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- 更新日期:2022-06-08
“反逻辑”斯坦福大学的研究者(如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题,需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理(如逻辑)能够达到所有的智能行为!ROGERSCHANK描述他们的“反逻辑”方法为SCRUFFY。常识知识库(如DOUGLENAT的CYC)就是SCRUFFYAI的例子,因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念!基于知识大约在年出现大容量内存计算机,研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件!
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.
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。
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其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能,如W!GREYWALTER的TURTLES和JOHNSHOPKINSBEAST。这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIOCLUB举行技术协会会议!直到,大部分人已经放弃这个方法,尽管在80年代再次提出这些原理。符号处理主条目:GOFAI当20世纪50年代,数字计算机研制成功,研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理.研究主要集中在卡内基梅隆大学,斯坦福大学和麻省理工学院,而各自有独立的研究风格。
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这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划,这是个成功的人工智能软件形式!“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识.子符号法一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法,一些则是子符号神经网络或其他新的方法!范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学(也使用ABSTRACTAGENTS的概念)!90年代智能AGENT范式被广泛接受!
共用的数学语言也允许已有学科的合作(如数学,经济或运筹学)!STUARTJ!RUSSELL和PETERNORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题,而没有考虑长远的强人工智能目标.集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序.主条目:控制论和计算神经科学20世纪40年代到50年代,许多研究者探索神经病学,信息理论及控制论之间的联系!
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