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A06B-6117-H208發那科購買
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    商品詳情

      A06B-6117-H208

      弱人工智能如今不斷地迅猛發展,尤其是2008年經濟危機后,美日歐希 望借機器人等實現再工業化,工業機器人以比以往任何時候更快的速度 發展,更加帶動了弱人工智能和相關領域產業的不斷突破,很多必須用 人來做的工作如今已經能用機器人實現。 而強人工智能則暫時處于瓶頸,還需要科學家們和人類的努力。 用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現人工智能技術平臺的機 器就是計算機,人工智能的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系 在一起的。除了計算機科學以外,人工智能還涉及信息論、控制論、自 動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多 門學科。人工智能學科研究的主要內容包括:知識表示、自動推理和搜 索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機 視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。 研究方法

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      符號處理 主條目:GOFAI 當20世紀50年代,數字計算機研制成功,研究者開始探索人類智能是否 能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內基梅隆大學, 斯坦福大學和 麻省理工學院,而各自有獨立的研究風格。JOHN HAUGELAND稱這些方法 為GOFAI(出色的老式人工智能)。[33] 60年代,符號方法在小型證明程 序上模擬高級思考有很大的成就。基于控制論或神經網絡的方法則置于 次要。[34] 60~70年代的研究者確信符號方法最終可以成功創造強人工 智能的機器,同時這也是他們的目標。

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