人工智能的现状及今后发展趋势展望精编版
人工智能化的现状和今后发展趋势展望
人工智能化的现状和今后发展趋势展望
一、人工智能化的现状
近几年来，随着人工智能技术的发展和应用，人工智能化的发展也得
到了突飞猛进的发展，为国家提供了前所未有的财富和改变。
在不少领域，人工智能已经取得了巨大的成就，给我们的生活带来了极大的便利。
目前，人工智能技术已在不同行业中大量应用，包括：金融、教育、
医疗、交通、农业、机器人、无人驾驶等。
在金融领域，随着金融机构利
用大数据、机器学习、深度学习等人工智能技术，金融机构已经普及了大
规模的机器学习。
在教育领域，智能教学技术已经发展成为一种普遍的教
学工具。
智能机器人已经应用于家庭服务，医疗服务和看护，以及高效和
安全的服务。
智能汽车技术已经实现了与人类驾驶者协同驾驶，有利于提
升安全可靠的智能交通技术。
智能农业技术改变了传统农业的发展方式，
有助于提高农业的生产效率和农业的高效率。
以上只是人工智能技术发展的一小部分，它们都是目前人工智能技术
发展和应用的现状。
从目前的发展来看，人工智能技术将以更大的冲动和步伐在各个行业
中大规模应用。
人工智能现状与未来
人工智能现状与未来人工智能现状与未来人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机模拟人类智能的技术与理论。
随着科技的进步与发展，人工智能已经成为近年来备受关注的研究领域。
在未来，人工智能有望为社会带来重大的变革和发展。
下面将从人工智能的发展现状、应用领域和未来展望三个方面进行论述。
一、人工智能的发展现状目前，人工智能在多个领域都取得了重要的突破与应用。
在机器学习领域，深度学习技术的广泛应用使得计算机能够理解和处理更复杂的信息。
例如，语音识别技术已经进一步改善，使得人们可以通过语音指令与设备进行交互。
在图像识别领域，人工智能技术已经可以准确地识别和标注图像内容，大大提高了图像处理的效率。
此外，在自然语言处理方面，人工智能能够通过语义理解和机器翻译等技术，更好地处理人与机器之间的交流。
二、人工智能的应用领域人工智能的应用领域十分广泛。
在医疗领域，人工智能可以通过分析患者的病历和医学影像，提供准确的诊断结果和治疗方案。
在金融领域，人工智能技术可以帮助银行和金融机构进行风险评估和欺诈检测，提高金融交易的安全性和效率。
在交通领域，人工智能可以通过交通流预测和智能调度，提供更便捷和安全的出行体验。
此外，人工智能还应用于农业、制造业、能源等众多领域，推动了社会的发展与进步。
三、人工智能的未来展望展望未来，人工智能有望在更多领域实现突破和创新。
首先是自动驾驶技术的发展，预计未来将出现更多能够实现全自动驾驶的汽车。
这将极大地提高交通的安全性和效率，改变人们的出行方式。
其次是机器人的进一步智能化，未来的机器人将具备更高的智能和自主性，能够完成更为复杂的任务。
这将对生产制造、医疗护理等领域产生深远的影响。
另外，人工智能还有望在教育、娱乐、文化等领域发挥更大的作用，为人们提供更加个性化和丰富的体验。
综上所述，人工智能在现阶段已经取得了显著的进展，并逐渐应用于各个领域。
未来，人工智能有望为社会带来更多的进步与创新。
人工智能技术的现状与未来发展方向
人工智能技术的现状与未来发展方向人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的迅猛发展正在深刻影响着我们的生活。
从手机上的语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居设备到医疗诊断系统，AI技术已经渗透到各个领域，给我们的生活带来了巨大的变化。
AI在以下几个方面取得了巨大的突破：机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。
机器学习是AI技术的核心，通过大量数据的训练，机器可以自动从中学习并做出决策。
自然语言处理技术则使得机器可以理解和处理人类的语言，使得我们可以与机器进行自然而流畅的对话。
计算机视觉技术则使得机器可以通过摄像头获取环境信息并进行图像识别，如人脸识别和物体识别。
机器人技术则使得机器可以模拟人类的行为和思维，实现一些特定任务。
当前，AI技术在许多领域展现出了广阔的前景。
在医疗领域，AI技术已经可以通过分析大量医疗数据，提供疾病诊断和治疗建议。
在金融领域，AI技术可以通过大数据分析和智能算法预测市场趋势，提供投资建议。
在农业领域，AI技术可以通过识别作物病害和垄断管理，提高农作物的产量和质量。
在教育领域，AI技术可以根据学生的学习情况和需求，个性化地进行教学和辅导。
然而，虽然AI技术的迅猛发展给我们带来了许多便利，但也面临着一些挑战和问题。
首先，数据安全和隐私问题成为了AI技术发展的一个瓶颈。
大量的数据被用于训练AI模型，但如何确保这些数据的安全性和隐私性是一个困扰着人们的问题。
其次，AI技术面临着普及和应用的问题。
尽管AI技术在一些高端领域取得了突破，但在普及和应用方面仍然存在一定困难。
许多中小型企业和个人用户往往面临着技术门槛和成本的问题。
未来，AI技术的发展方向将主要集中在以下几个方面。
首先，AI技术将更加智能化和自动化。
通过加强机器学习和深度学习算法的研究，机器将能够更加智能地理解和处理复杂的数据和任务。
其次，AI技术将更加人性化和个性化。
通过结合自然语言处理技术和情感计算技术，机器将能够更好地理解和回应人类的语言和情感。
人工智能机器人的发展现状及未来发展趋势
人工智能机器人的发展现状及未来发展趋势人工智能机器人近年来取得了显著的进展，而其未来的发展趋势也备受人们关注。
人工智能机器人在多个领域具备巨大的应用潜力，不仅能够实现传统机器人的任务，还能够进行智能化的学习和决策，从而更好地与人类进行交互。
本文将从适用领域、技术突破和发展趋势三个方面来论述人工智能机器人的发展现状以及未来的发展趋势。
一、适用领域人工智能机器人在多个领域具备广泛的应用前景。
首先，在医疗领域，机器人可以用于协助医生进行手术、监测患者的生命体征以及提供医疗服务等。
其次，在工业领域，机器人可以替代人工进行重复性的工作，提高生产效率，并且减少了工人的劳动强度。
再次，在家庭领域，机器人可以承担家务劳动，例如打扫清洁、照顾婴儿和老人等。
此外，人工智能机器人还在农业、交通等领域具备广泛的应用前景。
二、技术突破人工智能机器人的发展得益于技术突破的不断进步。
首先，机器学习技术的发展为人工智能机器人提供了强有力的支持。
通过机器学习，机器人能够从大量的数据中学习并改进自己的性能，从而能够更好地适应复杂多变的环境。
其次，自然语言处理的突破使得人工智能机器人能够更好地与人类进行交流。
人工智能机器人能够理解人类的语言，并且能够通过语言与人们进行沟通和指导。
此外，感知技术和运动控制技术的发展也为人工智能机器人的智能化提供了保障。
三、未来发展趋势未来，人工智能机器人的发展有以下几个趋势。
首先，机器人将更加智能化。
随着人工智能技术的不断发展，机器人将具备更强大的智能和学习能力，能够做出更加智能的决策和行动。
其次，机器人将更加人性化。
人工智能机器人将通过自然语言处理和情感识别等技术，更好地理解和回应人类的需求，与人们进行更加亲密和自然的交流。
再次，机器人将成为人类的助手和伙伴。
人工智能机器人将不仅仅是执行任务的工具，而是与人类共同工作、生活和学习的伙伴，大大提升人类的生活品质和工作效率。
总结起来，人工智能机器人有着广泛的应用前景，并且在技术突破和发展趋势上呈现出积极的态势。
我国人工智能行业发展现状及未来趋势展望
我国人工智能行业发展现状及未来趋势展望人工智能（Artificial Intelligence，AI）是继农业革命、工业革命、信息革命之后人类社会迎来的第四次革命。
自20世纪50年代初人工智能概念的提出以来，AI技术在全球范围内迅速发展，并取得了重大突破。
作为全球最大人口国家和第二大经济体，中国在人工智能领域迅猛发展，积极探索社会价值最大化的路径。
文章将探索我国人工智能行业的现状，并展望未来的趋势。
我国人工智能行业发展现状近年来，我国人工智能行业蓬勃发展，成为全球人工智能创新的重要引擎。
在硬件基础设施、人才储备、技术应用等方面取得了突破性进展。
首先，在硬件基础设施方面，我国已成为人工智能领域的全球重要参与者。
由于我国庞大的互联网用户规模和快速发展的计算能力，我国已成为人工智能技术应用的潜在市场。
同时，我国在高性能计算、集群计算等领域不断取得突破，为人工智能技术的推广和应用提供了有力的基础。
其次，我国在人才储备方面取得了重大突破。
政府通过出台一系列激励政策，吸引和培养了大批人工智能相关专业的人才。
同时，在全球范围内，我国的人工智能研究机构也逐渐崛起，为行业的创新提供了坚实的支持。
大量优秀的科技人才推动着我国人工智能行业快速发展。
此外，我国在人工智能技术应用方面取得了显著成绩。
在网络安全、金融科技、医疗健康等领域，我国的人工智能技术被广泛应用。
例如，人工智能在金融领域的应用，为智能投顾、信贷风险评估等提供了有力的支持；在医疗健康领域，人工智能技术在疾病诊断、个性化治疗等方面展现出了巨大潜力。
未来趋势展望未来，我国人工智能行业将面临新的机遇和挑战，在技术创新、应用推广和政策支持等方面仍需持续努力。
首先，技术创新是人工智能行业未来的重中之重。
我国应加大对人工智能核心技术的研发投入，提高自主创新能力和核心技术竞争力。
同时，加强技术与产业融合，并与国际先进技术接轨，将有助于推动人工智能技术向更广泛领域的应用拓展。
人工智能领域的发展现状和趋势分析
人工智能领域的发展现状和趋势分析随着科技的迅速发展，人工智能逐渐成为当前热门话题。
作为一种可以让机器模拟人类智能的技术，人工智能已经在各个领域得到了广泛的应用。
本文将对人工智能的发展现状以及未来的发展趋势进行分析。
一、人工智能的发展现状人工智能的发展历程可以追溯到二十世纪五十年代。
最初的人工智能技术主要是基于符号逻辑的人工智能，它完全依赖于人为地编写规则和指令来实现智能行为。
后来，随着神经网络等技术的发展，机器学习开始逐渐流行起来。
这种新型的人工智能技术能够让机器在不需要显式编程的情况下自主学习，从而得到更好的性能。
现在，人工智能已经在各个领域得到了广泛的应用。
在智能家居领域，我们可以看到各种智能家居设备，如智能音箱、智能门锁、智能牙刷等等。
在医疗领域，人工智能能够辅助医生进行疾病诊断和治疗。
在金融领域，人工智能能够自动进行理财投资和风险管理等工作。
在工业领域，人工智能能够控制和监控各种生产设备和过程。
二、人工智能的未来发展趋势随着技术的不断发展，人工智能领域也在不断地发生变化。
以下是未来发展趋势的一些预测：1. 从“弱人工智能”向“强人工智能”过渡目前的人工智能技术仍然属于“弱人工智能”，它只能在特定领域内表现出类似人类思维的能力。
未来，人工智能将向“强人工智能”过渡，也就是说，它能够在各种领域进行人类思维所能做的一切事情，这将会是一个革命性的变化。
2. 人工智能与物联网的结合物联网是互联网的一部分，它将各种物体连接在一起，从而构建一个类似于网络的生态系统。
未来，人工智能和物联网将会更加紧密地结合在一起。
人工智能将能够更加智能地控制和管理物联网中的各个设备，从而实现更高效的生产和更优质的生活。
3. 人工智能与区块链的结合区块链是一种去中心化的分布式账本技术，它可以保证数据的不可篡改和安全传输。
未来，人工智能和区块链将会更加紧密地结合在一起。
这种结合将会带来更加安全和隐私保护的智能服务，同时也能够提高数据的透明度和质量。
人工智能的发展现状及其未来趋势
人工智能的发展现状及其未来趋势人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一种以计算机程序为基础的智能体系，俗称“智能科技”。
它是根据大量数据，通过高速运算和学习，完成类似人类智慧方案的基础设施。
随着技术的发展，人工智能已经被广泛应用于机器人、语音识别、图像处理、自动驾驶汽车、自然语言处理、虚拟现实等领域。
本文旨在介绍人工智能的发展现状及其未来趋势。
一、人工智能的发展现状目前，人工智能技术已经非常成熟，并且已经在各个领域得到广泛应用。
在机器人领域，人工智能技术已被广泛应用。
例如，机器人可以帮助人们完成各种日常生活中的任务，比如清洁、烹调、购物等。
在语音识别领域，人工智能技术掌握了核心技术，可以进行较为准确的语音识别，使得人们可以更加方便地与计算机进行交互。
在图像处理领域，人工智能技术已经可以进行图像识别，并且能够识别特定的物体和场景，从而为人们提供更加精准的服务。
在自动驾驶汽车领域，人工智能技术已经非常成熟，许多公司已经推出了自动驾驶汽车，并且已经在一些城市进行了实验。
二、人工智能的未来趋势未来的人工智能将有以下几个趋势：1. 智能化的家庭未来智能家居将成为人工智能技术的应用重点。
智能家居系统，将与智能手机、智能电视、智能音箱等智能化产品结合，构成智能家居生态系统。
人们可以通过语音、智能手机等智能设备与智能家居系统交互，实现居家生活的智能管理。
2. 智能医疗未来的人工智能技术将在医疗行业得到更广泛的应用。
例如，人工智能技术可以通过大量的医疗数据分析病情，提高诊断的准确率；也可以通过对患者的健康数据进行监测，提前发现疾病的发展。
3. 智能交通未来的人工智能技术将在交通行业得到广泛的应用。
例如，自动驾驶汽车的商业化将为人们提供更加便利的出行服务；智能交通信号灯将帮助交通流量优化，防止拥堵；智能公共交通系统将帮助人们更加便捷地进行出行。
4. 智能零售未来的人工智能技术将在零售业得到广泛的应用。
人工智能现状及趋势分析
人工智能现状及趋势分析
人工智能是21世纪最受关注的领域之一，为驱动社会经济发展做出
了重要贡献。
随着科技的发展和社会的需要，人工智能的应用越来越广泛。
人工智能的发展在日益深入地进入世界各个领域，包括汽车、农业、医疗、金融、教育、政府等，以提升效率、增强服务水平，改善人们的生活。
一、人工智能现状
1.技术发展十分迅速，各种人工智能技术发展势头强劲。
从简单的机
器学习到复杂的深度学习，从自然语言处理到图像识别，从语音识别到机
器翻译，随着技术的不断发展，人工智能应用越来越广泛。
2.大量的数据被收集和处理，数据的数量和质量都有了显著的提高，
成为人工智能技术发展的基础。
3.各种人工智能技术正在应用于实际领域，发挥着重要作用。
从自动
驾驶到图像识别，从语音识别到智能推荐，人工智能的应用技术正在不断
改善人们的生活。
二、人工智能趋势
1.软硬件协同发展，硬件和软件的协同发展将更好地支持人工智能技
术的发展。
硬件更便宜，更小，更快，更有效，而软件也将更加灵活，更
加强大，以更好地支持数据的收集和处理。
2.大数据和云计算共同发展。
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人工智能的现状及今后发展趋势展望精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】人工智能的现状及今后发展趋势展望一．引言人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。
“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。
它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。
从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
二．目前人工智能技术的研究和发展状况目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。
在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。
而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。
三．技术应用随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括：1符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。
符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。
随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。
由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。
2模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
这里,我们把环境与客体统称为“模式”。
用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。
计算机识别的显着特点是速度快、准确性和效率高。
识别过程与人类的学习过程相似，以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。
该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。
3机器翻译机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。
搜文网目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。
词典类翻译软件的代表是“金山词霸”，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。
汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。
4机器学习机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。
有人认为，一个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。
机器学习主要研究如何使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。
5问题求解人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程序中应用的某些技术,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。
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。
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。
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例,经过多年艰苦努力,这一领域已获得了大量令人瞩目的成果。
目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情境为基础,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。
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Agen（t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。
9计算机视觉计算机视觉是一门用计算机实现或模拟人类视觉功能的新兴学科，其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力不仅包括对三维环境中物体形状、位置、姿态、运动等几何信息的感知，而且还包括对这些信息的描述、存储、识别与理解。
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卫星图像处理、飞行器跟踪、成像精确制导、景物识别、目标检测等；在医学方面有图像的脏器重建、医学图像分析等；在工业方面有各种监测系统和生产过程监控系统等。
10智能信息检索技术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。
11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,所以才能达到优异地解决问题的能力。
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。
四．目前人工智能发展中所面临的难题人工智能(AI)学科自1956年诞生至今已走过50多个年头,就研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律这一总目标来说,已经迈出了可喜的一步,某些领域已取得了相当的进展。
但从整个发展的过程来看,人工智能发展曲折,而且还面临不少难题，主要有以下几个方面：1计算机博弈的困难博弈是自然界的一种普遍现象，它表现在对自然界事物的对策或智力竞争上。
博弈不仅存在于下棋之中,而且存在于政治、经济、军事和生物的斗智和竞争之中。
尽管西洋跳棋和国际象棋的计算机程序已经达到了相当高的水平,然而计算机博弈依然面临着巨大的困难。
这主要表现在以下两个方面的问题：其一是组合爆炸问题,状态空间法是人工智能中基本的形式化方法。
若用博弈树来表示状态空间,对于几种常见的棋类,其状态空间都大得惊人,例如,西洋跳棋为10的40次方,国际象棋为10的120次方,围棋则是10的700次方。
如此巨大的状态空间,现有计算机是很难忍受的。
其二是现在的博弈程序往往是针对二人对弈、棋局公开、有确定走步的一类棋类进行研制的。
而对于多人对弈、随机性的博弈这类问题,至少目前计算机还是难以模拟实现的。
2机器翻译所面临的问题在计算机诞生的初期,有人提出了用计算机实现自动翻译的设想。
目前机器翻译所面临的问题仍然是1964年语言学家黑列尔所说的构成句子的单词和歧义性问题。
歧义性问题一直是自然语言理解(NLU)中的一大难关。
同样一个句子在不同的场合使用,其含义的差异是司空见惯的。
因此,要消除歧义性就要对原文的每一个句子及其上下文进行分析理解,寻找导致歧义的词和词组在上下文中的准确意义。
然而,计算机却往往孤立地将句子作为理解单位。
另外,即使对原文有了一定的理解,理解的意义如何有效地在计算机里表示出来也存在问题。
目前的NLU系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力,系统的理解大都局限于表层上,没有深层的推敲,没有学习,没有记忆,更没有归纳。
导致这种结果的原因是计算机本身结构和研究方法的问题。
现在NLU的研究方法很不成熟,大多数研究局限在语言这一单独的领域,而没有对人们是如何理解语言这个问题做深入有效的探讨。
3自动定理证明和GPS的局限自动定理证明的代表性工作是1965年鲁宾逊提出的归结原理。
归结原理虽然简单易行,但它所采用的方法是演绎,而这种形式上的演绎与人类自然演绎推理方法是截然不同的。
基于归结原理演绎推理要求把逻辑公式转化为子句集合,从而丧失了其固有的逻辑蕴含语义。
前面曾提到过的GPS是企图实现一种不依赖于领域知识求解人工智能问题的通用方法。
GPS想摆脱对问题内部表达形式的依赖,但是问题的内部表达形式的合理性是与领域知识密切相关的。
不管是用一阶谓词逻辑进行定理证明的归结原理,还是求解人工智能问题的通用方法GPS,都可以从中分析出表达能力的局限性,而这种局限性使得它们缩小了其自身的应用范围。
4模式识别的困惑虽然使用计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果,有的已成为产品投入实际应用,但是它的理论和方法与人的感官识别机制是全然不同的。
人的识别手段、形象思维能力,是任何最先进的计算机识别系统望尘莫及的,另一方面,在现实世界中,生活并不是一项结构严密的任务，一般家畜都能轻而易举地对付,但机器不会,这并不是说它们永远不会,而是说目前不会。
五．人工智能的发展前景1人工智能的发展趋势技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。
但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
2人工智能的发展潜力巨大人工智能作为一个整体的研究才刚刚开始,离我们的目标还很遥远，但人工智能在某些方面将会有大的突破。
(1)自动推理是人工智能最经典的研究分支,其基本理论是人工智能其它分支的共同基础。
一直以来自动推理都是人工智能研究的最热门内容之一,其中知识系统的动态演化特征及可行性推理的研究是最新的热点,很有可能取得大的突破。
(2)机器学习的研究取得长足的发展。
许多新的学习方法相继问世并获得了成功的应用,如增强学习算法、reinforcementlearning等。