人工智能不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，辽宁GPU人工智能计算平台，它们将互相促进而更快地发展。繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，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，因此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，辽宁GPU人工智能计算平台，另一方面又转向更有意义，辽宁GPU人工智能计算平台、更加困难的目标。人工智能有进行分析判断和规划自身行为的能力。辽宁GPU人工智能计算平台

人工智能特定工具的使用（“逻辑”或人工神经网络），或深刻的哲学差异。子领域也基于社会因素（特定机构或特定研究人员的工作）。人工智能研究的传统问题（或目标）包括推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理、感知以及移动和操纵对象的能力。一般智力是该领域的长期目标之一。方法包括统计方法、计算智能和传统的符号人工智能。人工智能中使用了许多工具，包括搜索和数学优化、人工神经网络以及基于统计、概率和经济学的方法。辽宁GPU人工智能计算平台人工智能在具体操作中可以做到精细化。

人工智能综合常识知识库包含的内容包括：对象、属性、类别和对象之间的关系；情况、事件、状态和时间；原因和影响；关于知识的知识（我们所知道的关于别人所知道的）；和许多其他研究较少的领域。“存在”的表示是一个本体：一组正式描述的对象、关系、概念和属性，以便软件代理可以解释它们。这些语义被捕获为描述逻辑概念、角色和个体，并且通常在网络本体语言中实现为类、属性和个体。很一般的本体被称为高质量本体，它试图通过充当领域本体之间的中介来为所有其他知识提供基础。

在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。特斯勒定理（Tesler'sTheorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。人工智能在工业上有着出色的发挥。

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。人工智能与人类和动物展示的自然智能形成对比。辽宁GPU人工智能计算平台

人工智能算法是一组机械计算机可以执行的明确指令。辽宁GPU人工智能计算平台

人工智能一个类可以被看作是一个必须做出的决定。所有的观察结果和它们的类标签被称为数据集。当收到新的观察结果时，该观察结果将根据以前的经验进行分类。分类器可以用多种方式训练；有许多统计和机器学习方法。决策树也许是使用很普遍的机器学k很近邻算法、[核方法如支持向量机（SVM）、[173]高斯混合模型[174]和非常流行的朴素贝叶斯分类器。[175]分类器性能在很大程度上取决于要分类的数据的特征，例如数据集大小、样本在类中的分布、维度和噪声水平。辽宁GPU人工智能计算平台

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