值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和优先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离后来目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。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，北京人工智能计算平台，优先考虑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；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，北京人工智能计算平台，机译要想达到“信、达，北京人工智能计算平台、雅”的程度是不可能的。现代机器能力通常被归类为人工智能。北京人工智能计算平台

人工智能提供医学信息。人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。顾客服务：人工智能是自动上线的好助手，可减少操作，使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术，如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。重工业：在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。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作出反应的智能机器，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**系统等。北京人工智能计算平台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。

人工智能所述领域本体涵盖关于特定知识领域（感兴趣的领域或关注的领域）的特定知识。这种形式知识表示可用于基于内容的索引和检索、]场景解释、]临床决策支持、知识发现（从大型数据库中挖掘“有趣的”和可操作的推理）以及其他领域。机器学习（Machinelearning）是人工智能研究领域自创立以来的一个基本概念，是对通过经验进行自动改进的计算机算法的研究。]无监督学习是在输入流中找到模式的能力，而不需要人类先标记输入。监督学习包括分类和数值回归，这两种方法需要先人工标记输入数据。分类是指在程序从几个类别中看到一些例子之后，确定某样东西属于什么类别。人工智能要求制造系统表现出更高的灵活、敏捷和智能。

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”。人工智能的应用是有利于工业的发展的。北京人工智能计算平台

人工智能是由机器展示的智能。北京人工智能计算平台

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。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。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，机器不可能对其处理的数据有任何理解。北京人工智能计算平台

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