電腦目前還沒有先進到那種程度

㈤ 人工智慧中的"a-b",也就是"啊爾法-貝塔"搜索,是什麼意思

Alpha-Beta 同「最小-最大」非常相似，事實上只多了一條額外的語句。最小最大運行時要檢查整個博版弈樹，然後盡可能權選擇最好的線路。
具體看這里http://www.xqbase.com/computer/search_alphabeta.htm

㈥ 搜索樹在人工智慧中是什麼樣一個概念，處於一個什麼樣的地位

搜索抄樹是一種用來搜索解決襲方案的技術，搜索樹的根是對應於初始狀態的搜索節點， 第一步判斷該節點是否為目的節點，如果是，結束，如果不是，展開當前節點，搜索子節點是否為目標狀態，遍歷節點有很多技術的，最後直到找到目標狀態才停止。
它是屬於 Problem solving agent里的一種機制，算是人工智慧中一個方向的核心技術~

㈦ 什麼是人工智慧的搜索方式

什麼是搜索？搜索是人工智慧領域的一個重要問題。它類似於傳統計算機程序中的查找，但遠比查找復雜得多。傳統程序一般解決的問題都是結構化的，結構良好的問題演算法簡單而容易實現。但人工智慧所要解決的問題大部分是非結構化或結構不良的問題，對這樣的問題很難找到成熟的求解演算法，而只能是一步步地摸索前進。就像是甲、乙兩個不同的網路，甲網路中的某一台計算機A要想找到乙網路中的數據。乙網路位於廣域網中，A的目標就是要找到乙網路（實際上就是找到甲主路由器的IP），但是A不知道目標的具體位置，只能試探著去找。像這樣摸索著前進，不斷搜索前進方向的過程稱為搜索。從理論上講，只要乙不犯規 (不會關閉設備)，A終究是會找到乙的（當然這必須是在甲、乙本來是可以互通的基礎上）。當然，A找到乙所需的時間是無法預測的。如果A以前就訪問過乙網路上的某台主機，在找的過程中，可以得到路由器中更新的路由表的支持，很快會找對了方向，可能花費的時間就會少些。相反，也有可能A找遍了所有的地方，最後才找到乙(極端情況)。 搜索，通常可分為盲目搜索和啟發式搜索。盲目搜索是按預定的控制策略進行，在搜索過程中獲得的中間信息不用來改進控制策略 。這在復雜網路中的路由選擇會經常用到。廣域網中的動態路由協議，為了學習相鄰路由器的路由，為了確定最短路徑，總是主動地去搜索相鄰的路由設備。由於路由選擇總是按預先規定的方式進行，未能考慮到環形結構或不可到達情況，因此效率不高，具有盲目性，往往會因此佔去不少的網路帶寬。啟發式搜索是在搜索過程中根據問題的特點，加入一些具有啟發性的信息，如從上一級路由器中找到相應的路由表來確定下一步搜索的路線，加速問題的求解過程。顯然，啟發式搜索的效率比盲目搜索要高，但由於啟發式搜索需要與網路本身特性有關的信息，而這對非常復雜的網路是比較困難的，因此盲目搜索在目前的應用中仍然占據著統治地位。而盲目搜索中最行之有效、應用最廣泛的搜索策略就是：寬度優先搜索和深度優先搜索。這兩種搜索方法在很多人工智慧的資料中都有介紹，關於演算法也給出了簡單的設計思路。這里只對簡單應用及體會做簡單介紹。 寬度優先搜索，又稱為廣度優先搜索，是一種逐層次搜索的方法。在第n層的節點沒有全部擴展並考察之前，不對第n+1層的節點進行擴展。設V1為起始節點，則搜索的順序為：V1V2V3V4V5V6V7 Flash5中Action Script功能非常強大，其實它涉及到的最主要的問題就是動作怎麼通過指定路徑或一個大概的方式去完成動作的結果。利用此演算法可以很好地解決這個問題。打紅警，玩帝國時，指揮坦克或炮車去指定位置，計算機控制坦克通過此演算法找到最短路徑行進只需要將屏幕分成多個區間並編成號碼，實際上從源地址到目標地址就是找到到達目標地址的一串區間號碼。這樣問題就可以程序化了。至於具體的設計流程和源程序這里就不多講了。 Dijkstra單源最短路徑演算法和Prim最小生成樹演算法都採用了和寬度優先搜索類似的思想。 實際上網路上許多協議和應用程序都會用到類似的思想。例如，生成樹協議中，為了確定生成樹的樹根。它要確定每一台交換機的樹值並不斷地更新結果。象使用網路下載某個軟體時，它的每個線程都會去找目標地址，來確定到達的路徑。 因為寬度優先搜索是針對非結構化或結構不良的問題，所以只要碰到類似的情況只是將具體條件轉化一下，就可以應用此演算法了。

㈧ 關於人工智慧與搜索引擎

實際你的問題抄主要就是集中在圖像識別上。如果程序能從圖像中獲取有用信息，那程序人工智慧就能解決人眼的問題，但目前處理圖像的程序好像只有人臉識別、指紋識別、手寫體識別等簡單的識別，你看，如果囊括到世間萬物，都要讓電腦來識別，是不是很難。我想至少用以上三種的建模思維是解決不了這個問題的。
再者，如果真能從圖片中提取了信息，那麼這個信息用什麼語言表示（是否是自然語言），一幅圖包含的信息是無限的，自然人也只能根據生活經驗提取幾個簡單的信息。所以，如果電腦真能提取信息，那其又怎能知道你要的是哪方面的信息呢？
這是本人對這方面的一個認識，我並不是否人這種功能不能實現，但個人感覺目前難度太大

㈨ 人工智慧 思考題 什麼是搜索 有那兒兩大類不同的搜索方法

搜索是根據問題的實際情況不斷尋找可利用的知識,構造出一條代價較少的推理迴路線,使問題得到圓滿解決的過程答。
兩大類搜索的方法分別是盲目搜索和啟發式搜索。
盲目搜索，就是未利用問題有關的知識，採用固定的方式生成狀態的方法。即只按預定的控制策略進行搜索,在搜索過程中獲得的中間信息不用來改進控制策略。顯然這種方法的搜索效率是低下的，但方法具有通用性。
啟發式搜索，與盲目搜索正好相反，它利用問題的知識，縮小問題的搜索范圍，選擇那些最有可能在最優解路徑上的狀態優先搜索，以盡快地找到問題的最優解。