1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并提出了“人工智能”這一術(shù)語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學科算起，50多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門的交叉和前沿科學?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經(jīng)作出了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經(jīng)細胞組成的，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下困難的事情了。對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限。青浦區(qū)口碑好的人工智能應用軟件開發(fā)優(yōu)點

用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺的機器就是計算機，人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數(shù)理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結(jié)論的問題是：是否應從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對于航空工程一樣，人類生物學對于人工智能研究是沒有關(guān)系的？智能行為能否用簡單的原則。虹口區(qū)正規(guī)人工智能應用軟件開發(fā)質(zhì)量保證人工智能是關(guān)于知識的學科，怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。

即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。人工智能是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大前列技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大前列技術(shù)（基因工程、納米科學、人工智能）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學科領(lǐng)域都獲得了廣泛應用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規(guī)劃等）的學科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應用。

但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。人工智能在計算機領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣的重視。并在機器人，經(jīng)濟決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應用。尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關(guān)于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內(nèi)容。人工智能是包括十分廣的科學。

它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標。通常，“機器學習”的數(shù)學基礎(chǔ)是“統(tǒng)計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學學科。這類“機器學習”對“經(jīng)驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續(xù)型學習”。但人類除了會從經(jīng)驗中學習之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機是難學會的就是“頓悟”。或者再嚴格一些來說，計算機在學習和“實踐”方面難以學會“不依賴于量變的質(zhì)變”，很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因為如此，這里的“實踐”并非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經(jīng)驗和創(chuàng)造。我們對我們自身智能的理解都非常有限。松江區(qū)電話人工智能應用軟件開發(fā)報價方案

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人們開始感受到計算機和人工智能技術(shù)的影響.計算機技術(shù)不再只屬于實驗室中的一小群研究人員.個人電腦和眾多技術(shù)雜志使計算機技術(shù)展現(xiàn)在人們面前.有了像美國人工智能協(xié)會這樣的基金會.因為AI開發(fā)的需要，還出現(xiàn)了一陣研究人員進入私人公司的熱潮。150多所像DEC（它雇了700多員工從事AI研究）這樣的公司共花了10億美元在內(nèi)部的AI開發(fā)組上.其它AI領(lǐng)域也在80年代進入市場.其中一項就是機器視覺.MINSKY和MARR的成果如今用到了生產(chǎn)線上的相機和計算機中，進行質(zhì)量控制.盡管還很簡陋，這些系統(tǒng)已能夠通過黑白區(qū)別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有一百多個公司生產(chǎn)機器視覺系統(tǒng)，銷售額共達8千萬美元.盡管經(jīng)歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復發(fā)展.新的技術(shù)在日本被開發(fā)出來，如在美國**的模糊邏輯，它可以從不確定的人工智能機器人(2張)條件作出決策；還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。青浦區(qū)口碑好的人工智能應用軟件開發(fā)優(yōu)點

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