人工智能开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况，陕西AI人工智能**。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到普遍应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，陕西AI人工智能**，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。弱人工智能如今不断地迅猛发展，陕西AI人工智能**，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展。人工智能要求制造系统表现出更高的灵活、敏捷和智能。陕西AI人工智能**

人工智能计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门普遍的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。北京NPU人工智能虚拟化人工智能的应用是工业的一个巨大进步。

人工智能构建一个完整的代理需要研究人员解决集成的现实问题；简单的人工智能应用可以分为两种类型：分类器（“如果闪亮，那么钻石”）和控制器（“如果闪亮，那么拾取”）。然而，控制器也在推断动作之前对条件进行分类，因此分类是许多人工智能系统的重要点部分。分类器是使用模式匹配来确定很接近匹配的函数。它们可以根据例子进行调整，使得它们在人工智能中非常有吸引力。这些例子被称为观察或模式。在监督学习中，每个模式都属于某个预定义的类。

人工智能能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。人工智能是由机器展示的智能。

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。人工智能能进行机械式的推理、预测、判断。陕西AI人工智能**

人工智能是跟互联网紧密联系在一起的。陕西AI人工智能**

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。陕西AI人工智能**

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