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人工智能的研究内容
人工智能的研究内容如下的：
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
扩展资料
智能模拟：机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。
学科范畴：人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。
涉及学科：哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
人工智能对科学探索的影响
其一是人工智能让科学传播中客体的“主体间性”得以实现，真正进入公众参与科学传播阶段。在科学传播发展历程的三个阶段中，科学共同体和普通公众之间构建了客观存在的“主—客体”关系，即使是当代的公众参与科学传播阶段，以科学家为核心的科学共同体依然是拥有科学技术知识优势的主体，普通公众还是需要获取科学技术的客体。
而到了强人工智能技术得到实现的时代，借助人工智能的强大数据搜寻、识别和分析能力，普通公众可以相对容易获取自己需要的、浅层的科学技术知识，普通公众不再被视为原子式的个体以客体呈现，而是与科学共同体初步建立互相理解、沟通的交往理性，构建主体与主体间的共在。
其二是人工智能借助智能机器人极大提升科学传播的效用，特别是面向儿童青少年的科学传播，人机交互将成为主要形态。人机交互是指人与计算机之间使用某种对话语言，以一定的交互方式，为完成确定任务的人与计算机之间的信息交换过程，不同的计算机用户具有不同的使用风格——他们的教育背景不同、理解方式不同、学习方法以及具备技能都不相同，这样就需要计算机系统不断升级，才能够迅速地识别和理解人的意图，提供更加“友好”的交流界面。
人工智能的技术发展，有效地提升了以人为本的人机交互技术，特别有利于帮助公众特别是未成年人参与科学传播。尤其是现在学习型机器人开始走进学校、走进家庭，长期来看，人工智能机器人将通过互动模式帮助儿童青少年从小爱科学、用科学，提高动手能力，培养科学思维和科学精神。
其三是人工智能将淡化科学传播中科学家的专长，而强化公众的交互思维和认知能力。在科学传播发展的三个阶段中，科学家可被理解为广泛地被公认为能够对某个相关问题或事情作出可靠的专业性分析或判断的人，因为相对于普通公众，科学家拥有专长知识，即使是公众参与科学传播阶段，科学家与公众的关系也是知识论上的专家与新手之间的关系。进入人工智能时代，在科学传播中，科学家的专长知识将被淡化，而普通公众在人工智能的帮助下，通过学习开源共享、参与协商、组建社区等实践，提升交互思维素养，同时提升独立思考、逻辑推理、信息加工等高阶认知能力。
在人工智能的帮助下，未来的科学传播将呈现以下三个特征：“深度社会化”“个性化”和“持续自我创新化”。其一“深度社会化”。在强人工智能技术的提升和帮助下，以往借助传统媒体和新兴媒体，以及在科技馆、图书馆、中小学课堂、社区等场所开展的科学传播，将拓展到家庭、人行道、电梯、商厦等任何地方，科学传播将无处不在、无时不出现，科学传播不再是科协、科学家和科学媒介记者等相关部门和人员单独承担的重任，而是全社会都能广泛参与的社会化事业。其二“个性化”。
星图金融（原苏宁金融）在人工智能方面有什么探索吗
在人工智能技术应用方面，星图金融建立了包括”AI+营销””AI+客服”“AI+运营”“AI+风控”等在内的全流程数字化客户服务体系，并广泛应用于支付、贷款、理财、保险等多个领域，升级业务生产和服务流程，让线上化、全场景、多渠道的实时触达服务成为常态。
人工智能研究的主要方法有哪四种
1.功能模拟法
符号主义学派也可称为功能模拟学派。他们认为:智能活动的理论基础是物理符号系统,认知的基元是符号,认知过程是符号模式的操作处理过程。功能模拟法是人工智能最早和应用最广泛的研究方法。功能模拟法以符号处理为核心对人脑功能进行模拟。本方法根据人脑的心理模型,把问题或知识表示为某种逻辑结构,运用符号演算,实现表示、推理和学习等功能,从宏观上模拟人脑思维,实现人工智能功能。
功能模拟法已取得许多重要的研究成果,如定理证明、自动推理、专家系统、自动程序设计和机器博弈等。功能模拟法一般采用显示知识库和推理机来处理问题,因而它能够模拟人脑的逻辑思维,便于实现人脑的高级认知功能。
功能模拟法虽能模拟人脑的高级智能,但也存在不足之处。在用符号表示知识的念时,其有效性很大程度上取决于符号表示的正确性和准确性。当把这些知识概念转换成推理机构能够处理的符号时,将可能丢失一些重要信息。此外,功能模拟难于对含有噪声的信息、不确定性信息和不完全性信息进行处理。这些情况表明,单一使用符号主义的功能模拟法是不可能解决人工智能的所有问题的
2.结构模拟法
联结主义学派也可称为结构模拟学派。他们认为:思维的基元不是符号而是神经元,认知过程也不是符号处理过程。他们提出对人脑从结构上进行模拟,即根据人脑的生理结构和工作机理来模拟人脑的智能,属于非符号处理范畴。由于大脑的生理结构和工作机理还远未搞清,因而现在只能对人脑的局部进行模拟或进行近似模拟。
人脑是由极其大量的神经细胞构成的神经网络。结构模拟法通过人脑神经网络、神经元之间的连接以及在神经元间的并行处理,实现对人脑智能的模拟。与功能模拟法不同,结构模拟法是基于人脑的生理模型,通过数值计算从微观上模拟人脑,实现人工智能。本方法通过对神经网络的训练进行学习,获得知识并用于解决问题。结构模拟法已在模式识别和图像信息压缩领域获得成功应用。结构模拟法也有缺点,它不适合模拟人的逻辑思维过程,而且受大规模人工神经网络制造的制约,尚不能满足人脑完全模拟的要求。
3.行为模拟法
行为主义学派也可称为行为模拟学派。他们认为:智能不取决于符号和神经元,而取决于感知和行动,提出智能行为的“感知——动作”模式。结构模拟法认为智能不需要知识、不需要表示、不需推理；人工智能可能可以像人类智能一样逐步进化;智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。
智能行为的“感知——动作”模式并不是一种新思想,它是模拟自动控制过程的有效方法,如自适应、自寻优、自学习、自组织等。现在,把这个方法用于模拟智能行为。行为主义的祖先应该是维纳和他的控制论，而布鲁克斯的六足行走机器虫只不过是一件行为模拟法(即控制进化方法)研究人工智能的代表作,为人工智能研究开辟了一条新的途径。
尽管行为主义受到广泛关注,但布鲁克师的机器虫模拟的只是低层智能行为,并不能导致高级智能控制行为，也不可能使智能机器从昆虫智能进化到人类智能。不过,行为主义学派的兴起表明了控制论和系统工程的思想将会进一步影响人工智能的研究和发展。4.集成模拟法
上述3种人工智能的研究方法各有长短，既有擅长的处理能力,又有一定的局限性。仔细学习和研究各个学派思想和研究方法之后，不难发现,各种模拟方法可以取长补短,实现优势互补。过去在激烈争论时期,那种企图完全否定对方而以一家的主义和方法主宰人工智能世界的氛围,正被互相学习、优势互补、集成模拟、合作共赢、和谐发展的新氛围所代替。
采用集成模拟方法研究人工智能,一方面各学派密切合作,取长补短,可把一种方法无法解决的问题转化为另一方法能够解决的问题;另一方面,逐步建立统一的人工智能理论体系和方法论,在一个统一系统中集成了逻辑思维、形象思维和进化思想,创造人工智能更先进的研究方法。要完成这个任务,任重而道远。
关于探索人工智能，探索人工智能观后感的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。