人工智能
人工智能理论基础,人工智能理论基础的学科是什么
2024-12-24 03:43:08 人工智能 0人已围观
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人工智能的理论基础由什么界定的?
人工智能的理论基础由图灵奠定的。1936年,图灵向伦敦权威的数学杂志投一篇论文,题为“论数字计算在决断难题中的应用”。在这篇开创性的论文中,图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义,并提出著名的“图灵机”(Turing Machine)的设想。“图灵机”不是一种具体的机器,而是一种思想模型,可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置,用来计算所有能想象得到的可计算函数。“图灵机”与“冯·诺伊曼机”齐名,被永远载入计算机的发展史中。
著名科学家奠定了人工智能的基础?
总的来说,图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德香农等伟大的先驱者奠定了人工智能和计算机技术的基础。
希尔伯特在数学家大会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。这23道难题中的第二个问题和第十个问题则和人工智能密切相关,并最终促进了计算机的发明。图灵根据第十个问题构想出了图灵机,它是计算机的理论模型,圆满的刻画了机械化运算过程的含义,并最终为计算机的发明铺平了道路。1954年,冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计,并提出了“冯诺依曼体系结构”。
人工智能主要的自然科学理论基础?
是基于自然科学基础是细胞学说、能量守恒和转化定律、生物进化论。
1、细胞学说
细胞学说是1838~1839年间由德国植物学家施莱登 (Matthias Jakob Schleiden) 和动物学家施旺(Theodor Schwann) 最早提出,直到1858年才较完善。它是关于生物有机体组成的学说。细胞学说论证了整个生物界在结构上的统一性,以及在进化上的共同起源。细胞学说揭示了细胞的统一性。这一学说的建立推动了生物学的发展,并为辩证唯物论提供了重要的自然科学依据。革命导师恩格斯曾把细胞学说与能量守恒和转换定律、达尔文的自然选择学说等并誉为19 世纪最重大的自然科学发现之一。
2、能量守恒和转化定律
能量守恒定律(energy conservation law)即热力学第一定律是指在一个封闭(孤立)系统的总能量保持不变。其中总能量一般说来已不再只是动能与势能之和,而是静止能量(固有能量)、动能、势能三者的总量。
能量守恒定律可以表述为:一个系统的总能量的改变只能等于传入或者传出该系统的能量的多少。总能量为系统的机械能、热能及除热能以外的任何内能形式的总和。
3、生物进化论
生物进化论,简称进化论,是生物学最基本的理论之一。进化(Evolution),是指生物在变异、遗传与自然选择作用下的演变发展,物种淘汰和物种产生过程。地球上原来无生命,大约在30多亿年前,在一定的条件下,形成了原始生命,其后,生物不断的进化,直至今天世界上存在着170多万个物种。生物进化论最早是由查尔斯·罗伯特·达尔文提出的,在其名著《物种起源》有详细的论述。进化论有三大经典证据:比较解剖学、古生物学和胚胎发育重演律。
人工智能的自然科学理论基础有哪些?
1.大数据智能理论。研究数据驱动与知识引导相结合的人工智能新方法、以自然语言理解和图像图形为核心的认知计算理论和方法、综合深度推理与创意人工智能理论与方法、非完全信息下智能决策基础理论与框架、数据驱动的通用人工智能数学模型与理论等。
2.跨媒体感知计算理论。研究超越人类视觉能力的感知获取、面向真实世界的主动视觉感知及计算、自然声学场景的听知觉感知及计算、自然交互环境的言语感知及计算、面向异步序列的类人感知及计算、面向媒体智能感知的自主学习、城市全维度智能感知推理引擎。
3.混合增强智能理论。研究“人在回路”的混合增强智能、人机智能共生的行为增强与脑机协同、机器直觉推理与因果模型、联想记忆模型与知识演化方法、复杂数据和任务的混合增强智能学习方法、云机器人协同计算方法、真实世界环境下的情境理解及人机群组协同。
4.群体智能理论。研究群体智能结构理论与组织方法、群体智能激励机制与涌现机理、群体智能学习理论与方法、群体智能通用计算范式与模型。
5.自主协同控制与优化决策理论。研究面向自主无人系统的协同感知与交互,面向自主无人系统的协同控制与优化决策,知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论。
6.高级机器学习理论。研究统计学习基础理论、不确定性推理与决策、分布式学习与交互、隐私保护学习、小样本学习、深度强化学习、无监督学习、半监督学习、主动学习等学习理论和高效模型。
7.类脑智能计算理论。研究类脑感知、类脑学习、类脑记忆机制与计算融合、类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法。
8.量子智能计算理论。探索脑认知的量子模式与内在机制,研究高效的量子智能模型和算法、高性能高比特的量子人工智能处理器、可与外界环境交互信息的实时量子人工智能系统等。
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