(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望
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。
人工智能技术的发展趋势与前景展望
人工智能技术的发展趋势与前景展望人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿的科技领域，得到了全球范围内的广泛关注和发展。
随着科技的不断进步和人们对智能应用需求的增加，人工智能技术正快速发展，未来的前景非常广阔。
一、发展趋势1. 领域拓展：人工智能技术正在逐渐应用于各个领域，如医疗、金融、教育、交通、制造等。
机器人和自动驾驶技术也是人工智能技术的重要应用领域。
随着技术的进一步发展和成熟，人工智能将在更多领域实现突破。
2. 深度学习：深度学习是人工智能技术的核心。
通过深度神经网络的训练和学习，人工智能可以自主进行复杂的数据分析和决策。
深度学习的发展将进一步推动人工智能技术的进步。
3. 大数据和云计算：大数据和云计算技术为人工智能技术提供了巨大的支持。
通过收集和分析大量的数据，并结合云计算的计算能力，人工智能可以更好地运行和应用于各个领域。
4. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能技术中的一个重要方向。
通过研究和应用语言处理技术，人工智能可以更好地理解和处理人类语言的信息，实现人机交互的更高效和智能。
5. 边缘计算和物联网：边缘计算和物联网技术的发展为人工智能技术提供了更大的应用空间。
将智能计算和人工智能技术应用于各类终端设备和物联网终端，实现设备的智能化和自动化。
二、前景展望1. 创新驱动经济增长：人工智能技术的发展将推动产业升级和创新驱动经济增长。
人工智能技术的广泛应用将提高生产效率和资源利用率，带动经济的可持续发展。
2. 改善生活质量：人工智能技术的应用将改善人们的生活质量。
在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行精准诊断和治疗；在交通领域，人工智能可以提高交通系统的效率和安全性；在教育领域，人工智能可以实现智能化的教学和个性化的学习；3. 解决社会问题：人工智能技术可以帮助解决社会问题，如环境保护、资源整合和社会服务等。
通过智能化的方案和决策支持，人工智能可以提供更好的解决方案，促进社会的可持续发展。
人工智能技术发展趋势与未来展望
人工智能技术发展趋势与未来展望随着科技的快速进步，人工智能技术迅猛发展，正逐渐渗透到各个领域和日常生活中。
人工智能的出现，对于传统行业和社会结构产生了深远的影响，同时也带来了巨大的发展机遇。
本文将探讨人工智能技术的发展趋势，并对未来发展进行展望。
一、人工智能技术的发展趋势1. 深度学习技术的兴起深度学习技术是人工智能研究的重要方向，它通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现了对海量数据的高效处理和学习。
深度学习技术的兴起，大大提高了人工智能系统的智能化水平，使其在图像、语音、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。
2. 多模态技术的整合多模态技术将视觉、语音和自然语言处理等不同形式的信息进行整合，实现跨模态的智能处理和推理。
这种技术的发展，将进一步提高人工智能系统的感知能力和智能决策水平，使其能够更好地适应复杂的现实环境。
3. 机器学习的应用拓展机器学习是人工智能技术的核心，通过对大量数据的学习和分析，使机器能够从中获取知识和经验，并根据实际情况做出相应决策。
未来，机器学习将在医疗、金融、制造等行业得到更广泛的应用，助力人类解决更多的现实问题。
4. 边缘计算的兴起边缘计算是一种将数据处理和分析的过程尽可能地放在离数据源最近的终端设备上的计算模式。
由于边缘计算可以减少数据传输的延迟和带宽压力，使得人工智能应用在无网络或网络不稳定的环境下也能够实现高效运行。
随着物联网的普及，边缘计算必将成为人工智能技术发展的重要方向。
二、人工智能技术的未来展望1. 人机融合的深入发展未来，人工智能技术将更加注重与人类的融合，实现人类与机器之间的紧密协作。
通过人工智能技术的助力，人类可以更好地利用机器的长处，提高工作效率，解放生产力。
同时，通过与人类的交互，机器可以更好地理解人类需求，并为其提供个性化的服务。
2. 智能物联网的普及与应用人工智能技术与物联网的结合，将使智能物联网得以进一步发展。
智能物联网将通过感知设备、边缘计算和人工智能系统的整合，实现对环境和设备的智能化感知和控制。
人工智能的发展趋势与未来展望
人工智能的发展趋势与未来展望近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域取得了长足的发展，其在各个行业中的应用越来越广泛。
本文将探讨人工智能的发展趋势并展望其未来发展方向。
一、人工智能的发展趋势1. 智能物联网（AIoT）：智能物联网是物联网和人工智能的结合，通过将传感器技术与AI技术相结合，实现设备之间的信息共享和智能化决策。
智能物联网将进一步加强智能家居、智能城市、智能交通等领域的发展。
2. 机器学习（Machine Learning）的推进：机器学习是人工智能的重要分支，通过让计算机从大量数据中“学习”并不断提升性能，实现更加准确的预测和决策能力。
随着大数据技术的不断进步，机器学习在金融、医疗、安防等领域的应用将进一步扩大。
3. 深度学习（Deep Learning）的发展：深度学习是机器学习的一种特殊形式，通过构建具有多层次神经网络的模型，实现更加复杂的模式识别和数据处理。
深度学习在图像识别、语音识别等领域已经取得了显著的成果，未来有望在自动驾驶、智能机器人等领域发挥更大的作用。
4. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的突破：NLP是一种让计算机能够理解和处理人类语言的技术，涉及语音识别、语义理解、机器翻译等方面。
随着语音助手的普及以及多语种信息处理的需求增长，NLP技术将得到更广泛的应用。
二、人工智能的未来展望1. 强化学习（Reinforcement Learning）的发展：强化学习是一种让计算机通过与环境的交互学习最优决策的方法。
随着计算能力的提高和算法的不断完善，强化学习在自动驾驶、智能推荐等领域有望取得更大的突破。
2. 人机协同合作的进一步推进：人工智能技术的发展不是要取代人类，而是要与人类实现有效的合作。
未来，人机协同合作将成为一个重要的发展方向，以提高工作效率、提供更好的服务等。
3. 人工智能伦理与法律的探索：随着人工智能应用的扩大，涉及到伦理和法律问题的讨论也日益增多。
人工智能的发展趋势和未来展望
人工智能的发展趋势和未来展望随着科技的不断发展，人工智能已经成为了当前最热门的技术领域之一。
自上世纪50年代开始，人工智能的研究就已经启动，如今已经进入了一个蓬勃发展的阶段。
本文将对当前人工智能的发展趋势以及未来的展望进行探讨。
一、人工智能的发展趋势人工智能的发展是全球性的，各国都竞相投入研究。
近年来，人工智能的应用和发展越来越广泛，以下是人工智能目前的发展趋势。
1.深度学习深度学习技术是目前人工智能领域最为重要的技术之一。
同时，深度学习技术目前也是人工智能应用范围最广泛的技术之一。
它可以帮助人们对大量的数据进行处理和分析，在图像识别、自然语言处理等领域都有着广泛的应用。
2.自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够识别、理解和生成自然语言的技术。
随着智能语音助手和聊天机器人的出现，自然语言处理成为了人工智能领域的核心技术之一。
未来，它的应用还将进一步扩展到诸如机器翻译、智能客服、智能编写等领域。
3.智能机器人智能机器人是指能够模仿人类行为和思维，并自主执行任务的机器人。
智能机器人是人工智能技术和自动化技术的完美结合，未来将在很多领域发挥重要作用，如医疗、清洁、安全、教育等。
4.智能制造智能制造是指利用人工智能技术提高生产效率、降低成本，实现全过程的自动化、智能化和高效化。
智能制造能够解决传统制造业中的一些难题，包括精度低、劳动力成本高等问题，并为中国制造行业的高质量发展提供支持。
二、人工智能的未来展望人工智能的未来有两个方向：一个是技术的发展，另一个是对社会的影响。
以下是人工智能未来的展望。
1.技术的发展未来，人工智能技术将继续发展，包括深度学习、自然语言处理、智能机器人、智能制造、增强现实、虚拟现实等。
这些技术将不断推动人工智能领域的发展，同时也为人们的生产和生活提供更多更好的服务。
2.对社会的影响在未来，人工智能将影响传统产业，如金融、医疗、制造、教育、媒体等，同时也将出现新的产业和商业模式，如无人驾驶、智能家居、智能物流等。
人工智能的现状和今后发展趋势展望教学文稿
人工智能的现状和今后发展趋势展望教学文稿
一、人工智能的现状
人工智能技术（AI）是一种用计算机来实现人类智慧功能的技术，它
在当今社会已经发展到了一定阶段。
在人工智能技术方面，技术发展最迅猛的是机器学习，它能够让机器
通过对手头数据的分析和学习来不断改进自身的性能，并在未来应用于更
多的领域，例如机器人、无人驾驶、智能安全等，甚至替代人类完成一些
服务性行业的职位。
此外，自然语言处理（NLP）也是人工智能技术的热门发展方向，它
能够让机器理解自然语言，进一步实现人机交互，更好地满足用户的需求。
同时，在计算机视觉领域，也存在着大量的发展，可以通过相机让机
器“看懂”周围世界，并基于此进行智能的计算，从而用于智能安防、机
器人导航等领域。
总的来说，当今的人工智能技术可以说是发展取得了空前的成就，对
未来的发展有着重大的潜力。
二、未来发展趋势展望
随着技术的进步，AI技术有望进一步发展变得更加强大。
首先，人工智能技术未来会更多地深入到各个领域，实现更多的任务
自动化，从而替代人类完成更多的工作。
其次，在计算机视觉领域，未来将会有更多的图像识别和分析技术，
可以将相机作为一个输入。
简述人工智能的发展现状及未来应用前景
简述人工智能的发展现状及未来应用前景人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项前沿科技，在近年来取得了巨大的发展，其应用前景也备受关注。
本文将简要介绍人工智能的发展现状，并展望其未来应用前景。
一、人工智能的发展现状目前，人工智能技术已经在多个领域有了广泛应用。
首先是在智能机器人领域，通过人工智能技术，机器人能够实现自主导航、语音识别、图像识别等功能，成为了助力家庭、医疗、物流等领域的新力量。
其次是在自动驾驶领域，人工智能技术使得汽车能够通过感知环境、决策行驶，实现自动驾驶的梦想。
再次是在金融领域，人工智能技术可以通过数据分析、风控模型等手段，提高金融机构的运营效率和准确性。
此外，人工智能还被广泛应用于医疗、智能城市、教育等领域，为人们生活带来了诸多便利。
二、人工智能的未来应用前景随着科技的不断进步，人工智能在未来将拥有更加广阔的应用前景。
首先是在医疗领域。
人工智能可以辅助医生进行疾病的早期筛查、辅助诊断，提高医疗水平与效率。
其次是在智能交通领域，人工智能技术的发展将进一步实现自动驾驶的商用化，改变人们出行的方式。
再次是在教育领域，人工智能可以根据学生的个性化需求，提供智能化的学习辅助和教学模式，提高教育的质量和效果。
此外，人工智能还可以被应用于环境保护、农业、娱乐等多个领域，为社会的发展带来巨大的变革和创新。
三、人工智能发展面临的挑战尽管人工智能有着广阔的发展前景，但也面临着一些挑战。
首先是伦理与法律问题。
人工智能的发展可能会涉及到隐私、安全、道德等问题，需要建立相关的法律法规来规范人工智能的应用。
其次是技术瓶颈。
目前，人工智能的技术还存在一些限制，需要进一步突破核心算法和计算能力，才能实现更加强大的人工智能应用。
此外，人工智能的大规模应用也需要考虑相关的培训与人才储备问题。
四、结语人工智能作为一项引人瞩目的科技，将在未来改变我们的生活和工作方式。
从现有的应用来看，人工智能在机器人领域、自动驾驶等领域已经取得了重要突破。
人工智能发展趋势与未来展望
人工智能发展趋势与未来展望引言在过去的数十年中，人工智能一直是科技领域中的一个热门话题。
随着技术的不断发展，人工智能已经发展出了多种应用，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
对于人类来说，人工智能已经成为一个不可或缺的技术。
人工智能的发展趋势是什么？未来的展望是什么？本文将针对这些问题进行深入剖析。
一、人工智能的发展趋势1. 深度学习深度学习是人工智能领域中的一个研究方向，也是人工智能发展趋势之一。
深度学习需要大量的数据来进行训练，并利用神经网络模型进行分析处理。
深度学习已经成功应用于自然语言处理、物体识别、语音识别等多个领域。
2. 机器学习机器学习是人工智能的另一个重要研究方向。
机器学习利用算法来让机器自主学习，以便能够具有自主决策和处理能力。
机器学习可以应用于许多领域，包括医疗、交通、安全等。
3. 自然语言处理自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支。
自然语言处理可以分析自然语言文本，并以自然语言交互方式与人类进行交互。
自然语言处理已在许多领域得到了广泛应用，比如智能客服、智能翻译等。
4. 计算机视觉计算机视觉是另一个人工智能领域中不可缺少的分支。
计算机视觉利用计算机技术来模拟人类视觉，以便能够处理和理解视觉图像。
计算机视觉可以应用于工业自动化、智能监控等领域。
5. 语音识别语音识别是人工智能领域中的一个重要技术。
语音识别可以通过识别声音来理解语言。
语音识别可以应用于智能客服、语音助手等领域。
二、未来的展望1. 智能家居未来人工智能仍会大力发展智能家居行业，并创造更舒适更方便的人机互动方式。
智能电视、智能音响等设备结合人工智能技术可以更好地适应人们的生活需求。
2. 智能医疗未来人工智能在医疗行业中的应用将得到更广泛的应用。
例如，人工智能可以帮助医生更好地进行疾病诊断，快速判断病人是否需要急救等。
3. 智能交通未来人工智能将在交通领域发挥更大作用。
例如，利用人工智能技术来提高交通安全、优化交通运行等。
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人工智能的现状及今后发展趋势展望一．引言人工智能(Artificial Intelligence),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ASCI White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”（Blue Jean），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。
计算机识别的显著特点是速度快、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、reinforcement learning等。
也应看到,现有的方法处理在线学习方面尚不够有效,寻求一种新的方法,以解决移动机器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题,相信不久会在这些方面取得突破。