人工智能单调推理
⑴ AI(人工智能)的英文全称AI指什么,包含什么
AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。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。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。
一、人工智能的历史
人工智能（AI）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，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。这可是不是一个容易的事情。 如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知识什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧，它的表现是什么，你可以说科学
家有智慧，可你决不会说一个路人什么也不会，没有知识，你同样不敢说一个孩子没有智慧，可对于机器你就不敢说它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我们说的话，我们做的事情，我们的想法如同泉水一样从大脑中流出，如此自然，可是机器能够吗，那么什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质 就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史，如果你是学计算机的就会知道，对于计算机人士而言，获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样，图灵在理论上奠定了计算机产生的基础，没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西，更不用说什么网络了。
科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了，在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家，哲学家布尔，通过对人类思维进行数学化精确地刻画，他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法，今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的。
我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生，我们所学的布尔代数，就是由它开创的。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着，现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了，刚刚结束的国际象棋大赛中，计算机把人给胜了，这是人们都知道的，大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世纪领导计算机发展的潮头，现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显，但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。
在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后，因此一些科学的努力它得以发展。人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。
让我们顺着人工智能的发展来回顾一下计算机的发展，在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了，从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化。第一台计算机的体型可不算太好，它比较胖，还比较娇气，需要工作在有空调的房间里，如果希望它处理什么事情，需要大家把线路重新接一次，这可不是一件省力气的活儿，把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了。
终于在1949发明了可以存储程序的计算机，这样，编程程序总算可以不用焊了，好多了。因为编程变得十分简单，计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生。人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方法了。
虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力，但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来。我们注意到旁边这位大肚子的老先生了，他在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断，所有
人类智力的结果都是一种反馈的结果，通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作，进而产生了智能。我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子，水之所以不会常流不断，正是因为有一个装置在检测水位的变化，如果水太多了，就把水管给关了，这就实现了反馈，是一种负反馈。如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了，那我们应该可以用一种机器实现反馈，进而实现人类智力的机器形式重现。这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响。
在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。
1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希（就是右图的那个人）召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后，工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。
在1963年，麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究，美国政府不是为了别的，而是为了在冷战中保持与苏联的均衡，虽然这个目的是带点火药味的，但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展。其后发展出的许多程序十分引人注目，麻省理工大学开发出了SHRDLU。在这个大发展的60年代，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了，由于计算机硬件性能的提高，人工智能得以进行一系列重要的活动，如统计分析数据，参与医疗诊断等等，它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。在理论方面，70年代也是大发展的一个时期，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是在70年代，另一个人工智能语言Prolog语言诞生了，它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以为人工智能离我们很远，它已经在进入我们的生活，模糊控制，决策支持等等方面都有人工智能的影子。让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动，把人类解放用于其它更有益的工作，这是人工智能的目的，但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧。
二、人工智能的应用领域
1、问题求解。
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。
2、逻辑推理与定理证明。
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
3、自然语言处理。
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
4、智能信息检索技术。
受"()*+ (*) 技术迅猛发展的影响，信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
5、专家系统。
专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。
三、人工智能理论的数学化趋势越来越突出
在现代科技高速发展的今天，许多科技理论都有赖于数学提供证明，有赖于数学对其的仿真。人工智能的发展也不例外，如何把人们的思维活动形式化、符号化，使其得以在计算机上实现，就成为人工智能研究的重要课题。在这方面，逻辑的有关理论、方法、技术起着十分重要的作用，它不仅为人工智能提供了有力的工具，而且也为知识的推理奠定了理论基础。人工智能中用到的逻辑可概括地分为两大类。一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，其特点是任何一个命题的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。这一类问题可以用数学里的经典逻辑理论来解决。世界上事物千差万别，形形色色，除了确定性的事物或概念外，更广泛存在的是不确定性的事物或概念。这些不确定的事物是无法用经典逻辑理论来解决的。因此我们需要发展新的数学工具来表示这些问题。目前在人工智能中对不确定性的事物或概念是通过运用多值逻辑、模糊理论及概率来描述、处理的。多值逻辑、模糊理论及概率虽然都是通过在〔!，"〕上取值来刻画不确定性，但三者之间又存在着很大区别。多值逻辑是通过在真（"）与假（!）之间增加了若干中介真值来描述事物为真的程度的，但它把各个中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。而模糊理论认为不同的中介真值之间没有明确的界限，表现了不同中介值相互贯通、渗透的特征，从而更好地反映了不确定性的本质。概率用来度量事件发生的可能性，而事件本身的含义是明确的，只是在一定的条件下它可能不发生，它与模糊理论是从两个不同的角度来描述不确定性的，因而有人称模糊理论描述了事物内在的不确定性，而概率描述的是事物外在的不确定性。由上可以看出，数学使得人工智能能很好的模拟人类智能，大大推动了人工智能的向前发展。现在人工智能中还有一些问题用现在的数学很难表示出来，相信在数学知识不断发展之后，这些问题能很快得到解决。
五、人工智能的发展现状及前景
目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,SOAr 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。
80 年代,以Newell A 为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。目前的Soar 已经显示出强大的问题求解能力。在Soar中已实现了30 多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统) ,如RI 等。rOOks 提出了人工智能的一种新的途径。它认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化。在它的研究中突出4 个概念:(1) 所处的境遇 机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2) 具体化 机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈。(3) 智能 智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4) 浮现 从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。
五、结语
人工智能不单单需要逻辑思维与模仿,科学家们对人类大脑和神经系统研究得越多,他们越加肯定:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的。因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力,而且还要赋予它情感能力。许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。到下世纪中叶,人类生命的本质也会发生变化。神经植入将增强人类的知识和思考能力,并且开始向一种复合的人/机关系过渡,这种复合关系将使人类逐渐停止对生物机体的需求。大量非常微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地,并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。
人工智能的实现，不是天方夜谭。虽然会很辛苦，但是没有人规定只有人类可以思考。就像是生命的不同表现形式，动物，植物，微生物，是不同的生命的形式。人类可以以未知的方式思考，计算机也可以以另一种（并非一定要和人相同的）形式思考。
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AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。就是指计算机模仿真实世界的行为方式与人类思维与游戏的方式的运算能力。那是一整套极为复杂的运算系统与运算规则。
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此外，AI还代表ALLEN IVERSON（阿伦·艾佛森），他生于美国，是全世界最好的篮球联盟——“NBA”96黄金一代的代表人物，是NBA有史以来最好的后卫之一，他以183cm身高在众多魁梧的球员中灵动跳跃，独领风骚。他先后摘取过NBA得分王、抢断王等称号，还在2001年带领76人队闯进NBA总决赛。他以特立独行的风格和满身的纹身成为全球篮球青少年疯狂追捧的偶像。
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歌手姓名： AI 英文名： AI
唱片公司： 环球唱片（Universal Music）
国 籍： 日本 语 言： 日语
兴 趣：
个人经历： ＊东瀛首席嘻哈女力、R&B歌姬 她是张力十足的嘻哈女力，也是柔情似水的R&B美声歌姬，AI，22岁的她在时尚一派与安室奈美惠合唱‘Uh、Uh…’，并在珍娜杰克森的音乐录影带中展现绝赞舞技，除了过人的歌舞才华之外，词曲创作力更是傲视东瀛R&B舞台，在嘻哈音乐大厂Def Jam Japan签下一纸合约之后，发行‘ORIGINAL A.I./原创A.I.’专辑立刻赢得媒体一致肯定，除了拿下SPACE SHOWER TV的R& B音乐录影带大奖外，更代表日本参加2004年MTV BUZZ ASIA演唱会，一举打进亚洲市场。
以过人演唱的天赋而获得日本“新时代音乐代言人”殊荣的HIP HOP小天后AI，近日参加了在台北举行的“台北流行音乐节”，同行的日本歌手还有一青窈以及藤木直人。在这场盛大的音乐节上，AI以她新颖而独特的演唱方式以及活力四射的表演令在场6万歌迷为之倾倒。 AI有着四分之一的意大利血统，骨子里就透出一种浪漫和前卫的气息。而她又是在美国长大，接触的音乐也很多元化。由于AI的母亲非常喜欢音乐，所以从小她就深受各种类型音乐的熏陶。在15岁时，AI还曾经参加过珍妮·杰克逊的MTV《GO DEEP》的录制。不过，在日本出道时却并不顺利，因为与工作人员在音乐理解上的不同，当大家对自己的音乐反映很冷淡时，她就很想去敲墙壁，可见其可爱之处。不过，AI并没有被现实所击败，仍然坚持走HIP HOP这条音乐路线，使得她的音乐风格也带给人们一种全新的感受。在今年日本最权威的公信榜票选中，AI从众多新晋女性中脱颖而出，成为新一代音乐天后接班人。对此，AI自己也非常满意，她表示自己想要成为一个很有朝气的歌手，给更多的人带来幸福感。这次的台北流行音乐节，AI也是做足了准备。除了带上偕同一起演出的DJ、化妆师、造型师、人声乐手AFURA以外，连日本报知新闻、电通、朝日电视台等日本媒体的高层人士以及自己经济公司的社长也都一同前来，浩浩荡荡23人的访华队伍令AI颇有面子。而赴台之前，AI也时常向安室奈美惠等曾经去过台湾的人请教，以进一步了解台湾。听说台北美食多多，AI兴奋地说想要常常小笼包、路边摊，所以这次的台湾之行，除了要参加音乐节和拍摄特辑，还顺带要向日本观众介绍台湾美食，这也使AI欣喜不已。 台湾表演大获成功后，AI也表示自己想要更了解华人音乐，有机会的话，也希望能够像平井坚、安室奈美惠等日本歌手一样，可以在台湾等地开演唱会，和台湾的歌手同台献艺。其实AI出国献艺已经不是第一次，在几个月前的韩国汉城MTV BUZZ ASIA演唱会中，AI也曾把歌词改为韩文，而这次为了更贴近观众，AI也把歌词改成了中文来演唱。为期四天的台湾之行，AI让更多的人领略了她的“小天后”风采，也顺便为自己今秋将要展开的全国巡演造势。
⑵ 学习人工智能一般需要学习哪些内容
首先说一下人工智能这一领域具体的内容：
人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。
人工智能学科研究的主要内容包括：
知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。
综上所述，我们需要学习的内容如下：
需要数学基础：
高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：
人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
⑶ 人工智能是什么
人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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。”
⑷ 人工智能及其应用
关于不确来定性信息处源理的研究是当前人工智能研究领域中的一类重要的研究内容．为了处理不确定性信息，人们发展了各种数学工具和方法．如模糊集理论，贝叶斯信念网络，D-S证据理论和粗集理论．这些理论和方法均是为了处理特定的不确定性信息而发展起来的．它们还为当前数据挖掘和知识发现提供了强有力的支持．本文在不确定性信息处理的研究领域中，进一步发展了已有的理论和方法，研究了将处理各个不确定性信息的方法综合集成到一起的系统，并取得了如下主要研究成果： 1．提出了带概率因子的模糊推理模型，证明了该种模糊推理系统是一个通用逼近器，并给出了一种从训练数据集中辨识该模糊模型的方法．在这种模型中，每条规则的确定性因子被解释成由规则前件推出规则后件的模糊条件概率．在时间序列预测中的仿真研究表明带概率因子的模糊推理模型的预测性能始终好于不带概率因子的传统的Mamdani-型模糊推理模型
⑸ 人工智能和心理学有什么关系
心理学实际上人工智能的基础理论之一。包括：心理学对人工智能的影响，以及人工智能对心理学的发展。
1、心理学对人工智能的影响。
人工智能的方法学可以认为三种代表性的学派：符号主义、行为主义和联接主义。实际上符号主义和行为主义实际上都代表了种最基本的心理学理论：逻辑推理心智研究与行为主义心理学。行为主义侧重从试验来验证理论猜想，而符号主义则侧重于建立完整的公理系统。联接主义的代表是以神经网络模型为代表的神经计算，这可以认为于心理学关系最小。因此心理学，及其衍生的心智哲学等可以认为是人工智能的基础支撑理论之一，比如：目前人工智能领域的很多强化学习理论都直接来源于心理学。
2、人工智能对心理学发展的影响。
实际上，人工智能目前还是计算机科学下面的一个分支，尽管国内外很多专家都呼吁把人工智能从计算机科学中独立出来，但是还必须意识到，人工智能实际上强调的是一种对人类智能行为的模拟，通过现有的硬件和软件技术来模拟人类的智能行为，这包括：机器学习、形象思维、语言理解、记忆、推理、常识推理、非单调推理等一系列智能行为，目前人工智能概念本身也有范化的趋势，即：大自然所体现出来的智能性，如：蚂蚁算法、SWARM算法等都是受到大自然智能现象的启发，有些学者也把这一类归纳为AI领域。
因此人工智能发展的是一种技术和工具，从中产生的一些成果其实是可以应用的心理学。比如;一些仿真算法和理论的建立，可以为心理学提供一个试验环境和分析工具。
3、如何从心理学角度入手研究人工智能
需要研究一些有关心智推理、试验心理学、行为主义、认知科学等理论和知识，这将为人工智能的研究打下良好的理论基础。
⑹ 人工智能从心理学的角度研究些什么
心理学实际上人工智能的基础理论之一。您的问题，我理解为：人工智能与心理学之间的关系，包括：心理学对人工智能的影响，以及人工智能对心理学的发展。 1、心理学对人工智能的影响。 人工智能的方法学可以认为三种代表性的学派：符号主义、行为主义和联接主义。实际上符号主义和行为主义实际上都代表了种最基本的心理学理论：逻辑推理心智研究与行为主义心理学。行为主义侧重从试验来验证理论猜想，而符号主义则侧重于建立完整的公理系统。联接主义的代表是以神经网络模型为代表的神经计算，这可以认为于心理学关系最小。因此心理学，及其衍生的心智哲学等可以认为是人工智能的基础支撑理论之一，比如：目前人工智能领域的很多强化学习理论都直接来源于心理学。 2、人工智能对心理学发展的影响。 实际上，人工智能目前还是计算机科学下面的一个分支，尽管国内外很多专家都呼吁把人工智能从计算机科学中独立出来，但是还必须意识到，人工智能实际上强调的是一种对人类智能行为的模拟，通过现有的硬件和软件技术来模拟人类的智能行为，这包括：机器学习、形象思维、语言理解、记忆、推理、常识推理、非单调推理等一系列智能行为，目前人工智能概念本身也有范化的趋势，即：大自然所体现出来的智能性，如：蚂蚁算法、SWARM算法等都是受到大自然智能现象的启发，有些学者也把这一类归纳为AI领域。 因此人工智能发展的是一种技术和工具，从中产生的一些成果其实是可以应用的心理学。比如;一些仿真算法和理论的建立，可以为心理学提供一个试验环境和分析工具。 需要研究一些有关心智推理、试验心理学、行为主义、认知科学等理论和知识，这将为人工智能的研究打下良好的理论基础。
⑺ 人工智能的历史
AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。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。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `
⑻ 学习人工智能AI需要哪些知识
需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言，比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
拓展资料：
人工智能（Artificial Intelligence），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。
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。
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。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
参考资料：网络—人工智能：计算机科学的一个分支
⑼ 简约哲学笛卡尔 人工智能诺依曼形容什么电音
工智能的哲学渊源
人工智能是一个新兴的，吸引众多研究者的普遍研究领域。但是从亚里士多德支配意识中理性部分形式化为集合开始，再到唯物主义关于大脑依照一定物理定律运转而成意识。却潜在的推动着以后人工智能的诞生与发展。亚里士多德提出一种三段论机械推理的原则，很久以后帕斯卡制造出了机械计算器，近似的将思维在机器上加加减减，莱布尼兹更是试图对概念而非数字进行操作。笛卡尔坚持推理的重要性，第一个给出了关于意识和物质的区别并由此引发了一系列清晰的讨论。因此有了能处理知识的物理意识，而后需要的便是知识的来源和表示的讨论。
培根的《新工具论》，休谟的《论人类天性》继而从经验主义、感知论以及归纳原理方面很多研究学者进行了分析和讨论这种知识的来源。在罗素的基础上发展起来维也纳的逻辑实证主义学派，将知识表示为对应传感器输入的观察语句相联系的逻辑理论。最后便是意识如何将知识和行动联系起来的哲学讨论，逐渐发展一种理论决策规范从而指导行为。
正是这些哲学思想与理论的诞生，指导和作用于人工智能，这一个关于如何获得并表示以及如何利用计算机等工具进行人类思维信息过程模拟的科学。如今的人工智能越来越具有挑战性、吸引性和普遍性，其交叉社会科学和自然科学，通过哲学的思考为指导，从心理学的行为来出发，神经理论的模拟，经济学的决策，控制论的优化，语言学的表述，以数学的原理来计算，并用计算机为工具实现机器的智能。
虽然这是一个令人兴奋的主题，在兴奋之余，随着各种研究的不断深入，存在的问题不断突出，不得不用自然辩证法这一门自然科学、社会科学与思维科学相交叉的哲学性质学科来规划。急切需要从自然辩证法研究自然界本质和发展规律的角度看待与对待人工智能的发展与研究，使其正确的走在自然进化的科学历史发展轨迹上，也通过人工智能的发展实践来补充和完善自然辩证法不断发展的科学体系。
二、人工智能的缰绳——辨证唯物主义自然观
从每年增长的对人工智能领域的研究人员数量、论文数量、以及研究机构和各项会议的建立与活动，并且随着包含着“智能”一词的产品越来越多。人类的生活也随之达到让人惊叹不已的地步。在带来这些的同时，也引发了“智能危机”，迫使有些人们去担忧道德上的颠覆以及机器战胜人类的恐慌。
自然系统包含了存在观和演化观的统一。列宁指出：“物质是标志客观实在的哲学范畴。这种客观实在是人通过感觉感知的，它不依赖我们的感觉而存在，为我们的感觉所复写、摄影、反映。”正是如此，人类才有可能利用计算机这种机器去复写、摄影和反映这种客观存在的物质。但是自然界的物质形态是多样的，这就要求这种机器能够对多种形态的外界物质进行识别分类，归纳出其中的统一性。这些物质对人类认识也存在不确定性，比如机器视觉需要借助哲学讨论颜色是主观的还是客观的，或者颜色是光与物质相互作用的结果，怎么样的作用，怎么样的描述才能准确。然而这一切模糊性只是这种机器“智能性”的初态，具有一定的机械性、不确定性，并且使用的是已经发现并可利用的自然变化规则，有些符合弱人工智能的观点，其认为不可能制造能真正地推理和解决问题的机器，这些机器只是看似是智能的，但不会真正智能，也不会有自主意识。相反的则是强人工智能认为可以制造出，如今主流科研及成果集中在弱人工智能上，而强人工智能则停滞不前。
为了使智能显的更加智能，人类必须思考建立一个这样的系统，或者是多个这样的系统建立的系统。自然辩证法一般认为，运动变化着的若干部分，在相互联系、相互作用之中组成的具有某种确定功能的整体谓之“系统”；使其具有整体性、开放性、动态性和层次性。人们可以建造这样一个机器，一个可以和外界交流的会话层，一个可以汲取外界能量的吃饭层，以及一个内部的处理层。如果分的越细，通过各层各要素的相互作用，使其系统具有更多功能。同时不同结构的机器能够达到不同的功能，环境又要求人类去制造满足需求的机器，又便会反作用于结构。因此系统与组成要素及环境的辩证统一关系逐一形成了人类制造智能机器的限制。
这一切的发生都是在人类赋予机器的智能之上。受到人类自身知识和能力的限制，只能使机器的层次和结构远远达不到人类自身系统的复杂程度。也就限制了这种机器系统的演化，严重影响其自组织能力。在假设能够制造出类人的智能机器，则必须要求人类完全了解自身以及社会性的知识，然而人类在研究自身上就存在众多疑问，在浩瀚的人类奥秘面前，对自身的认识的路途达到遥远无期的境界。因此人类若想制造出和人一样智能体的路途也是遥不见期。不仅如此，还深受着改造自然能力的影响，比如对机械器件的制造工艺的要求，消耗能量的要求，以及其运行对生态自然的影响的要求，等等自然本身的限制。若根据生态自然观的人与自然和谐的愿景，人类在渴望改造自然，发挥人类自身的能力的同时不希望影响自身的生存。根据辨证唯物主义自然观，人类在了解一定的自然系统及其中一系列系统原理之后能够制造出一定智能的智能体，但是对于更复杂更智能的智能体则会受到种种的限制，需要理解进化和退化、渐变与突变、无序开放、非线性相互作用以及某时刻扰动对系统的涨落等等的影响，牵一发而动全身。不仅如此，人们还要考虑如何将非生命世界的机器发展为生命世界的实体或者二者结合，完成闭路循环、反馈调节、系统和谐的微妙复杂的系统规律。也正是由于人们认识自然系统知识越来越多，越来越复杂，要求人们去研究人工智能，部分的替代或帮助人们解决认识自然中的问题。
三、人工智能的策鞭——科学技术方法论
人工智能的这一科学问题的鲜明时代性、探索性、混沌性、可解决性、待解决性及可变异性决定了来自世界各地的学生、研究人员投入其研究之中。人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸、和扩展人的智能，实现机器智能。这一科学问题是众多科研工作人员的科研起点，具有重要意义，它确立了研究对象和目标，表明了研究过程中的关键点，预示了解决方向，对其研究具有重要指导作用，因而成为智能科学发展的动力推动着人工智能研究的不断向前发展。反过来思考，机器能够对新科学问题进行评判和思考么？甚至提出新科学问题的能力。
如今的研究依然是探索性研究，这一领域中的许多人都怀有这种期望：在理解智能的核心思想深处，至少会有一个，也可能是若干个关于怎样组织和表述知识的重要原理，从而在某种意义上弄清了什么是有关人的智能一般性质的重要东西。在早期人工智能只是在简单的句法处理意义上成功，随着其发展面临着试图解决的很多问题不可操作，受到产生智能行为的基本结构某些基本限制。比如感知器似乎可以表示任何东西，但是事实证明其能表示的东西还很少。科学理论和经验事实之间存在矛盾，要求人们寻找新的解决方法，因此在感知器的基础上发展各种神经网络以满足人们实践的需要，同时通过实践补充和完善以便解决理论内部的逻辑矛盾。也试图从各个知识领域发热交叉空白区获得新的启示。总而言之通过生产、生活、观察、实验等实践活动以及科学自身发展的需求与矛盾产生问题并解决问题。
研究人员在提高自身素质的同时，进一步获取人工智能知识的新事实，通过引入新概念、提出试探性的假说或理论，恰当的转换在人工智能研究中遇到的新问题，使新成果具有需要性、创造性、科学性、可行性。在方法论方面，人工智能正试图将更多的学科理论掺和在一起，克服已有理论的局限性，使其成为坚实的科学方法。基于科学观察和科学实验的科学事实，人类在研究过程中，既要克服观察的局限性，比如感官的局限性与错觉、知觉的选择影响，也要正确处理科学实验规律及有效识别和捕捉机遇，做到观察渗透理论、理论指导实践。同时需要站在机器角度考虑，比如机器视觉，既要模拟人的视觉功能，也要讨论是为了机器智能的逼真性而使其具备人的视觉中的错觉，还是弥补人眼的不足达到更高级的智能，但目前还远不能达到人眼视觉的复杂程度和能力。
从人和机器交互的角度出发研究人工智能，需要人们在研究过程中使用科学的思维方法，又要求人们将这种思维方法付诸于机器，实现机器的更高级智能。科学抽象是从事物的各种属性中抽取出本质属性的方法，直接产生科学概念和科学语言。科学思维包括逻辑方法和非逻辑方法，逻辑方法包括分析和综合、归纳与演绎、类比方法等，比如分类与聚类、知识表示、自动推理、神经网络的学习、专家系统等。然而演绎过程对于目前人类的赋予机器的能力来说，显得相当艰难，与环境交互能力不尽完善，对新鲜事物学习不够敏感，归纳不够鲜明。如今的智能仍然具有应用的针对性，如果整合构建更大的智能系统具有相当大耦合难度，其复杂性也需要大科学的出现。非逻辑方法包括形象思维、直觉思维和创造性思维，这也正是人工智能的瓶颈，思维是客观现实的反应过程，是具有意识的人脑对于客观现实的本质属性、内部规律性的自觉的、间接的和概括的反应，而智能是个体有目的的行为、合理的思维，以及有效的适应环境的综合能力，即是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。目前人们人在使用这样的思维去感受、解决和创造人工智能这一缺乏必要理论的学科，特别是解决一些关键问题上，比如机器学习、非单调推理、常识性知识表示、不确定推理方面，以及对全局性判断模糊信息处理、多粒度视觉信息的处理都是相当困难的。事实上，人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能，“机器思维”同人类思维具有本质的区别：人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程；人工智能没有社会性；人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力；两者总是人脑的思维在前，电脑的在后。这就要求人们对人工智能不断提出假说和理论，用绿色设计的方法和理念付诸实践，检验假说发展理论，利用数学和系统科学的方法，在不违背自然规律的前提下，改造利用自然，研究和发展人工智能这一具有魅力的学科，让所得成就为人们所用。
四、人工智能的沉思
⑽ 学习人工智能要准备哪些基础知识
需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散版数学，数值分析。权
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。