值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键!中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的!

　　他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序.这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHNMCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示,智能规划和机器学习。致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学。

　　这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)!计算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神经网络和联结主义.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴.统计学法90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题!这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。

正规哈尔滨魔力机器人机构

　　JOHNHAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)！[33]60年代，符号方法在小型证明程序上模拟思考有很大的成就!基于控制论或神经网络的方法则置于次要![34]60~70年代的研究者确信符号方法可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标！认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学,运筹学和经营科学！

　　AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用.一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统,而对这种系统的研究则是人工智能系统集成!分级控制系统则给反应级别的子符号AI和别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划.机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等!

　　 我司主营其他教育、培训领域的企业，主要以哈尔滨魔力机器人为主要产品，公司位于黑龙江省哈尔滨市道里区群力远大购物广场步行街B3-2-2，更多产品信息详情请上http://www.aimagiclab.com/查看。哈尔滨市魔力机器人科技有限公司愿与社会各界朋友共同合作、共创双赢、共创精彩明天！