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[導(dǎo)讀]問:人工智能(AI)的分支有什么?答:這里有一個列表,但肯定缺少某些分支,因為目前沒有人能確定。其中一些可能會被視為概念或主題,而不是完整的分支。邏輯AI 一個程序?qū)τ谒仨毱鹱饔玫木唧w情況事實世界的大體了

問:人工智能AI)的分支有什么?

答:這里有一個列表,但肯定缺少某些分支,因為目前沒有人能確定。其中一些可能會被視為概念或主題,而不是完整的分支。

邏輯AI 一個程序?qū)τ谒仨毱鹱饔玫木唧w情況事實世界的大體了解,且其目標(biāo)全部由某種數(shù)學(xué)邏輯語言的語句表示。程序通過推斷某些行動適于實現(xiàn)其目標(biāo),決定要做什么。第一篇提出這個概念的文章是[McC59]。[McC89]是較新的總結(jié)。[McC96b]列出了邏輯AI涉及的一些概念。[Sha97]是重要教材。

搜索 AI程序常檢查大量的可能性,例如:一盤棋中的走棋或定理證明程序給出的推論。有關(guān)如何在各個領(lǐng)域更有效地進(jìn)行搜索正不斷發(fā)現(xiàn)。

模式識別 當(dāng)一個程序要進(jìn)行某種觀察,它常被編程為將其所見與一個模式比較。例如,視覺程序可能會嘗試在一個場景中匹配眼睛和鼻子模式,以便找出一張臉。對更為復(fù)雜的模式,如在自然語言文本中,在國際象棋中,或在某些事件的歷程中,也進(jìn)行了研究。這些更復(fù)雜的模式需要與已研究的最簡單模式完全不同的方法。

表示 有關(guān)世界的事實必須以某種形式表示。通常使用數(shù)學(xué)邏輯語言。

推理 從一些事實可以推斷其他事實。數(shù)學(xué)邏輯演繹對于某種目的是足夠的,但自上世紀(jì)70年代以來,已新增非單調(diào) 推理的邏輯方法。最簡單的一種非單調(diào)推理方法是默認(rèn)推理,其中結(jié)論由系統(tǒng)默認(rèn)值推斷出,但如果有反面證據(jù),則可以撤銷該結(jié)論。例如,當(dāng)我們聽到鳥叫,我們?nèi)祟悤茢嗨茱w,但當(dāng)我們聽到的是企鵝時,這一結(jié)論可以被逆轉(zhuǎn)。正是結(jié)論會撤銷的可能性,構(gòu)成了這種推理的非單調(diào)性質(zhì)。普通的邏輯推理是單調(diào)的,可從前提集合中得到的結(jié)論集合,是前提的單調(diào)增加函數(shù)。界限是非單調(diào)推理的另一種形式。

常識認(rèn)識和推理 這是AI距離人類水平最遠(yuǎn)的領(lǐng)域,但其實自上世紀(jì)50年代以來,它就是活躍的研究領(lǐng)域。雖然已經(jīng)有相當(dāng)大的進(jìn)展,例如在開發(fā)非單調(diào)推理 系統(tǒng)和行動理論方面,但還需要更多的新思路。CYC系統(tǒng)包含許多常識事實,但質(zhì)量參差不齊。

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從經(jīng)驗中學(xué)習(xí) 程序就這樣做?;谶B接機(jī)制 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的人工智能方法專門研究“從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)”。邏輯中也有規(guī)律學(xué)習(xí)的表達(dá)。[Mit97]是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的綜合性本科教材。程序只能學(xué)習(xí)他們的形式體系可以表示的事實或行為,且不幸的是,學(xué)習(xí)系統(tǒng)幾乎都基于非常有限的信息表示能力。

規(guī)劃 規(guī)劃程序開始于關(guān)于世界的一般事實(特別是行動影響的事實),關(guān)于具體情況的事實和關(guān)于目標(biāo)的聲明。從這些事實中,它們產(chǎn)生實現(xiàn)這一目標(biāo)的策略。在最常見的情況下,策略僅僅是一個動作序列。

認(rèn)識論 這是關(guān)于解決世界上的問題所必需的各種知識的研究。

本體論 本體論是關(guān)于存在的各種事物的研究。在人工智能中,程序和語句處理各種對象,而我們研究這些種類是什么,其基本性質(zhì)是什么。從上世紀(jì)90年代開始重視本體論。

啟發(fā)法 啟發(fā)法是試圖發(fā)現(xiàn)某事物或在程序中嵌入想法的一種方式。在人工智能中,使用不同的術(shù)語。啟發(fā)式函數(shù) 用在一些搜索方法中以衡量搜索樹中的一個節(jié)點離一個目標(biāo)有多遠(yuǎn)。啟發(fā)式判斷 比較搜索樹中的兩個節(jié)點,如果其中一個優(yōu)于另一個,即構(gòu)成朝目標(biāo)方向的前進(jìn),可能更為有用。

遺傳編程 遺傳編程是一種用于使程序通過匹配隨機(jī)Lisp程序并在無數(shù)代中選擇最適當(dāng)?shù)亩鉀Q一個任務(wù)的技術(shù)。它正由John Koza的小組開發(fā),這里有一個教程。

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