今天由小编沫离伤花为小伙伴们解答什么是智能工厂，什么是智能的相关问题，让咱们一起看看吧！

1、人工智能（核算机科学的一个分支）人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。

2、它是研讨、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、办法、技能及运用体系的一门新的技能科学。

3、 人工智能是核算机科学的一个分支，它妄图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的办法做出反响的智能机器，该领域的研讨包括机器人、言语辨认、图画辨认、天然言语处理和专家体系等。

4、人工智能是研讨、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、办法、技能及运用体系的一门新的技能科学。

5、人工智能从诞生以来，理论和技能日益老练，运用领域也不断扩大，但没有一个共同的界说。

6、人工智能是对人的知道、思想的信息进程的模拟。

7、人工智能不是人的智能，但能像人那样考虑、也或许超过人的智能。

8、可是这种会自我考虑的高档人工智能还需要科学理论和工程上的打破。

9、人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人有必要懂得核算机知识，心思学和哲学。

10、人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，核算机视觉等等，总的说来，人工智能研讨的一个首要方针是使机器能够担任一些一般需要人类智能才干完结的杂乱工作。

11、但不同的年代、不同的人对这种“杂乱工作”的了解是不同的。

12、工智能的界说可以分为两部分，即“人工”和“智能”。

13、“人工”比较好了解，争议性也不大。

14、有时咱们会要考虑什么是人量力而行制作的，或许人自身的智能程度有没有高到可以发明人工智能的境地，等等。

15、但总的来说，“人工体系”便是一般含义下的人工体系。

16、关于什么是“智能”，就问题多多了。

17、这触及到其它比如知道（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思想（MIND）（包括无知道的思想（UNCONSCIOUS_MIND）等等问题。

18、人仅有了解的智能是人自身的智能，这是遍及认同的观念。

19、可是咱们对咱们自身智能的了解都十分有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难界说什么是“人工”制作的“智能”了。

20、因而人工智能的研讨往往触及对人的智能自身的研讨。

21、其它关于动物或其它人工体系的智能也遍及被以为是人工智能相关的研讨课题。

22、人工智能在核算机领域内，得到了愈加广泛的注重。

23、并在机器人，经济政治决议方案，操控体系，仿真体系中得到运用。

24、人工智能机器人闻名的美国斯坦福大学人工智能研讨中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个界说：“人工智能是关于知识的学科――怎样表明知识以及怎样获得知识并运用知识的科学。

25、”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授以为：“人工智能便是研讨如何使核算机去做曩昔只要人才干做的智能工作。

26、”这些说法反映了人工智能学科的根本思想和根本内容。

27、即人工智能是研讨人类智能活动的规则，结构具有必定智能的人工体系，研讨如何让核算机去完结以往需要人的智力才干担任的工作，也便是研讨如何运用核算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的根本理论、办法和技能。

28、人工智能是核算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技能之一（空间技能、能源技能、人工智能）。

29、也被以为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技能之一。

30、这是因为近三十年来它获得了敏捷的开展，在许多学科领域都获得了广泛运用，并获得了丰盛的作用，人工智能已逐渐成为一个独立的分支，不论在理论和实践上都已自成一个别系。

31、人工智能是研讨使核算机来模拟人的某些思想进程和智能行为（如学习、推理、考虑、规划等）的学科，首要包括核算机完结智能的原理、制作相似于人脑智能的核算机，使核算机能完结更高层次的运用。

32、人工智能将触及到核算机科学、心思学、哲学和言语学等学科。

33、可以说简直是天然科学和社会科学的一切学科，其规划已远远超出了核算机科学的领域，人工智能与思想科学的联络是实践和理论的联络，人工智能是处于思想科学的技能运用层次，是它的一个运用分支。

34、从思想观念看，人工智能不只限于逻辑思想，要考虑形象思想、创意思想才干促进人工智能的打破性的开展，数学常被以为是多种学科的根底科学，数学也进入言语、思想领域，人工智能学科也有必要借用数学东西，数学不只在规范逻辑、含糊数学等规划发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地开展。

35、2研讨价值修正具有人工智能的机器人例如深重的科学和工程核算本来是要人脑来承当的，现在核算机不但能完结这种核算，并且能够比人脑做得更快、更精确，因而当代人已不再把这种核算看作是“需要人类智能才干完结的杂乱使命”，可见杂乱工作的界说是跟着年代的开展和技能的前进而改变的，人工智能这门科学的具体方针也天然跟着年代的改变而开展。

36、它一方面不断获得新的开展，另一方面又转向更有含义、愈加困难的方针。

37、一般，“机器学习”的数学根底是“核算学”、“信息论”和“操控论”。

38、还包括其他非数学学科。

39、这类“机器学习”对“经历”的依赖性很强。

40、核算机需要不断从处理一类问题的经历中获取知识，学习战略，在遇到相似的问题时，运用经历知识处理问题并堆集新的经历，就像普通人相同。

41、咱们可以将这样的学习办法称之为“接连型学习”。

42、但人类除了会从经历中学习之外，还会发明，即“跳动型学习”。

43、这在某些景象下被称为“创意”或“彻悟”。

44、一直以来，核算机最难学会的便是“彻悟”。

45、或许再严厉一些来说，核算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于突变的突变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或许从一个“概念”直接到另一个“概念”。

46、正因为如此，这儿的“实践”并非同人类相同的实践。

47、人类的实践进程一起包括经历和发明。

48、这是智能化研讨者朝思暮想的东西。

49、2013年，帝金数据普数中心数据研讨员S.C WANG开发了一种新的数据分析办法，该办法导出了研讨函数性质的新办法。

50、作者发现，新数据分析办法给核算机学会“发明”供给了一种办法。

51、实质上，这种办法为人的“发明力”的办法化供给了一种适当有用的途径。

52、这种途径是数学赋予的，是普通人无法具有但核算机可以具有的“才能”。

53、从此，核算机不只精于算，还会因精于算而精于发明。

54、核算机学家们应该直截了当地掠夺“精于发明”的核算机过于全面的操作才能，不然核算机真的有一天会“反捕”人类。

55、当回头审视新办法的推演进程和数学的时候，作者拓宽了对思想和数学的知道。

56、数学简练，明晰，可靠性、办法化强。

57、在数学的开展史上，处处闪耀着数学大师们发明力的光芒。

58、这些发明力以各种数学定理或定论的办法出现出来，而数学定理最大的特色便是：建立在一些根本的概念和公理上，以办法化的言语办法表达出来的包括丰厚信息的逻辑结构。

59、应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）发明力办法的学科。

60、3科学介绍修正实践运用机器视觉：机器视觉，指纹辨认，人脸辨认，视网膜辨认，虹膜辨认，掌纹辨认，专家体系，主动规划，智能查找，定理证明，博弈，主动程序规划，智能操控，机器人学，言语和图画了解，遗传编程等。

61、学科领域人工智能是一门边缘学科，归于天然科学和社会科学的穿插。

62、触及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心思学，核算机科学，信息论，操控论，不定性论研讨领域天然言语处理，知识体现，智能查找，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，办法辨认，逻辑程序规划软核算，不精确和不确定的办理，人工生命，神经网络，杂乱体系，遗传算法知道和人工智能人工智能就其实质而言，是对人的思想的信息进程的模拟。

63、对于人的思想模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制作出“类人脑”的机器；二是功用模拟，暂时放下人脑的内部结构，而从其功用进程进行模拟。

64、现代电子核算机的发生便是对人脑思想功用的模拟，是对人脑思想的信息进程的模拟。

65、弱人工智能现在不断地迅猛开展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等完结再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度开展，愈加带动了弱人工智能和相关领域工业的不断打破，许多有必要用人来做的工作现在现已能用机器人完结。

66、而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的尽力。

67、4开展阶段修正1956年夏日，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见高见的年青科学家在一起集会，共同研讨和评论用机器模拟智能的一系列有关问题，并初次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。

68、IBM公司“深蓝”电脑打败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技能的一个完美体现。

69、从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，获得长足的开展，成为一门广泛的穿插和前沿科学。

70、总的说来，人工智能的意图便是让核算机这台机器能够像人相同考虑。

71、如果希望做出一台能够考虑的机器，那就有必要知道什么是考虑，更进一步讲便是什么是才智。

72、什么样的机器才是才智的呢？科学家现已作出了轿车，火车，飞机，收音机等等，它们仿照咱们身体器官的功用，可是能不能仿照人类大脑的功用呢？到目前为止，咱们也只是知道这个装在咱们天灵盖里边的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，咱们对这个东西知之甚少，仿照它或许是全国最困难的作业了。

73、当核算机出现后，人类开端真实有了一个可以模拟人类思想的东西，在今后的岁月中，许多科学家为这个方针尽力着。

74、现在人工智能现已不再是几个科学家的专利了，全世界简直一切大学的核算机系都有人在研讨这门学科，学习核算机的大学生也有必要学习这样一门课程，在大家不懈的尽力下，现在核算机好像现已变得十分聪明晰。

75、例如，1997年5月，IBM公司研发的深蓝（DEEP BLUE）核算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。

76、大家或许不会注意到，在一些当地核算机帮助人进行其它本来只归于人类的工作，核算机以它的高速和精确为人类发挥着它的作用。

77、人工智能始终是核算机科学的前沿学科，核算机编程言语和其它核算机软件都因为有了人工智能的开展而得以存在。

78、5技能研讨修正用来研讨人工智能的首要物质根底以及能够完结人工智能技能渠道的机器便是核算机，人工智能的开展前史是和核算机科学技能的开展史联络在一起的。

79、除了核算机科学以外，人工智能还触及信息论、操控论、主动化、仿生学、生物学、心思学、数理逻辑、言语学、医学和哲学等多门学科。

80、人工智能学科研讨的首要内容包括：知识表明、主动推理和查找办法、机器学习和知识获取、知识处理体系、天然言语了解、核算机视觉、智能机器人、主动程序规划等方面。

81、人工智能技能研讨 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ROBOTICS RESEARCH 是一本关注人工智能与机器人研讨领域最新开展的国际中文期刊，由汉斯出版社发行，本刊支撑思想立异、学术立异，倡议科学，昌盛学术，集学术性、思想性为一体，旨在为了给世界规划内的科学家、学者、科研人员供给一个传达、分享和评论人工智能与机器人研讨领域内不同方向问题与开展的交流渠道。

82、研讨领域人工智能技能研讨智能机器人办法辨认与智能体系虚拟现实技能与运用体系仿真技能与运用工业进程建模与智能操控智能核算与机器博弈人工智能理论语音辨认与组成机器翻译图画处理与核算机视觉核算机感知核算机神经网络知识发现与机器学习修建智能化技能与运用人工智能其他学科研讨办法现在没有共同的原理或范式辅导人工智能研讨。

83、许多问题上研讨者都存在争辩。

84、其间几个长久以来仍没有定论的问题是：是否应从心思或神经方面模拟人工智能?或许像鸟类生物学对于航空工程相同，人类生物学对于人工智能研讨是没有联络的？智能行为能否用简略的准则（如逻辑或优化）来描绘？仍是有必要处理许多彻底无关的问题？智能是否可以运用高档符号表达，如词和主意？仍是需要“子符号”的处理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(超卓的旧式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETIC INTELLIGENCE，这个概念后来被某些非GOFAI研讨者选用。

85、大脑模拟主条目：操控论和核算神经科学20世纪40年代到50年代，许多研讨者探究神经病学，信息理论及操控论之间的联络。

86、其间还造出一些运用电子网络结构的开端智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。

87、 这些研讨者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举办技能协会会议.直到1960, 大部分人现已抛弃这个办法，虽然在80年代再次提出这些原理。

88、符号处理主条目：GOFAI当20世纪50年代，数字核算机研发成功，研讨者开端探究人类智能是否能简化成符号处理。

89、研讨首要会集在卡内基梅隆大学, 斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研讨风格。

90、JOHN HAUGELAND称这些办法为GOFAI(超卓的旧式人工智能)。

91、 60年代，符号办法在小型证明程序上模拟高档考虑有很大的作用。

92、根据操控论或神经网络的办规则置于非有必要。

93、 60~70年代的研讨者坚信符号办法终究可以成功发明强人工智能的机器，一起这也是他们的方针。

94、认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研讨人类问题处理才能和测验将其办法化，一起他们为人工智能的根本原理打下根底，如认知科学, 运筹学和运营科学。

95、他们的研讨团队运用心思学试验的作用开发模拟人类处理问题办法的程序。

96、这办法一直在卡内基梅隆大学沿用下来，并在80年代于SOAR开展到顶峰。

97、根据逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY以为机器不需要模拟人类的思想，而应测验找到笼统推理和处理问题的实质，不论人们是否运用相同的算法。

98、他在斯坦福大学的试验室致力于运用办法化逻辑处理多种问题，包括知识表明, 智能规划和机器学习. 致力于逻辑办法的还有爱丁堡大学，而促进欧洲的其他当地开发编程言语PROLOG和逻辑编程科学.“反逻辑”斯坦福大学的研讨者 (如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要处理核算机视觉和天然言语处理的困难问题，需要专门的方案-他们建议不存在简略和通用原理（如逻辑）能够到达一切的智能行为。

99、ROGER SCHANK 描绘他们的“反逻辑”办法为 "SCRUFFY" .常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)便是"SCRUFFY"AI的比如,因为他们有必要人工一次编写一个杂乱的概念。

100、根据知识大约在1970年出现大容量内存核算机，研讨者别离以三个办法开端把知识结构成运用软件。

101、这场“知识革新”促进专家体系的开发与计划,这是第一个成功的人工智能软件办法。

102、“知识革新”一起让人们知道到许多简略的人工智能软件或许需要许多的知识。

103、子符号法80年代符号人工智能停滞不前，许多人以为符号体系永久不或许仿照人类一切的认知进程，特别是感知，机器人，机器学习和办法辨认。

104、许多研讨者开端关注子符号办法处理特定的人工智能问题。

105、自下而上, 接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研讨者，如RODNEY BROOKS，否定符号人工智能而专心于机器人移动和求生等根本的工程问题。

106、他们的工作再次关注前期操控论研讨者的观念，一起提出了在人工智能中运用操控理论。

107、这与认知科学领域中的表征感知观点是共同的:更高的智能需要个其他表征(如移动，感知和形象)。

108、核算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神经网络和联合主义. 这和其他的子符号办法，如含糊操控和进化核算，都归于核算智能学科研讨领域。

109、核算学法90年代，人工智能研讨开展出杂乱的数学东西来处理特定的分支问题。

110、这些东西是真实的科学办法，即这些办法的作用是可测量的和可验证的，一起也是人工智能成功的原因。

111、共用的数学言语也答应已有学科的协作（如数学，经济或运筹学）。

112、STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出这些前进不亚于“革新”和“NEATS的成功”。

113、有人批判这些技能太专心于特定的问题，而没有考虑久远的强人工智能方针。

114、集成办法智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致方针的体系。

115、最简略的智能AGENT是那些可以处理特定问题的程序。

116、更杂乱的AGENT包括人类和人类安排（如公司）。

117、这些范式可以让研讨者研讨独自的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的办法。

118、一个处理特定问题的AGENT可以运用任何可行的办法-一些AGENT用符号办法和逻辑办法，一些则是子符号神经网络或其他新的办法。

119、范式一起也给研讨者供给一个与其他领域交流的共同言语--如决议方案论和经济学（也运用ABSTRACT AGENTS的概念）。

120、90年代智能AGENT范式被广泛承受。

121、AGENT体系结构和认知体系结构研讨者规划出一些体系来处理多ANGENT体系中智能AGENT之间的相互作用。

122、一个别系中包括符号和子符号部分的体系称为混合智能体系 ,而对这种体系的研讨则是人工智能体系集成。

123、分级操控体系则给反响等级的子符号AI 和最高档其他传统符号AI供给桥梁，一起放宽了规划和世界建模的时刻。

124、RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE便是一个前期的分级体系计划。

125、智能模拟机器视、听、触、感觉及思想办法的模拟：指纹辨认，人脸辨认，视网膜辨认，虹膜辨认，掌纹辨认，专家体系，智能查找，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。

126、学科领域人工智能是一门边缘学科，归于天然科学、社会科学、技能科学三向穿插学科。

127、触及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心思学，核算机科学，信息论，操控论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学开展观。

128、研讨领域言语的学习与处理，知识体现，智能查找，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，办法辨认，逻辑程序规划，软核算，不精确和不确定的办理，人工生命，神经网络，杂乱体系，遗传算法人类思想办法，最要害的难题仍是机器的自主发明性思想才能的刻画与进步。

129、运用领域机器翻译，智能操控，专家体系，机器人学，言语和图画了解，遗传编程机器人工厂，主动程序规划，航天运用，巨大的信息处理，贮存与办理，履行化合生命体无法履行的或杂乱或规划巨大的使命等等。

130、值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最早运用领域。

131、不过就已有的机译作用来看，机译体系的译文质量离终极方针仍相差甚远；而机译质量是机译体系胜败的要害。

132、中国数学家、言语学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要进步机译的质量，首先要处理的是言语自身问题而不是程序规划问题；单靠若干程序来做机译体系，肯定是无法进步机译质量的；另外在人类没有明晰大脑是如何进行言语的含糊辨认和逻辑判别的情况下，机译要想到达“信、达、雅”的程度是不或许的。

133、安全问题人工智能还在研讨中，但有学者以为让核算机具有智商是很风险的，它或许会抵挡人类。

134、这种危险也在多部电影中发生过，其首要的要害是允不答应机器具有自主知道的发生与连续，如果使机器具有自主知道，则意味着机器具有与人平等或相似的发明性，自我保护知道，情感和自发行为。

135、完结办法人工智能在核算机上完结时有2种不同的办法。

136、一种是选用传统的编程技能，使体系出现智能的作用，而不考虑所用办法是否与人或动物机体所用的办法相同。

137、这种办法叫工程学办法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了作用，如文字辨认、电脑下棋等。

138、另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不只要看作用，还要求完结办法也和人类或生物机体所用的办法相同或相相似。

139、遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。

140、遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动办法。

141、为了得到相同智能作用，两种办法一般都可运用。

142、选用前一种办法，需要人工详细规则程序逻辑，如果游戏简略，仍是便利的。

143、如果游戏杂乱，人物数量和活动空间添加，相应的逻辑就会很杂乱（按指数式增加），人工编程就十分繁琐，容易犯错。

144、而一旦犯错，就有必要修正原程序，从头编译、调试，最后为用户供给一个新的版别或供给一个新补丁，十分费事。

145、选用后一种办法时，编程者要为每一人物规划一个智能体系（一个模块）来进行操控，这个智能体系（模块）开端什么也不明白，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，敷衍各种杂乱情况。

146、这种体系开端也常犯过错，但它能吸取教训，下一次运行时就或许改正，至少不会永久错下去，用不到发布新版别或打补丁。

147、使用这种办法来完结人工智能，要求编程者具有生物学的考虑办法，入门难度大一点。

148、但一旦入了门，就可得到广泛运用。

149、因为这种办法编程时无须对人物的活动规则做详细规则，运用于杂乱问题，一般会比前一种办法更省力。

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