人工智能重点总结(正式版)
人工智能总结(通用5篇)
人工智能总结(通用5篇)文章1：人工智能的历史与发展趋势人工智能（AI）是指模拟人类智能的一种技术。
其发展始于上世纪50年代，随着计算机技术的迅速发展，人工智能也取得了长足的进步。
人工智能的基础是机器学习，通过给机器输入大量的数据和经验，让其自主学习和适应环境。
而最近几年的深度学习技术更是为人工智能带来了重大突破。
人工智能在诸多领域都有广泛的应用。
在医疗领域，AI能够帮助医生进行疾病诊断、药物研发等工作；在交通领域，AI可以提供智能导航、交通监控等服务；在金融领域，AI可以进行风险评估、信用分析等工作。
可以说，AI已经深入到我们生活的方方面面。
未来，人工智能的发展趋势将更加多元化。
一方面，AI将更加智能化，能够适应更复杂、更多变的环境。
例如，AI可以学会更深层次的思考和推理，从而更好地解决问题。
另一方面，AI将更加与人类合作，形成人机协同的工作模式。
AI可以为人类提供辅助、支持和决策的功能，减轻人类工作的负担。
总之，人工智能的发展前景广阔，它将为人类带来巨大的改变和福祉。
我们期待着未来人工智能的突破和创新。
文章2：人工智能的优势和挑战人工智能（AI）的快速发展为我们带来了很多优势。
首先，AI可以处理大量的数据，进行快速而准确的分析，从而得出更加精准的结论。
其次，AI可以进行复杂的计算和模拟，帮助解决一些难题。
再次，AI可以进行自主学习和适应，不断优化自身的性能。
最后，AI可以替代一些重复性、枯燥和危险的工作，提高工作效率，降低人力成本。
然而，人工智能也面临一些挑战。
首先，AI的数据依赖性很高，需要大量的数据进行训练和学习。
此外，AI的决策过程很难解释，这给人们对其信任程度带来了一定的困扰。
此外，AI的发展也面临着道德和伦理问题，比如隐私保护、人类工作失业等等。
解决AI面临的挑战需要多方共同努力。
政府需要加强监管和制定相应的法律法规；企业需要加强自律，并投资于AI的可持续发展；学术界需要加强AI的研究和教育，培养更多的人才；而公众也应了解和认识AI，更好地参与到AI的发展中。
人工智能总结(通用5篇)
人工智能总结(通用5篇)篇一：《人工智能：引领未来的技术趋势》人工智能是当今最炙手可热、备受关注的技术领域之一。
它不仅影响着我们的日常生活，也深刻影响着各行各业的发展和变革。
随着技术的不断进步和应用的不断推广，人工智能正逐渐成为引领未来的技术趋势。
在机器学习和深度学习等技术的支持下，人工智能已经实现了许多令人瞩目的成就。
例如，自然语言处理技术的发展使得机器可以理解语音指令和文字信息，并进行智能的分析和应用；计算机视觉技术的进步则为图像和视频数据的处理提供了全新的解决方案，让机器具备了区分不同对象和场景的能力。
在工业生产和服务行业中，人工智能的应用也越来越广泛。
例如，自动化生产线和机器人系统的广泛应用，不仅提高了生产效率和品质，也减少了工人的劳动强度和风险；智能客服和智能语音助手的使用，为人们提供了更快捷和便捷的服务体验。
当然，人工智能也存在一些潜在的风险和挑战。
例如，数据隐私和信息安全问题、算法歧视和公平性问题、人工智能对就业市场的影响等。
因此，在推广和应用人工智能的同时，应该积极探讨并解决这些问题，使得人工智能成为我们推动科技进步和促进社会发展的重要助力。
总之，人工智能是一项非常重要的技术，它正在改变着我们的生活和工作方式，也为我们创造了更多的机遇和可能。
只有我们不断创新、不断探索，才能发掘人工智能的更大潜力，为人类创造更加美好的未来。
篇二：《人工智能：机遇与挑战并存》人工智能是当今最受关注的技术领域之一，具有广泛的应用前景和巨大的市场潜力。
然而，人工智能的发展也面临着很多挑战和困难，需要我们不断探索和创新，才能实现人工智能的最大价值。
首先，人工智能需要大量的数据支持。
只有在海量数据的基础上，才能训练出高质量的人工智能模型，使之具备更为智能和准确的判断和预测能力。
但是，获取大量数据也面临着数据隐私和安全保护的挑战，这需要我们在数据采集和管理方面有更为完善和安全的措施。
其次，人工智能算法的公平性和透明性问题引起了广泛的关注。
人工智能心得总结(通用3篇)
人工智能心得总结(通用3篇)篇一：人工智能心得总结在过去的几年里，我有幸参与了人工智能领域的学习和实践。
在这个充满挑战和机遇的领域中，我积累了一些心得体会，现在将其总结如下。
首先，人工智能是一门多学科交叉的领域。
要深入理解和掌握人工智能技术，需要具备扎实的数学、统计学和计算机科学等多方面的知识。
只有综合应用这些知识，才能在人工智能领域中有所建树。
其次，人工智能的应用领域非常广泛。
从自然语言处理到机器学习，从图像识别到智能机器人，人工智能技术的应用越来越多样化。
当然，每个领域都有其特定的挑战和限制，需要借助专业的知识和技术进行解决。
因此，了解不同应用领域的特点和需求，才能将人工智能技术更好地应用到实践中。
再次，人工智能的发展离不开大数据和算法。
大数据是人工智能的基石之一，通过海量数据的分析和挖掘，可以揭示隐藏在数据中的规律和模式。
而优秀的算法则是实现人工智能的核心。
如何设计和训练有效的算法，是人工智能研究中的重要问题。
因此，深入研究大数据和算法，将有助于提高人工智能技术的水平和应用能力。
最后，人工智能是一个不断发展的领域。
随着技术的不断创新和进步，人工智能的应用和影响力也在不断扩大。
尽管目前人工智能还存在许多挑战和局限，但我相信随着时间的推移，这些问题将逐渐得到解决。
因此，作为从业者，我们需要保持对新技术和理论的学习和关注，以跟上人工智能发展的脚步。
总的来说，人工智能是一门充满机遇和挑战的领域。
通过不断学习和实践，我才能够深入理解人工智能技术的本质和应用。
我相信人工智能将对我们的生活和社会产生深远的影响，而我也将继续在这个领域中努力探索和创新。
篇二：人工智能心得总结近年来，人工智能技术的快速发展引起了广泛的研究和关注。
在探索人工智能的过程中，我获得了一些重要的心得体会，现将其总结如下。
首先，人工智能是一门需要实践的学科。
只有通过实际的项目和应用，我们才能真正理解人工智能的概念和原理。
实践中的挑战和难题，可以帮助我们深入思考和解决问题。
人工智能重点
1.AI学科体系分为三个层次: 人工智能理论基础,人工智能原理,人工智能工程系统
2.人工智能的定义:狭义-从计算机科学的角度来看，AI是用计算机来模拟人类的某些智能
活动，或是计算机具有人类的某些局部职能和功能;从应用的角度看，AI的最终目标是编制出具有智能的程序（推理、学习、思考）。
广义-人类智能行为规律、智能理论方面的研究。
3.同传统的计算机程序相比较：1.人工智能首先研究的是以符号表示的知识而不是数值数
据为研究对象.2.人工智能采用的是启发式推理方法而不是常规算法.3.人工智能的控制结构与知识领域是分离的，并允许出现不正确的解答
4.产生式系统组成三要素：1.一个综合数据库——存放信息2.一组产生式规则——知识3.
一个控制系统——规则的解释或执行程序(控制策略）
5.当前人工智能的研究热点：分布式处理、智能Agent、数据挖掘、环境自适应
6.人工智能的三个学派：符号主义、连接主义、行为主义
7.人工智能的九个最终目标：理解人类的认识、有效的自动化、有效的智能拓展、超人的
智力、通用问题求解、连贯性交谈、自治、学习、储存信息
8.。
人工智能总结(通用5篇)
人工智能总结(通用5篇)人工智能总结篇1 2016年10月，全球最大代工厂富士康“机器换人”计划加速，每年有上万机器人投入使用，其江苏昆山市的工厂已裁减6万员工。
正在举行的全国两会上，一些代表委员对有着近3亿人的农民工群体未来的走向，不无担忧。
他们提醒说，“机器换人”，可能会导致农民工未来的就业压力不断加大。
(2017/3/10《工人日报》) 人类进入信息化时代，随之而来的将是智能化时代，或者称着机器人时代。
目前“机器换人”计划加速，大量的机器人投入使用，让人们从脏、热、累、有毒有害、机械重复的工作中解放出来，将使生产效率和产品质量大大提高，同时能大幅降低生产成本，带来社会的进步。
中国制造正在向中高端迈进，只有接纳机器人，才能提高企业和产品的国际竞争力。
机器人时代不论你喜欢不喜欢都将如期而至。
“机器换人”来了，预示着一场工业革命已经来临，生产方式、企业管理和用工制度等都将发生一系列的变化，一些企业因为引入机器人而不得不大量裁员，一部分工人特别是农民工因此失去工作的机会，一些年龄大的农民工要想再就业就比较困难，一旦失去工作机会也将丢掉手中的饭碗。
“机器换人”来了，喜忧参半。
要有忧患意识，要有危机感，紧迫感，早做安排，提前做好准备。
在今年的两会上，全国人大财政经济委员会副主任委员辜胜阻给出细致的建议，要在普惠性前提下，为农民工提供一个有弹性、多层次、多选择、多模式的持续进修机制。
即政府和企业要为农民工提供进修培训的机会，掌握一定的职业技能，以应对新的就业市场。
全国人大代表曹晶认为，应当从职业学校到企业打造出一条终身学习提升的通道，或出台技能津贴指导意见，督促人社部门和企业共同落实。
同时，通过立法确定企业必须承担职业教育的义务。
教育和培训不可能是一步到位，“授人以鱼不如授人以渔。
”以终身学习适应万变的社会和就业市场。
机器人来了，政府和企业要加大职工培训的力度，职工自身也必须自我加压，积极参与学习和培训，学到一技之长，学到再就业的本领，不会因为企业裁员而失去工作的机会。
人工智能导论知识点总结
人工智能导论知识点总结
1、人工智能（AI）：是研究计算机思维活动及其表示一类问题的理论，它旨在制作模拟人类智能的计算机程序。
2、学习：是指计算机从所给数据中推导出模式并应用该模式解决未知问题的能力。
3、机器学习：是计算机从经验学习规律流程及行为模式的一种技术，是人工智能中很重要的一类技术。
4、神经网络：是人工智能研究的重要方向，目的是模仿神经系统的思想、情感关系和记忆，对大脑进行推理。
5、机器人：是指具有人工智能技术与控制技术的机械装置或者软件系统，其功能是模拟或超越人类的肢体机能，从而具有实现复杂控制任务和职责的能力。
6、自然语言处理：是指用计算机来处理人类的自然语言，研究如何处理及应用自然语言的各种理论体系，并实现自然语言的语言技术。
7、智能搜索：是一类将机器学习和节点搜索结合的智能技术，可以根据输入条件，有效地搜索到所需要的解决方案，并在搜索过程中调整输入条件，以不断优化搜索结果。
人工智能重点知识总结
人工智能重点知识总结
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智
能的技术，包括机器研究、自然语言处理、计算机视觉等领域。
下
面是人工智能的重点知识总结：
1. 机器研究
机器研究是人工智能的重要分支，通过让计算机从数据中研究
和改进，来实现自主完成任务。
常见的机器研究算法包括决策树、
支持向量机、神经网络等。
机器研究在图像识别、语音识别、推荐
系统等领域有广泛应用。
2. 自然语言处理
自然语言处理是研究计算机与人类自然语言之间的交互的领域。
它包括文本分类、机器翻译、情感分析等任务。
自然语言处理的技
术可以帮助计算机理解和处理人类语言，从而实现智能的对话和交流。
3. 计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机理解和解释图像和视频的领域。
它包括图像分类、目标检测、图像生成等任务。
计算机视觉的应用
非常广泛，包括人脸识别、车牌识别、图像搜索等。
4. 深度研究
深度研究是一种机器研究的方法，通过构建具有多个隐层的神
经网络，使计算机可以从大量数据中研究特征和模式。
深度研究在
人脸识别、语音识别等领域取得了重大突破，被广泛应用于各个行业。
5. 强化研究
强化研究是一种通过试错和反馈机制来训练智能体的研究方法。
智能体通过与环境交互，根据奖励信号来调整自己的行为。
强化研
究在游戏、机器人等领域有重要应用。
以上是人工智能的重点知识总结，希望对您有所帮助。
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人工智能重点总结(正式版).pdf 人工智能重点总结一、人工智能概述人工智能（ArtificialIntelligence，AI）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，旨在生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统等。
二、人工智能发展历程人工智能的发展经历了多个阶段。
最初，人工智能的概念和理论开始萌芽，并在20世纪50年代达成了初步的共识。
从20世纪60年代开始，人工智能进入了第一个繁荣期，但这个阶段的人工智能技术还比较初级。
在20世纪70年代，人工智能遭遇了瓶颈期，因为当时的计算机技术和算法无法满足人工智能的发展需求。
直到20世纪80年代，随着计算机技术的进步和神经网络的提出，人工智能再次迎来了发展高峰。
进入21世纪，随着大数据和云计算技术的发展，人工智能得到了更广泛的应用和发展。
三、人工智能的技术和应用人工智能的技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
机器学习是一种通过让机器从数据中学习规律和模式，从而完成特定任务的方法。
深度学习是机器学习的一种，通过构建深度神经网络来实现。
自然语言处理是一种将自然语言转化为计算机语言的方法，使得计算机能够理解和处理自然语言。
计算机视觉是一种通过图像和视频等视觉信息进行识别和分析的技术。
人工智能的应用非常广泛，包括机器人、智能家居、自动驾驶、医疗保健、金融等。
人工智能在机器人领域的应用可以实现自主行动和智能交互。
在智能家居领域，人工智能可以提高家居设备的智能化程度，提高生活质量和节约能源。
在自动驾驶领域，人工智能可以实现车辆的自主驾驶和安全驾驶。
在医疗保健领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估和投资策略的制定等。
四、人工智能的未来发展随着技术的不断进步和发展，人工智能的未来发展前景非常广阔。
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3.人工智能的发展（1970 年以后） 费根鲍姆 1972-1976 年成功开发 MYCIN 医疗专家系统， 用于抗生素药物治疗 1987 年在美国召开第一届神经网络国际会议，并发起成立国际神经网络学 会（INNS） 1989 年首次召开了中国人工控制联合会议（CJCAI） ◆ 70 年代，人工智能开始从理论走向实践，解决一些实际问题。同时很快就发 现问题： 归结法费时、 下棋赢不了全国冠军、 机器翻译一团糟。 此时， 以 Feigenbaum 为首的一批年轻科学家改变了战略思想， 1977 年提出了知识工程的概念，开展 了以知识为基础的专家咨询系统研究与应用。 著名的专家系统有： DENDRAL 化学分析专家系统（斯坦福大学 1968） ； MACSYMA 符号数学专家系统（麻省理工 1971） ； MYCIN 诊断和治疗细菌感染性血液病的专家咨询系统 （斯坦福大学 1973） ；
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人工智能重点总结
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XCON 计算机配置专家系统（卡内基-梅隆大学 1978） 。 应该说， 知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支 之一。 ◆ 80 年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。87,89 年世界大会有 6－7 千人 参加。硬件公司有上千个。Lisp 硬件、Lisp 机形成产品。同时，在专家系统及其 工具越来越商品化的过程中， 国际软件市场上形成了一门旨在生产和加工知识的 新产业--知识产业。 ◆ 同年代， 1986 年 Rumlhart 领导的并行分布处理研究小组提出了神经元网络 的反向传播学习算法，解决了神经网络分类能力有限这一根本问题。从此，神经 网络的研究进入新的高潮。 ◆ 90 年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。人工智能 技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合，并融合在主流技术之中，旨在使 计算机更聪明、更有效、与人更接近。
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6、 英国数学家 Turing(图灵)（1912-1954）,1936 年提出了一种理想计算机的 数学模型（图灵机） ，1950 年提出了图灵试验，发表了"计算机与智能"的论 文。 当今世界上计算机科学最高荣誉奖励为"图灵奖"。 名词解释：名词解释： 图灵试验。当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交谈时，如果他不能分 辨自己问题的回答是计算机还是人给出时，则称该机器是具有智能的。以往 该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人 工智能领域的科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主 的智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。 7、 美国数学家 Mauchly，1946 发明了电子数字计算机 ENIAC 8、 美国神经生理学家 McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。从某种意 义上可以说近代人工智能的发展， 首先是从人工神 经网络研究开始的。但 是由于某种原因，神经网络的研究一度进 入低潮。 详细内容参见第六章《人 工神经元网络》 9、 美国数学家 Shannon（香农）,1948 年发表了《通讯的数 学理论》 ，标 志着"信息论"的诞生。 10、 美国数学家、计算机科学家 McCarthy，人工智能的早期 研究者。1956
CASNET(Causal ASsciational Network) 诊断和治疗青光眼的专家咨询系统 （拉特格尔斯（Rutgers）大学 70 年代中） ； CADUCEUS(原名 INTERNIST)医疗咨询系统（匹兹堡大学） ； HEARSAY I 和 II 语音理解系统（卡内基-梅隆大学） ； PROSPECTOR 地质勘探专家系统（斯坦福大学 1976） ；
◆ 50 年代初开始有了符号处理，搜索法产生。
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人工智能的基本方法是逻辑法和搜索法。最初的搜索应用于机器翻译、机器定理 证明、跳棋程序等。 ◆ 60 年代 Simon 由试验得到结论：人类问题的求解是一个搜索的过程，效果与 启发式函数有关。叙述了智能系统的特点：智能表示、智能推理、智能搜索。 ◆ Nilson 发表了 A* 算法（搜索方法） ◆ McCarthy 建立了人工智能程序设计语言 Lisp ◆ 1965 年 Robinson 提出了归结原理。 ◆ 1968 年 Quillian 提出了语义网络的知识表示方法 ◆ 1969 年 Minsky 出了一本书"感知机"，给当时的神经网络研究结果判了死刑
函数最好也定义下，保险一点） 2 COMPUTER(gaoyang)∧¬LIKE(gaoyang, programing) ○ 总结： （上面的例题应该就是考试的形式） A)首先必须知道什么是合取、析取、蕴含、否定以及两种量词的用法 B)全称量词后面跟蕴含，存在量词后面跟合取 C)必须先定义（切记） ，再表示。一般步骤为 1>提取谓词，使用类似于 P（x，y） ：谓词内容 2>用连接词和量词加以表示 D)置换和合一那会用就 OK 了。只会在归结演绎推理那块最后的证明时用一下， 不理解的话看那个“黄书”P81 中那个反演树里用到的置换。 4.语义网络（会考画图题） 只考二元关系网络 例题 小燕是一只燕子，燕子是鸟；巢-1 是小燕的巢，巢-1 是巢中的一个。 ” 的格式定义谓词
注意： A）语义网络中不会考量词、继承、匹配 B）就根据题目所描述的写，不要蛋疼的写什么小明 ISA 人 ISA 动物 ISA 生物…… 题目上怎么说怎么写就可以（老师原话） 5.框架表示（只有概念题） 1>框架：我们无法把过去的经验一一都存在脑子里，而只能以一个通 用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构称为 框架 2>框架的构成： 框架通常由描述事物的各个方面的槽组成，每个槽可以拥有若干 个 侧
二、三大学派： 1、 符号主义(Symbolicism)， 又称为逻辑主义(Logicism)、 心理学派(Psychlogism) 或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假 设和有限合理性原理。 符号主义学派认为： 人工智能源于数学逻辑。
代表性成果： 是启发式程序 LT 逻辑理论家，证明了 38 条数学定理，表明我们 可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。 代表人物：纽厄尔、肖·西蒙和尼尔逊。 2、连接主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派 (Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 这一学派认为： 人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究
3>一个框架系统（我觉得应该不会考这个，保险起见所以放上来了） 下 图所示为表示立方 体的一个视图的框架。图中，最高层的框架，用 isa 槽说明 它是一个立方体，并由 region 槽指示出它所拥有的 3 个可见面 A、B、E。而 A、 B、E 又分别用 3 个框架来具体描述。用 must be 槽指示出它们必须是一个平行 四边形。为了能从各个不同的角度来描述物体，可以对不同角度的视
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代表性成果： 1943 年由麦克洛奇和皮兹提出的形式化神经元模型，即 M-P 模型 代表人物： 麦克洛奇、皮兹、霍普菲尔特、鲁梅尔哈特
3、行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派 (Cyberneticsism)，其原理为控制论。 这一学派认为： 代表性成果： 人工智能源于控制论 布鲁克斯的六足机器人，它被看做新一代的“控制论动物” ，
是一个基于感知——动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。 代表人物： 布鲁克斯
第二章 知识表示 1.状态空间（在搜索那里考一个大题） 了解个三元状态（S，F，G） ，其中 S:初始状态集, F：操作符集合 G：目标状态集合（这里只用了解个大概就可以了，详细在搜索部分介绍） 2.问题归约（只考一个名词解释） 解树：由可解节点构成，并且由这些可解节点可推出初始节点（对 应初始问题）为可解节点的子树称为解树 3.谓词表示法（会在第二道大题中考 4-5 个应用） 用谓词公式表示知识时，需要首先定义谓词，然后再用连接词把有关的谓词 连接起来，形成一个谓词公式表达一个完整的意义。 例题 设有下列知识： ①刘欢比他父亲出名。 ②高扬是计算机系的一名学生，但他不喜欢编程 。 为了用谓词公式表示上述知识，首先需要定义谓词： BIGGER(x,y) : x 比 y 出名
年，他和其他一些学者联合发起召开了世界上第 一次人工智能学术大会， 在他的提议下，会上正式决定使用人工 智能这个词来概括这个研究方向。 参加大会的有 Minsky, Rochester, Shannon, Moore, Samuel, Selfridge, Solomonff, Simon, Newell 等数学家、 心理学家、 神经生 理学家、计算 机科学家。McCarthy 也被尊为"人工智能之父"。 2.人工智能的形成（1956-1969 年） 费根鲍姆于 1968 年研究成功第一个专家系统 DENDRAL，用于质谱仪分析有 机化合物的分子结构。 1969 年召开了第一届国际人工智能会议，标志着人工智能作为一门独立学 科登上国际学术舞台。 1970 年《人工智能国际杂志》创刊。
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第一章：发展简史（此处为简答题） 1.人工智能的萌芽（1956 年以前） 1936 年，图灵创立了自动机理论（后人称为图灵机 ） ，提出一个理论计算机 模型，为电子计算机设计奠定了基础，促进了人工智能，特别是思维机器的 研究。 麦克洛克和皮茨于 1943 年提出“拟脑模型”是世界上第一个神经网络模型 （MP 模型） ，开创了从结构上研究人类大脑的途径。 1948 年维纳发表《控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学》 ，不但 开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。 1、 古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要贡献是为形式逻辑奠定了基 础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。在他的代表作《工具论》 中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已 经提到了同一律和充足理由律。此外亚里士多得还研究了概念、判断问题， 以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。其最 著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 2、 英国的哲学家、自然科学家 Bacon（培根） （1561-1626） ，他的主要贡献是 系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法则。 Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon 的著名警句是"知识就是力 量"。 3、 德国数学家、哲学家 Leibnitz（莱布尼茨） （1646-1716） ，他提出了关于数 理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。他 曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 4、 英国数学家、逻辑学家 Boole（布尔） （1815-1864） ，他初步实现了布莱尼 茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 5、 美籍奥地利数理逻辑学家 Godel（哥德尔） （1906-1978） ，他证明了一阶谓词 的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一 定是不完备的。此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限， 在理论上证明了有些事是做不到的。