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  在《易脑》流派中体现。学森主要贡献是提出中国尺清人有三宝人脑、电陵缺前脑和易脑，人脑是思岁团维工具，电脑是思维工具，易脑也是思维工具。“思维科学是人工智能、扮银智能机的理论基础”，脑科学、思维科学、人工智能、智能机，是21世纪尖端技术。

  人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言饥毕山处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。 \x0d\x0a \x0d\x0a 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使AI的研究线a 作为一门学科，人工智能于1956年问世数桥，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对AI的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。 \x0d\x0a \x0d\x0a 传统AI是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过种种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。 \x0d\x0a \x0d\x0a 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。\x0d\x0a \x0d\x0a 人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。 \x0d\x0a \x0d\x0a 行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中反映出来。\x0d\x0a \x0d\x0a 人工智能的研究经历了以下几个阶段： \x0d\x0a \x0d\x0a 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 \x0d\x0a \x0d\x0a 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语烂中言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使AI走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 \x0d\x0a \x0d\x0a 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使AI研究出现新高潮 \x0d\x0a \x0d\x0a DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。 \x0d\x0a \x0d\x0a 第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展 \x0d\x0a \x0d\x0a 日本1982年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 \x0d\x0a \x0d\x0a 第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展 \x0d\x0a \x0d\x0a 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 \x0d\x0a \x0d\x0a 第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮 \x0d\x0a \x0d\x0a 由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式AI研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将AI更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。 \x0d\x0a \x0d\x0a IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。 \x0d\x0a \x0d\x0a 目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。 \x0d\x0a \x0d\x0a AI研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。

  问题一：关于实现人工智能，最核心的问题是什么 人工智能能否实现，其实核心是P=NP问题

  在计算机复杂度理论中，P问题指的是能够在多项式的时间里得到解决的问题，NP问题指的是能够在多项式的时间里验证一个解是否正确的问题。虽然人们大多相信P问题不等于NP问题，但人们目前既不能证明它，也不能推翻它。P是否等于NP是计算机科学领域中最突出的问题，在千禧年七大难题中排在首位。科学家们一致认为P≠NP是有原因的。

  问题三：自动化的核心是什么 自动控制手卜（原理）是指在没有人直接参与的情况下，利用外加的设备或装置（称控制装置或控制器），使机器，设备或生产过程（统称被控对象）的某个工作状态或参数（即被控制量）自动地按照预定的规律运行。

  问题四：人工智能成长的核心逻辑 观察到的事件进行记录，并将自身代入事件，然后用已存储的知识去分析对比自我保护的优选项，否定无用项，再对此事件进行优先执行分级。

  区分现实经历和代入想象概念，现实经历优先于代入想象，如经历事件无现实经历则执行代入想象最优选项。

  对于自身经历不了解，不确定的事情选择学习记录，然后用已存储的知识去分析对比自我保护的优选项，否定无用项，再对此事件进行优先执行分级，之后在本次事件基础上按上述循环，在经历一定时间的无序现实事件后，诞生自我意识。

  问题五：多媒体技术的核心是人工智能对不对，为什么 多媒体技术的核心是计算机。

  因为它的定义:多媒体技术是指以计算机为核心，交互地综合处理文本，图形，图像，视频和动画等多种媒体信息，并通过计算机进行有效控制，使这些信息建立逻辑连接，以表现更加丰富，更加复杂信息的信息技术和方法。

  问题六：什么是人工智能 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟，主要核心是计算机系统。

  人工智能不是人的智能，但能学习像人那样思考、将来也可能超过人的智能，超越人类的思考。

  问题七：人工智能技术成熟后的世界是什么样的 人工智能的核心是辅助人类，完成一些人类不愿意做，或者风险系数高的活，极限元将这些技术应用到了语音识别领域，其他不好说，有可能未来，你不用学外语耐蚂也能听得懂外国人讲话

  问题八：人工智能中智能的定义有哪些学派 是形成了学派，人工智能发展过程中所形成的三大学派，即符号主义学派、联结主义学派和行为主义学派

  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，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”。

  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。

  人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，AI研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

  系统设计移动通信系统概率理论运营策略电路分析离散数学计算机网络基础网络安全操作系统网络与分布式计算微积分算法与编程计算机系统 。

  须具有良好的逻辑推理能力和缜密的思维，有较好的数学基础以及沟通和团队合作能力。对于想申请该方向研究生课程来说，高等数学、离散数学的基础以及编程、算法、数据库的应用是最重要的升学基础。

  除了本专业外，我们还建议申请：通讯系统、管理信息系统、计算机科学、金融工程等领域的专业。

  计算机工程/技术人工智能，信息技术，信息系统，信息系统安全，编程语言与软件工程，计算机科学，网络和电信，数据建模/数据库管理，通信工程信息科学，数学与计算机科学，计算机视觉。

  1956年，美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院，约翰·麦卡锡、马文·闵斯基、克劳德·香农等学者聚在一起，共同讨论着机器模拟智能的一系列问题。他们讨论了很久，始终没有达成共识，却为讨论内容起了一个名字：人工智能。自此，人工智能（AI，Artificial Intelligence）慢慢的出现在人们的视野，1956年也就成为了人工智能元年。

  1950年，图灵发表论文《计算机器与智能》（ Computing Machinery and Intelligence），提出并尝试回答“机器能否思考”这一关键问题。

  图灵详细的介绍了一种名为“模仿游戏”（The Imitation Game）的测试方法，也就是我们后来更为熟悉的图灵测试。根据《艾伦·图灵传》中的介绍，图灵设想了一种游戏：房间中有一男一女，房间外的人向房间内的男女提问，里面的两个人只能以写字的方式回答问题，然后请房间外的人猜测， 哪一位回答者是女人。注意，在这一测试中，男人可以欺骗猜测者，让外面的人认为自身是女人，女人则要努力让猜测者相信自身。而将这一男一女换成人与计算机，如果猜测者无法根据回答判断哪个是人，哪个是计算机，那就能判断计算机具有人类智能。

  1952年，图灵在一场BBC广播中，提出一个新的更为具体的想法：让计算机来冒充人，如果判断正确的人不足70%，也就是超过30%的人滑告误认为与自己说话的是人而不是计算机，那么能判断计算机具有人类智能。

  图灵测试自诞生来产生了巨大影响，图灵奖被称为“计算机界的诺贝尔奖”，图灵也被冠以“人工智能之父”的称号。

  人工智能的起源公认为是1956年的达特茅斯会议，这次大会标志着“人工智能”这一概念的诞生。先介绍下本次大会的关键学者。

  会议的主发起人——约翰·麦卡锡（John McCarthy），计算科学家、认知科学家，也是他提出了“人工智能”的概念。麦卡锡对于人工智能的兴趣始于1948年参加的一个名为“脑行为机制”的讨论会，会上，冯·诺伊曼（John von Neumann）提出的自复制自动机（可以复制自身的机器）激起麦卡锡的好奇，从此开始尝试在计算机上模拟智能。达特茅斯会议前后，麦卡锡的主要研究方向是计算机下棋。

  另一位积极的参与者是当时在哈佛大学的明斯基（Marvin Minsky，1969年图灵奖获得者），他的老师塔克（Albert Tucker）多年来担任普林斯顿大学数学系主任，主要研究非线年，明斯基建造了世界上第一个神经网络模拟器Snare。在Snare的基础上，明斯基解决了“使机器能基于对过去行为的知识，预测当前行为的结果”这一问题，并完成了他的博士论文《Neural Nets and the Brain Model Problem》。

  塞弗里奇（Oliver Selfridge），模式识别的奠基人，后来领导了MAC项目，这一个项目后被分为计算机科学实验室和AI实验室，又合并为麻省理工学院最大的实验室MIT CSAIL。

  另外两位重量级参与者是纽厄尔（Allen Newell）和西蒙（Herbert Simon），这两位学者后来共享了1975年的图灵奖。

  纽厄尔在普林斯顿大学数学系硕士毕业后，加入了美国著名的兰德公司，并结识了西蒙，开始了他们一生的合作。纽厄尔和西蒙提出了物理符号系统假设，简单的说就是：智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体。这一假设与西蒙提出的有限合理性原信凯明理成为AI三大学派之一——符号主义的主要是根据。后来，他们与珀里思（Alan Perlis，第一届图灵奖获得者）共创了卡内基梅隆大学孙唤的计算机系。

  最后，信息论的创始人香农（Claude Shannon），他比其他几位年长10岁左右，当时已经是贝尔实验室的大佬。1950年，香农发表论文《Programming a computer for playing chess》，为计算机下棋奠定了理论基础。

  除上述学者外，IBM的塞缪尔（Arthur Samuel），达特茅斯的摩尔（Trenchard More）、算法概率论的创始人所罗门诺夫（Ray Solomonoff）等学者也参与了这次会议。

  1953年夏天，麦卡锡和明斯基都在贝尔实验室为香农打工。香农当时在研究图灵机及是不是能够用图灵机作为智能活动的理论基础，但是麦卡锡只对计算机实现智能感兴趣。由于与香农研究方向上的不同加上麦卡锡认为香农在一些时候过于理论，所以麦卡锡与IBM第一代通用机701的主设计师罗切斯特（Nathaniel Rochester）计划搞一次活动，主要讨论机器模拟智能，并说动香农与明斯基共同写了一个项目建议书以寻求活动资助。

  达特茅斯研讨会进行了两个月，其中，纽厄尔和西蒙公布的程序“逻辑理论家”（Logic Theorist）引起参会者极大的兴趣，这个程序模拟人证明符号逻辑定理的思维活动，并成功证明了《数学原理》第2章52个定理中的38个定理，被认为是用计算机探讨人类智力活动的第一个真正成果，也是图灵关于机器可具有智能这一论断的第一个实际证明。此外，逻辑理论家开创了机器定理证明这一新的学科领域。

  最后补充一下，在达特茅斯会议期间，“人工智能”这一词虽然被提出，但并没获得大家的完全认可，尤其是纽厄尔和西蒙，他们的研究在某一种意义上偏向于功能学派，他们更主张用“复杂信息处理”这个词。人工智能一词线年，德雷弗斯（Hubert Dreyfus）发表了著名的《炼金术和AI》报告，这一报告对当时人工智能的研究提出质疑，意图说明这些研究是没有基础的无用功。由于报告标题与内容过于大胆，最初兰德公司仅以备忘录的方式发布了油印版，直至1967年，兰德公司才正式对外发布了这一报告的印刷版。该报告后来成为兰德公司销量最高的报告之一，在AI学者中广为流传，关于这一报告的具体影响，我们将在之后的文章中为大家进行更为详细的介绍。

  逻辑学派与另外二学派的前进向是相反的。逻辑侍轿派追求知识的老桥肆源头。名词概念越来越减少，直到只剩下是非。类似佛学里的“回头是岸”。

  而仿生与行为派，知识越学越多，名词概念慢慢的变多，含义慢慢的变多，如同爆炸。类似佛学里的“苦海无涯”。

  强人工智能系统，要求一定要符合逻辑演义。同时又必须有用。也就是不仅仅合乎逻辑，还要有合乎逻辑的知识及应用，要能做事。

  人工智能三大学派不包括行动主义;人工智能的主要三大学派分别是符号主义，连接主义和行为主义。

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