人工智能的自然语言就是典型的情况。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理，重庆GPU人工智能加速运算。关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（DUALISM）的争论，重庆GPU人工智能加速运算。其争论要点是：如果一台机器的*有工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器**是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，重庆GPU人工智能加速运算，机器不可能对其处理的数据有任何理解。人工智能是一种混合智能。重庆GPU人工智能加速运算

现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言，在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于很高水平的竞争，自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及能源模拟。人工智能可以分为三种不同类型的系统：分析型、人类启发型和人性化人工智能。分析型人工智能只有与认知智能一致的特征；生成对世界的认知表示，并利用基于过去经验的学习来为未来的决策提供信息。人类启发的人工智能包含认知和情商的元素；除了认知因素之外，还要理解人类情感，并在决策中考虑它们。湖南AI人工智能深度学习人工智能使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系。

人工智能代理使用的奖励和惩罚来形成一个在其问题空间中进行操作的策略。自然语言处理（NLP）赋予机器阅读和理解人类语言的能力。一个足够强大的自然语言处理系统将支持自然语言用户界面和直接从人类编写的资源中获取知识，如新闻专线文本。自然语言处理的一些直接应用包括信息检索、文本挖掘、**和机器翻译。许多当前的方法使用单词共现频率来构建文本的句法表示。搜索的“关键词识别”策略是流行的、可扩展的，但是是愚蠢的；对“dog”的搜索查询可能只匹配文字单词“dog”的文档，而不匹配单词“poodle”的文档。“词汇相似性”策略使用诸如“意外”等词来评估文档的情感。

人工智能的“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机很难学会的就是“顿悟”。人工智能开始被用于物流、数据挖掘、医学诊断等领域。

人工智能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。人工智能复杂的算法通常建立在其他更简单的算法之上。重庆GPU人工智能加速运算

人工智能要求制造系统不但要具备柔性，而且还要表现出智能。重庆GPU人工智能加速运算

人工智能恢复了20世纪50年代早期控制论研究者的非符号观点，并重新引入了控制理论在人工智能中的应用。这与认知科学相关领域的体验思维理论的发展相一致：即身体的各个方面（如运动、感知和可视化）是更高智能所必需的。在发展机器人学科中，发展性学习方法被详细阐述以允许机器人通过自主自我探索、与人类教师的社会互动以及使用指导机制（主动学习、成熟、运动协同等）来积累新技能的储备。智能代理是一个感知其环境并很大化其成功机会的系统。重庆GPU人工智能加速运算

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