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文档简介

人工智能引擎技术-2目录CONTENTS人工智能的定义1人工智能的核心目标3人工智能的发展历程2应用领域5关键技术方法4技术局限性6Part1人工智能的定义人工智能的定义人工智能是使计算机模拟人类智能行为的科学与工程，涵盖智能系统的设计、开发与应用核心概念01包括问题解决、学习、推理、感知(如视觉、语言)及决策能力关键特征02符号主义(基于逻辑)、连接主义(基于神经网络)、行为主义(基于控制论)对智能实现路径存在不同观点学派分歧03Part2人工智能的发展历程人工智能的发展历程早期阶段(1950-1970)：聚焦强人工智能(通用智能)，后转向弱人工智能(特定任务)01机器学习崛起(1980后)：成为主流范式，推动神经网络、深度学习发展02技术里程碑：反向传播算法(1986)、卷积神经网络(CNN)、深度信念网络(2006)等突破性成果03Part3人工智能的核心目标人工智能的核心目标推理与知识表示：通过逻辑演算和知识图谱构建认知基础自动规划：应用于机器人路径规划、游戏策略(如AlphaGo的蒙特卡洛树搜索)机器学习：涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等算法分支自然语言处理(NLP)：实现机器翻译、情感分析、对话系统等功能计算机视觉：支持人脸识别、自动驾驶中的环境感知Part4关键技术方法关键技术方法>1.知识表示与推理工具语义网(RDF)、知识图谱(如GoogleKnowledgeGraph)应用智能问答系统(IBMWatson)、兴趣图谱(FacebookGraphSearch)关键技术方法>2.机器学习与深度学习回归、决策树、贝叶斯方法、聚类、神经网络等算法分类卷积神经网络(CNN)减少参数，ReLU激活函数缓解梯度弥散深度学习优化关键技术方法>3.机器人学与强人工智能A机器人技术：环境适应、人机协作(如工业机器人、服务机器人)B强人工智能挑战：需整合推理、学习、语言等能力，目前仍处于理论探索阶段Part5应用领域应用领域工业场景：智能制造、无人驾驶、医疗影像分析消费级产品：智能助理(Siri)、智能家居设备前沿研究：通用人工智能(AGI)、类脑计算Part6技术局限性技术局限性依赖数据驱动，缺乏自主发现问题与定义问题的能力当前瓶颈仅模拟"显性智慧"(问题解决

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