ROGER SCHANK 描述他們的“反邏輯”方法為 "SCRUFFY" .常識(shí)知識(shí)庫(kù) (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子,因?yàn)樗麄儽仨毴斯ひ淮尉帉懸粋€(gè)復(fù)雜的概念?;谥R(shí)大約在1970年出現(xiàn)大容量?jī)?nèi)存計(jì)算機(jī),研究者分別以三個(gè)方法開(kāi)始把知識(shí)構(gòu)造成應(yīng)用軟件。這場(chǎng)“知識(shí)**”促成**系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與計(jì)劃,這是***個(gè)成功的人工智能軟件形式。“知識(shí)**”同時(shí)讓人們意識(shí)到許多簡(jiǎn)單的人工智能軟件可能需要大量的知識(shí)。子符號(hào)法80年代符號(hào)人工智能停滯不前,很多人認(rèn)為符號(hào)系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過(guò)程,特別是感知,機(jī)器人,機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。很多研究者開(kāi)始關(guān)注子符號(hào)方法解決特定的人工智能問(wèn)題。強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下?,幒^(qū)質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)廠家供應(yīng)
大量程序以后幾年出現(xiàn)了大量程序.其中一個(gè)叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"項(xiàng)目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限數(shù)量的幾何形體)中的研究與編程.在MIT由MARVIN MINSKY領(lǐng)導(dǎo)的研究人員發(fā)現(xiàn),面對(duì)小規(guī)模的對(duì)象,計(jì)算機(jī)程序可以解決空間和邏輯問(wèn)題.其它如在60年代末出現(xiàn)的"STUDENT"可以解決代數(shù) 問(wèn)題,"SIR"可以理解簡(jiǎn)單的英語(yǔ)句子.這些程序的結(jié)果對(duì)處理語(yǔ)言理解和邏輯有所幫助.70年代另一個(gè)進(jìn)展是**系統(tǒng).**系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)在一定條件下某種解的概率.由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)已 有巨大容量,**系統(tǒng)有可能從數(shù)據(jù)中得出規(guī)律.**系統(tǒng)的市場(chǎng)應(yīng)用很廣.十年間,**系統(tǒng)被用于股市預(yù) 測(cè),幫助醫(yī)生診斷疾病,以及指示礦工確定礦藏位置等.這一切都因?yàn)?*系統(tǒng)存儲(chǔ)規(guī)律和信息的能力而成為可能.瑤海區(qū)質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)廠家供應(yīng)關(guān)于什么是“智能”,涉及到諸如意識(shí)(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思維(包括無(wú)意識(shí)的思維等問(wèn)題。
90年代,人工智能研究發(fā)展出復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具來(lái)解決特定的分支問(wèn)題。這些工具是真正的科學(xué)方法,即這些方法的結(jié)果是可測(cè)量的和可驗(yàn)證的,同時(shí)也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學(xué)語(yǔ)言也允許已有學(xué)科的合作(如數(shù)學(xué),經(jīng)濟(jì)或運(yùn)籌學(xué))。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出這些進(jìn)步不亞于“**”和“NEATS的成功”。有人批評(píng)這些技術(shù)太專注于特定的問(wèn)題,而沒(méi)有考慮長(zhǎng)遠(yuǎn)的強(qiáng)人工智能目標(biāo)。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一個(gè)會(huì)感知環(huán)境并作出行動(dòng)以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)。**簡(jiǎn)單的智能AGENT是那些可以解決特定問(wèn)題的程序。更復(fù)雜的AGENT包括人類和人類組織(如公司)。
認(rèn)知模擬經(jīng)濟(jì)學(xué)家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問(wèn)題解決能力和嘗試將其形式化,同時(shí)他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A(chǔ),如認(rèn)知科學(xué), 運(yùn)籌學(xué)和經(jīng)營(yíng)科學(xué)。他們的研究團(tuán)隊(duì)使用心理學(xué)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果開(kāi)發(fā)模擬人類解決問(wèn)題方法的程序。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)沿襲下來(lái),并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰。基于邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙,JOHN MCCARTHY認(rèn)為機(jī)器不需要模擬人類的思想,而應(yīng)嘗試找到抽象推理和解決問(wèn)題的本質(zhì),不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室致力于使用形式化邏輯解決多種問(wèn)題,包括知識(shí)表示, 智能規(guī)劃和機(jī)器學(xué)習(xí). 致力于邏輯方法的還有愛(ài)丁堡大學(xué),而促成歐洲的其他地方開(kāi)發(fā)編程語(yǔ)言PROLOG和邏輯編程科學(xué).“反邏輯”斯坦福大學(xué)的研究者 (如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發(fā)現(xiàn)要解決計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理的困難問(wèn)題,需要專門的方案-他們主張不存在簡(jiǎn)單和通用原理(如邏輯)能夠達(dá)到所有的智能行為。人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。系統(tǒng)更深入各行各業(yè),帶來(lái)巨大的宏觀效益。
也有哲學(xué)家持不同的觀點(diǎn)。DANIEL C. DENNETT 在其著作 CONSCIOUSNESS EX***INED 里認(rèn)為,人也不過(guò)是一臺(tái)有靈魂的機(jī)器而已,為什么我們認(rèn)為人可以有智能而普通機(jī)器就不能呢?他認(rèn)為像上述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機(jī)器是有可能有思維和意識(shí)的。有的哲學(xué)家認(rèn)為如果弱人工智能是可實(shí)現(xiàn)的,那么強(qiáng)人工智能也是可實(shí)現(xiàn)的。比如SIMON BLACKBURN在其哲學(xué)入門教材 THINK 里說(shuō)道,一個(gè)人的看起來(lái)是“智能”的行動(dòng)并不能真正說(shuō)明這個(gè)人就真的是智能的。我永遠(yuǎn)不可能知道另一個(gè)人是否真的像我一樣是智能的,還是說(shuō)她/他**是看起來(lái)是智能的?;谶@個(gè)論點(diǎn),既然弱人工智能認(rèn)為可以令機(jī)器看起來(lái)像是智能的,那就不能完全否定這機(jī)器是真的有智能的。BLACKBURN 認(rèn)為這是一個(gè)主觀認(rèn)定的問(wèn)題。為了良好的人機(jī)互動(dòng),智慧代理人也需要表現(xiàn)出情緒來(lái)。蕪湖質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)聯(lián)系方式
尋找更有效的算法是優(yōu)先的人工智能研究項(xiàng)目?,幒^(qū)質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)廠家供應(yīng)
關(guān)于強(qiáng)人工智能的爭(zhēng)論不同于更廣義的一元論和二元論(DUALISM)的爭(zhēng)論。其爭(zhēng)論要點(diǎn)是:如果一臺(tái)機(jī)器的***工作原理就是對(duì)編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,那么這臺(tái)機(jī)器是不是有思維的?希爾勒認(rèn)為這是不可能的。他舉了個(gè)中文房間的例子來(lái)說(shuō)明,如果機(jī)器**是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,而數(shù)據(jù)本身是對(duì)某些事情的一種編碼表現(xiàn),那么在不理解這一編碼和這實(shí)際事情之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系的前提下,機(jī)器不可能對(duì)其處理的數(shù)據(jù)有任何理解?;谶@一論點(diǎn),希爾勒認(rèn)為即使有機(jī)器通過(guò)了圖靈測(cè)試,也不一定說(shuō)明機(jī)器就真的像人一樣有思維和意識(shí)。瑤海區(qū)質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)廠家供應(yīng)
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