其实李德毅 人工智能的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解李德毅人工智能，因此呢，今天小编就来为大家分享李德毅 人工智能的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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2017年我国发布的新一代人工智能发展规划指出现在社会已经进入了
《新一代人工智能发展规划》中，明确指出了群体智能的研究方向，对于推动新一代AI发展有着十分重大的意义。
目前以互联网及移动通信为纽带，人类群体、物联网和大数据已经实现了广泛和深度的互联，使人类群体智能在万物互联的信息环境中日益发挥着越来越重要的作用，借此深刻地改变了AI领域。
李德毅祖籍
江苏
李德毅1944年11月出生于江苏省泰县，指挥自动化和人工智能专家，1967年毕业于南京工学院（现东南大学）无线电系，1983年于英国爱丁堡大学获博士学位，1994-1995年于美国哈佛大学进修，1996年，获少将军衔，1999年，当选中国工程院院士，2004年，当选国际欧亚科学院院士。现任全军信息化工作办公室副主任、总装备部科技委委员、国家自然科学基金委信息学部主任、中国科学院计算机语言信息工程中心首席科学顾问，2008年被聘为北京邮电大学计算机学院院长。
人工智能的不确定性是指
不确定性推理也可称为不精确推理
对不确定性推理的需求多种多样：
推理所需的信息不完备：竞争双方不知道对方信息
背景知识不足：疑难病症的机理
多种原因导致同一结果：疾病的诊断
信息描述模糊：目击者对嫌疑犯的描述
信息中含有噪声：做假帐，虚假统计报表，采集数据当中的噪声（雷达、声纳/化验）等
规则是模糊的：定性描述，如“如果刑事犯罪猖獗，就应加大打击力度”等
推理能力不足：天气预报的计算
解决方案不唯一：多个方案如何选优的问题
确定性推理失败的原因
惰性—如涉及例外的规则太多，无法枚举
理论的无知—如人类对于疾病和智能的探索
实践的无知—如对一个病人的病况的了解和测试
两种不确定性(uncertainty)
环境的不确定性—智能体几乎从来无法了解关于其环境的全部事实
反映环境的知识的不确定性—过于复杂而无组织—知识粥(knowledgesoup)
对不确定性的描述—概率理论
统计数据
证据组合
信度
现实的不确定性需要不确定性推理：将数值计算引入推理过程
继续使用逻辑联结词
真假值概率化，以表示某种可靠程度
在推理的前提和结论之间建立概率公式
应用：专家系统中的推理网络
PROSPECTOR系统
MYCIN系统
关于智能化时代的句子
三，无论过去、现在，还是未来，人类最大的敌人就是自己！
机器没有善恶，它们只是放大了人性的善恶。
中国人工智能学会理事长李德毅院士预言：“更可能出现的情况是，不同利益的人群，带领各自的机器人相互博弈、对抗，而不是人类在一个阵营，机器人在另一个阵营。”
——杨澜《人工智能真的来了》
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