计算机能够模拟或实现人类的学习功能。机器学习是一个难度较大的研究领域。它与认知
科学、神经心理学、逻辑学等学科都有着密切的联系，并对人工智能的其他分支，如专家
系统、 自然语言理解、自动推理、智能机器人、计算机视觉、计算机听觉等方面，也会起
到重要的推动作用。
“大工智能的第 一大成就是下棋程序,在下棋程度中应用的某些技术,今天的计算机程序已
能够达到下客用方微积和国际象积的锦标赛水平。但是,尚未解决包括人类棋手具有的但尚
不能明确
如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概
念,在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而
解决该问题。到目前为止人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题,即搜索解答空
间寻找较优解答。
3.6逻辑推理与定理证明
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之- -,其中特别重要的是要找到一些方法,只把
注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修
正这些证明。医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化。因此,在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论
3.7自然语言处理
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范侧经过多年根苦努力,这一领
域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课屨是:计算机系统如何以主题和对话
情境为基础,注重大量的常识一-世界知识和期望作用,生成和理解自然语言。这是一个极其
复杂的编码和解码问题。
3.8分布式人工智能
分布式人工智能在20世纪70年代后期出现，是人工智能研究的一个重要分支。分布
式人工智能系统一般由多个Agent (智能体)组成，每一个Agent又是一个半自治系统，
Agent之间以及Agent与环境之间进行并发活动，并通过交互来完成问题求解。
3.9计算机视觉
计算机视量是于月用计算机实现或模拟大关规觉功能的新兴学科。其主要研究目标是
使计算机具有通过二维图像认知二维环境信息的能力，这种能力不仅包括对三维环境中物
体形状。位置γ运动等几何俺具的感知B而且还包括对这些信息的描述、存储、识别与理
目前， 计算机视觉已在人类社会的许多领域得到成功应用。例如，在图像、图形识别
方面有指纹识别、染色体识字符识别等:在航天与军事方面有 |
楼主: 怎妄想万众瞩目
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发表于 2021-6-21 09:59:15
发表于 2021-6-21 13:18:08
