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人工智能之父的贡献是什么?

发布时间:2019-05-21 16:01 来源:未知 编辑:admin

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  人工智能的应用领域 1问题求解 人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如向前看几步把困难的问题分解成一些较容易的子问题发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。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 2.。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一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。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证不仅需要有根据假设进行演绎的能力而且许多非形式的工作包括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题。 3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例经过多年艰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题是计算机系统如何以主题和对线;注重大量的常识——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。 4智能信息检索技术。 受()*+ (*) 技术迅猛发展的影响信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。 5专家系统。 专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来在“专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识也应该能解决人类专家所解决的问题而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平可供数百人在化学结构分析方面的使用。MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。追问谢谢咯,我还想问下图灵的贡献。追答他的“论可计算数及其在判定问题中的应用”一文中从一个全新的角度定义了可计算函数,他全面分析了人的计算过程,把计算归结为最简单、最基本、最确定的操作动作,从而用一种简单的方法来描述那种直观上具有机械性的基本计算程序,使任何机械(能行)的程序都可以归约为这些动作。这种简单的方法是以一个抽象自动机概念为基础的,其结果是:算法可计算函数就是这种自动机能计算的函数.这不仅给计算下了一个完全确定的定义,而且第一次把计算和自动机联系起来,对后世产生了巨大的影响,这种“自动机”后来被人们称为“图灵机”。图灵在他的重要论文《论可计算数及其在判定问题上的应用》(On Computable Numbers,with an Application to the Entscheidungsproblem)(1936年5月28日提交)里,对哥德尔1931年在证明和计算的限制的结果作了重新论述,他用现在叫做图灵机的简单形式装置代替了哥德尔的以通用算术为基础的形式语言。由于速度很慢,尽管没有一台图灵机会有实际用途,图灵还是证明了这样的机器有能力解决任何可想像的数学难题,如果这些难题是用一种算法来表达。现今,图灵机还是计算理论研究的中心课题。

  艾伦·麦席森·图灵是人工智能研究的先驱者之一,实际上,图灵机,尤其是通用图灵机作为一种非数值符号计算的模型,就蕴含了构造某种具有一定的智能行为的人工系统以实现脑力劳动部分自动化的思想,这正是人工智能的研究目标。

  从1952年直到去世,图灵一直在数理生物学方面做研究。他在1952年发表了一篇论文《形态发生的化学基础》(The Chemical Basis of Morphogenesis)。他主要的兴趣是斐波那契叶序列,存在于植物结构的斐波那契数。他应用了反应-扩散公式,现在已经成为图案形成范畴的核心。

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