㈠ 信息检索的本质为什么是人工智能

好问题，马一下，稍候再来回答。

㈡ 信息技术的人工智能

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。
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，以至于我们所采用的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，人工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，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。 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。 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。 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。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。 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。 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。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，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。 机器翻译
机器翻译也是目前人工智能中最活跃的一个研究领域，它是建立在语言学、数学和计算机科学这三门学科的基础之上的。语言学家提供适合于计算机进行加工的词典和语法规则，数学家把语言学家提供的材料形式化和代码化，计算机科学家给机器翻译提供软件手段和硬件设备，并进行程序设计。缺少上述任何一方面,机器翻译就不能实现,机器翻译效果的好坏，也完全取决于这三个方面的共同努力。就已有的成就来看，机译的质量离终极目标仍相差甚远。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的。同时，他还指出：在人类尚未明了人脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。

㈢ 提供检索需要的什么和信息输出的形式，才能实现智能检索

一、智能化智能化是网络信息检索未来主要的发展方向。智能检索是基于自然语言的检索形式，机器根据用户所提供的以自然语言表述的检索要求进行分析，而后形成检索策略进行搜索。用户所需要做的仅仅是告诉计算机想做什么，至于怎样实现则无须人工干预，这意味着用户将彻底从繁琐的规则中解脱出来。近几年来，智能信息检索()作为人工智能(AI)的一个独立研究分支得到了迅速发展。在Internet技术迅速普及的今天，面向Internet的信息获取与精化技术已成为当代计算机科学与技术领域中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向应用的一种新的契机与突破口。二、可视化可视化(visualization)的历史可以追溯到2400多年前。哲学家柏拉图指出，我们通过看来识别物体。据统计，人获取信息有70％一80％靠视觉，20％靠听觉，10％靠触觉。用图像(visual)取代文字帮助人们检索的优点在于：图像的表达方式生动、形象、准确、效率更高，能从多角度揭示，而纯文字的表达方式是模糊、一维的。三、简单化未来家用电脑将朝着智能化、网络化、人性化和绿色环保的方向发展；操作系统的用户友好性将不断增强，如微软和苹果公司都在致力于操作系统网络化研究，以便使其中的任一应用程序都能“连接”进行“网络检索”，并与网络“交互”；各搜索引擎检索界面更加“傻瓜化”。使用户学习和进行网络信息检索更加容易；网上自动标引、自动文摘、自动跟踪、自动漫游、机器翻译、多媒体技术、动态链技术、数据挖掘和信息推拉等技术逐步发展、完善，会越来越方便用户及时准确地检索信息。这些硬件与软件技术的发展都有利于网络信息检索的简单化。四、多样化多样化首先表现在可以检索的信息形态多样化，如文本、声音、图像、动画。目前网络信息检索的主体是文本信息，基于内容的检索技术和语音识别技术的发展，将使多媒体信息的检索变得逐渐普遍。多样化的第二个表现是检索工具向多国化、多语种化方向发展。网络的迅速发展，使得整个世界变成了地球村，世界各地上网人数的不断增多，使得英语已无法满足所有用户的需要，语言障碍越来越明显。多样化的第三个表现是网上检索工具的服务多元化。网上检索工具已不仅仅是单纯的检索工具，正在向其他服务范畴扩展，提供站点评论、天气预报、新闻报道、股票点评、各种黄页(如电话号码)、航班和列车时刻表、地图等多种面向大众的信息服务、免费电子信箱，以多种形式满足用户的需要。无论是在国际上还是在国内，检索工具都在朝多元化方向发展，为用户提供全方位服务。多样化还表现在网络信息检索可以间接地服务于其他行业。例如数据挖掘技术可用于分析历史数据的变化趋势，预测未来发展方向，发现大量数据中潜在的模式规律，为投资、科研、项目评估等提供有力的依据；还可以系统地、定量地分析目前较为热门的研究发展领域及查询频繁更新的文献资料种类，可使信息中心、图书馆等信息服务机构不断调整文献资料及图书的订阅、收集工作，有的放矢，向以需求为驱动的方向发展，建立一套更为系统、科学的管理方式。五、个性化个性化指各网站注重内容的特色化和注重个性化的服务。网络资源的指数级膨胀，使得用户在获得自己需要的信息资源时要花费大量的时间和精力。随着互联网的飞速发展，每个人的不同信息需求将凸现于标准化、单一的“大众需求”之上，并成为各个搜朋够或网站努力追求的对象。不同的打有消费者个人烙印的产品将成为某个消费者区别他人、感觉自我存在及独特的外在标志，个性化服务成功的实质在于提供了真正适应用户需要的产品，贯彻了以用户为中心的理念。六、商业化网络检索系统拥有全世界数量众多的用户，吸引了大量的广告，为电子信息的增值服务提供了广阔的空间。网络检索系统已成为新的投资热点。网络检索系统不再仅仅是一种检索工具，而且成为一项产业，它的商业利益成为推动系统完善和扩展的主要动力，网络信息的检索与利用由公用性转向商业化。美国著名的数字媒体评估公司JupiterMediaMetrix日前发布研究报告称,“搜索引擎公司推出的付费添加服务是一个正在兴起的、前景光明的因特网领域，相对于目前低迷的在线广告市场来说，它的发展潜力是非常巨大的。”

㈣ 什么是网络信息检索

主要指对利用Internet信息发布技术，通过Internet发布的信息进行的检索，主要利用搜索引擎、网络机器人和门户站点等来完成。
因特网上有海量的数据，是信息的海洋，但在解决实际问题中，仍感到缺乏真正需要的信息，出现了数据丰富，信息贫乏的问题。如何在海量数据堆中，准确、快速的找到所需要的信息，是一个需要很好解决的重大问题。因此，网上信息检索技术，为用户从包含各种数据的文件堆中查找所需要的信息或知识的技术，便成为因特网应用中的一个关键性问题。
作为信息海洋的因特网，从浏览器上通过逐个网页浏览寻找所要信息的方法，就像大海捞针一样，不仅浪费大量的计算机时间和占用网络通道资源，也很难找到真正需要的信息，利用信息检索技术及为其开发的软件系统才是唯一可行的方法。
信息检索技术是将因特网上的海量数据，通过软件系统的检索查询，根据用户提供的需求，把用户所要的信息提取出来，经十多年发展已经取得了不少突破性的进展，发展了一大批有效、不同的信息检索软件，如文本信息检索、动态网页Web信息检索、检索引擎等一些重要的检索方法和技术，特别是检索引擎，成了Web上查找信息不可缺少的工具。
特点
由于网络信息检索借助网络通信、信息处理等技术的发展，与传统信息检索相比，网络信息检索具有如下特点：
1.检索范围、领域涵盖广。网络信息检索的信息来源范围通常涵盖全球，而信息资源类型、学科（主题）领域也几乎无限制。
2.传统检索技术与网络检索技术相结合。传统的信息检索核心检索技术如布尔逻辑检索、截词检索、限定检索等检索技术在网络信息检索中被沿用。但是网络信息检索技术借助网络信息技术的发展，一些新的检索技术也融入到网络信息检索中，如人工智能、数据挖掘、自然语言处理、多媒体检索技术、多语言检索技术等，如一些搜索引擎能将搜索结果进行自动分类。
3.用户界面友好，容易上手。网络信息检索所借助的网络信息检索工具均以面对非专业信息检索的广大网民为主，通过各种交换和智能技术，使得一般检索基本能解决大部分问题。不需要专门的检索技术和知识。不过，高级搜索就相对难一些。
4.信息检索效率低。由于网络信息资源浩如烟海，信息资源良莠不齐等特点，信息检索结果数量虽多，但是查准率较低，尽管一些新的技术如数据挖掘技术、自然语言理解技术等的不但发展和应用，但网络信息检索效率低的状况短时间内还无法改观。

㈤ 人工智能领域都有哪些

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
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（用于地质学的专家系统）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。

㈥ 网络信息检索及其发展趋势是什么

一、智能化

智能化是网络信息检索未来主要的发展方向。智能检索是基于自然语言的检索形式，机器根据用户所提供的以自然语言表述的检索要求进行分析，而后形成检索策略进行搜索。用户所需要做的仅仅是告诉计算机想做什么，至于怎样实现则无须人工干预，这意味着用户将彻底从繁琐的规则中解脱出来。近几年来，智能信息检索(intelligent information retrieval)作为人工智能(AI)的一个独立研究分支得到了迅速发展。在Internet技术迅速普及的今天，面向Internet的信息获取与精化技术已成为当代计算机科学与技术领域中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向应用的一种新的契机与突破口。

二、可视化

可视化(visualization)的历史可以追溯到2400多年前。哲学家柏拉图指出，我们通过看来识别物体。据统计，人获取信息有70％一80％靠视觉，20％靠听觉，10％靠触觉。用图像(visual)取代文字帮助人们检索的优点在于：图像的表达方式生动、形象、准确、效率更高，能从多角度揭示，而纯文字的表达方式是模糊、一维的。

三、简单化

未来家用电脑将朝着智能化、网络化、人性化和绿色环保的方向发展；操作系统的用户友好性将不断增强，如微软和苹果公司都在致力于操作系统网络化研究，以便使其中的任一应用程序都能“连接”进行“网络检索”，并与网络“交互”；各搜索引擎检索界面更加“傻瓜化”。使用户学习和进行网络信息检索更加容易；网上自动标引、自动文摘、自动跟踪、自动漫游、机器翻译、多媒体技术、动态链技术、数据挖掘和信息推拉等技术逐步发展、完善，会越来越方便用户及时准确地检索信息。这些硬件与软件技术的发展都有利于网络信息检索的简单化。

四、多样化

多样化首先表现在可以检索的信息形态多样化，如文本、声音、图像、动画。目前网络信息检索的主体是文本信息，基于内容的检索技术和语音识别技术的发展，将使多媒体信息的检索变得逐渐普遍。

多样化的第二个表现是检索工具向多国化、多语种化方向发展。网络的迅速发展，使得整个世界变成了地球村，世界各地上网人数的不断增多，使得英语已无法满足所有用户的需要，语言障碍越来越明显。

多样化的第三个表现是网上检索工具的服务多元化。网上检索工具已不仅仅是单纯的检索工具，正在向其他服务范畴扩展，提供站点评论、天气预报、新闻报道、股票点评、各种黄页(如电话号码)、航班和列车时刻表、地图等多种面向大众的信息服务、免费电子信箱，以多种形式满足用户的需要。无论是在国际上还是在国内，检索工具都在朝多元化方向发展，为用户提供全方位服务。

多样化还表现在网络信息检索可以间接地服务于其他行业。例如数据挖掘技

术可用于分析历史数据的变化趋势，预测未来发展方向，发现大量数据中潜在的模式规律，为投资、科研、项目评估等提供有力的依据；还可以系统地、定量地分析目前较为热门的研究发展领域及查询频繁更新的文献资料种类，可使信息中心、图书馆等信息服务机构不断调整文献资料及图书的订阅、收集工作，有的放矢，向以需求为驱动的方向发展，建立一套更为系统、科学的管理方式。

五、个性化

个性化指各网站注重内容的特色化和注重个性化的服务。

网络资源的指数级膨胀，使得用户在获得自己需要的信息资源时要花费大量的时间和精力。随着互联网的飞速发展，每个人的不同信息需求将凸现于标准化、单一的“大众需求”之上，并成为各个搜朋够或网站努力追求的对象。不同的打有消费者个人烙印的产品将成为某个消费者区别他人、感觉自我存在及独特的外在标志，个性化服务成功的实质在于提供了真正适应用户需要的产品，贯彻了以用户为中心的理念。

六、商业化

网络检索系统拥有全世界数量众多的用户，吸引了大量的广告，为电子信息的增值服务提供了广阔的空间。网络检索系统已成为新的投资热点。网络检索系统不再仅仅是一种检索工具，而且成为一项产业，它的商业利益成为推动系统完善和扩展的主要动力，网络信息的检索与利用由公用性转向商业化。美国著名的数字媒体评估公司Jupiter Media Metrix日前发布研究报告称,“搜索引擎公司推出的付费添加服务是一个正在兴起的、前景光明的因特网领域，相对于目前低迷的在线广告市场来说，它的发展潜力是非常巨大的。”

㈦ 请问以下学科之间有什么关系：人工智能、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、信息检索

计算机 或者是 机械工程学 专业？

㈧ 智能检索必须解决的问题有哪些

要完成信息检索的匹配与选择，需要完成六方面的工作：
一、分析研究课题，明确检索要求课题的主题内容、研究要点、学科范围、语种范围、时间范围、文献类型等。
二、选择信息检索系统，确定检索途径
1、选择信息检索系统的方法：
（1）在信息检索系统齐全的情况下，首先使用信息检索工具指南来指导选择；
（2）在没有信息检索工具指南的情况下，可以采用浏览图书馆、信息所的信息检索工具室所陈列的信息检索工具的方式进行选择；
（3）从所熟悉的信息检索工具中选择；
（4）主动向工作人员请教；
（5）通过网络在线帮助选择。
2、选择信息检索系统的原则：
（1）收录的文献信息需含盖检索课题的主题内容；
（2）就近原则，方便查阅；
（3）尽可能质量较高、收录文献信息量大、报道及时、索引齐全、使用方便；
（4）记录来源，文献类型，文种尽量满足检索课题的要求；
（5）数据库是否有对应的印刷型版本；
（6）根据经济条件选择信息检索系统；
（7）根据对检索信息熟悉的程度选择；
（8）选择查出的信息相关度高的网络搜索引擎。
三、选择检索词确定检索词的基本方法：
选择规范化的检索词；使用各学科在国际上通用的、国外文献中出现过的术语作检索词；找出课题涉及的隐性主题概念作检索词；选择课题核心概念作检索词；注意检索词的缩写词、词形变化以及英美的不同拼法；联机方式确定检索词。
四、制定检索策略，查阅检索工具
1、制定检索策略的前提条件是要了解信息检索系统的基本性能，基础是要明确检索课题的内容要求和检索目的，关键是要正确选择检索词和合理使用逻辑组配。
2、产生误检的原因可能有：一词多义的检索词的使用；检索词与英美人的姓名、地址名称、期刊名称相同；不严格的位置算符的运用；检索式中没有使用逻辑非运算；截词运算不恰当；组号前忘记输入指令“s”；逻辑运算符号前后未空格；括号使用不正确；从错误的组号中打印检索结果；检索式中检索概念太少。
3、产生漏检的原因或检索结果为零的原因可能有：没有使用足够的同义词和近义词或隐含概念；位置算符用得过严、过多；逻辑“与”用得太多；后缀代码限制得太严；检索工具选择不恰当；截词运算不恰当；单词拼写错误、文档号错误、组号错误、括号不匹配等。
4、提高查准率的方法有：使用下位概念检索；将检索词的检索范围限在篇名、叙词和文摘字段；使用逻辑“与”或逻辑“非”；运用限制选择功能；进行进阶检或高级检索。5、提高查全率的方法有：选择全字段中检索；减少对文献外表特征的限定；使用逻辑“或”；利用截词检索；使用检索词的上位概念进行检索；把（W）算符改成（1N），（2N）；进入更合适的数据库查找。
五、处理检索结果将所获得的检索结果加以系统整理，筛选出符合课题要求的相关文献信息，选择检索结果的著录格式，辨认文献类型、文种、著者、篇名、内容、出处等项记录内容，输出检索结果。
六、原始文献的获取
1、利用二次文献检索工具获取原始文献。
2、利用馆藏目录和联合目录获取原始文献。
3、利用文献出版发行机构获取原始文献。
。4、利用文献著者获取原始文献。
5、利用网络获取原始文献参考。

㈨ 信息检索与这种时代精神是什么关系

你好，我觉得信息检索与这种时代精神，他们的关系处于正比例上升的关系，信息检索这个更加完善，那么时代精神就会更加的。