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文档简介

1.4 人工智能的研究内容人工智能的知识领域浩繁，很难面面俱到，但是各个领域的思想和方法上有许多可以互相借鉴的地方。从基础理论的角度出发其研究基本内容包括： 启发式搜索理论搜索的方法很多，如回溯、图搜索、启发式等等，主要是给定一些经验做指导提高搜索效率。该方面的研究已经有了比较成熟的技术。 各种推理方法常识推理有知识不完全、不够用等问题，如鸟会飞，但是鸵鸟不会飞。 知识的模型化和表示方法知识表示很重要，方法主要有逻辑、产生式、语义网络、框架等。现在还不能完全说清楚知识表示到底是什么。 人工智能系统结构及语言Lisp语言主要在美国，Prolog语言主要在欧洲使用比较广泛。 机器学习当前系统大多用归纳的学习、依赖知识库的学习，没有很成熟的方法。神经网络、遗传算法等理论的应用也在探讨之中。随着人工智能理论研究的发展和成熟，人工智能的应用领域更为宽广，应用效果更为显著。从应用的角度看主要集中在以下几个方面： 自然语言理解当前人工智能应用领域最引人注目的分支之一。随着信息时代的迅速发展，如何理解地获取知识成为日益重要的课题。主要体现于机器翻译、自动文摘、全文检索等应用中。 数据库的智能检索研究如何在海量的知识中准确的找到自己需要的东西。 专家系统七十年来开始的人工智能领域的古老话题，有一些系统做得比较好，如下棋、探矿等。 机器定理证明人工智能研究最原始的课题之一，取得了很多可以证明人工智能技术进步的成就。但不是当今的热点话题。 博弈主要问题是机器学习和搜索。 机器人学涉及的知识领域广泛，已取得了很多实质性的成果，是应用前景最好的分支之一。 自动程序设计所有学计算机的人都希望该研究分支有实质性的成果。 组合调度是人工智能研究的重要分支之一。对于浩繁的任务，可以给出完成任务的最佳（局部最优）的任务序列。如机器人搬运。 感知现代人工智能的课题。是not only BODY but also SENSER理论的需要。 视觉以往主要是由于机器人学的需要，现今多媒体、视频检索等多个分支对视觉研究提出了大量的需求。是当前最热点的研究分支之一。人工智能研究分类：符号主义；连接主义。符号主义和连结主义是当前人工智能研究的主要观点。符号主义是传统的人工智能相对于神经网络研究而言的统称。连结主义主要是指从生物、人类神经网络的结构、信息传输、网络设计（学习）的角度分析、模拟智能的形成与发展的研究。从发展历史上看这两个方面是相辅相成的，从不同角度讨论智能的形成与发展。参看第六章人工神经网络 目前人工智能研究主要瓶颈问题 知识获取、（知识表示、机器学习）； 实现时的规模扩大问题； 应用前景（封闭的专家系统-机器学习问题）可
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