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人工智能的工作原理是：

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计算机会通过传感器（或人工输入的方式）来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。

简介：

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 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陆渣，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。

科学介绍：

1、实际应用

机器视觉：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规激陵划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

2、学科范畴

人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

3、涉及学科

哲学和认知明悉戚科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论。

4、研究范畴

自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法。

5、意识和人工智能

人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

人工智能的工作原理是：

1、大脑模拟

20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。睁樱其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。

这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960， 大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理耐早宏。

2、智能模拟

机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。

实现方式：

1、采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等昌册。

2、模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。

遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。

以上内容参考：百度百科-人工智能

人工智能（Artificial Intelligence或简称AI）有时也称作机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。这里，“人”也可以广义理解为任何生命体，比如说外星人，如果它们真的存在的话。通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。

概论

人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的约翰麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。

强人工智能和弱人工智能

强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器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，即机器的思返弯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。

强人工智能

弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，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。

目前的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。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

弱人工智能

“强人工智能”一词最初是约翰罗杰斯希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：

“强人工智能观点认为计喊毁算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只漏渗闷要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）

关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一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，如果机器仅仅是对数据进行转换，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。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。

也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。

有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。

需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。

对强人工智能的哲学争论

机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。

实际应用

robot wordcup

The Robot World Cup 机器人足球世界杯，world Cup有时会被写成wordcup

可能后果

人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

学科范畴

哲学和认知科学

数学

心理学

计算机科学

控制论

决定论

不确定性原理

涉及学科

自然语言处理

知识表现

智能搜索

推理

规划

机器学习

知识获取

感知问题

模式识别

逻辑程序设计

软计算

不精确和不确定的管理

人工生命

神经网络

复杂系统

遗传算法

研究范畴

智能控制

机器人学

语言和图像理解

遗传编程

法学资讯系统

应用领域

伪春菜

艾伦图灵

恐怖谷理论

Artificial intelligence projects

计算机科学

计算机科学课程列表

认知科学

意识

约翰希尔勒的中文房间

语义学

The Singularity

collective intelligence

控制论

心理学

国际人工智能联合会议

人工智能的工作原理是计算机会通过传感器（或人工输入的方式）来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储握孙派的信息进行比较，以确定它的含义。计算机会根据段贺收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的凯迹效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。

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做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

程序员让电脑怎么执行，它就怎么执行，整个流程都是被程序固定死的。余雀

所以，要让电脑执行某项任务，程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。

比如联控电梯：

别小看这电梯，也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断：

上下方向

是否满员

高峰时段

停止时间是否足够

单双楼层，等等

需要提前想好所有的可能性，否则就要出bug。

某种程度上说，是程序猿控制了这个世界（程序猿表示压力好大）。

可总是这样事春让必躬亲，程序员太累了，你看他们加班都扒毁局熬红了眼睛。于是就想：

能不能让电脑自己学习，遇到问题自己解决呢？而我们只需要告诉它一套学习方法。

大家还记得1997年的时候，IBM用专门设计的计算机，下赢了国际象棋冠军。其实，它的办法很笨暴力计算，术语叫“穷举”（实际上，为了节省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算，比如那些明显的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚，然后对比人类的比赛棋谱，找出最优解。

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