人工智能记忆网络领域简介 人工智能基础

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一、人工智能读后感150字

1、人工智能是一门极富挑战性的科学,它涉及计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科的相互渗透。人工智能的研究课题广泛,旨在让机器学会思考,成为智能机器。这本书为我打开了一个全新的领域,让我对人工智能的发展和应用有了更深入的了解。

2、阅读这本书后,我认识到人工智能的发展不仅改变了我们的生活方式,还推动了科学技术的进步。同时,我也意识到人工智能带来的挑战,如就业结构的变化和伦理道德问题。

3、总的来说,这本书使我对人工智能有了更全面的认识,激发了我对这一领域的兴趣。在未来,我希望能进一步学习人工智能相关知识,为推动其发展贡献一份力量。

二、人工智能知识的分类方法

1、人工智能领域的分类包括,研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人,必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能主要有三个分支:

2、认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支,负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性,同时还持续不断地在数据挖掘、NLP(自然语言处理)和智能自动化的经验中学习。

3、a)数据,大量的数据2)机器学习AI(MachineLearningAI)

4、机器学习(ML)AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿,但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”,然后在没有过多的人为解释的情况下,用这些模式来预测结果,而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。

三、人工智能鼎盛期时间

1、人工智能鼎盛时间100年之后,称为厚人工智能时代,在哪个时代人的一切体力劳动工作将完全由人工智能代替,人口寿命提高50倍,生命科学将达到顶峰。人类寿命由个人的财富值来衡量,人与机器的结合将是常规操作,思维方式可以拷贝,记忆可以存储。但不允许思维方式跟记忆混合运行。

2、人工智能的厚时代人类进入星际文明,进行纬度穿梭提上日程,星空中的宇宙飞船来回穿梭如同今天路边的汽车,星际旅游星际探险星际工作出差。

3、开始使用宇宙级别超级人工智能进行模拟真实世界,调高速度只是为了提前预知未来。提前预知未来发生的灾难,但同时人类的命运真正变得在自己手中。

四、人工神经网络的发展历史

1、1943年,心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型,称为MP模型。

2、他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法,证明了单个神经元能执行逻辑功能,从而开创了人工神经网络研究的时代。

3、1949年,心理学家提出了突触联系强度可变的设想。

4、60年代,人工神经网络得到了进一步发展,更完善的神经网络模型被提出,其中包括感知器和自适应线性元件等。

5、M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后,于1969年出版了《Perceptron》一书,指出感知器不能解决高阶谓词问题。

6、他们的论点极大地影响了神经网络的研究,加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就,掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性,使人工神经网络的研究处于低潮。

7、在此期间,一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究,提出了适应谐振理论(ART网)、自组织映射、认知机网络,同时进行了神经网络数学理论的研究。

8、以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。

9、1982年,美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型,引入了“计算能量”概念,给出了网络稳定性判断。

10、1984年,他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型,为神经计算机的研究做了开拓性的工作,开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径,有力地推动了神经网络的研究,1985年,又有学者提出了波耳兹曼模型,在学习中采用统计热力学模拟退火技术,保证整个系统趋于全局稳定点。

11、1986年进行认知微观结构地研究,提出了并行分布处理的理论。

12、1986年,Rumelhart,Hinton,Williams发展了BP算法。

13、Rumelhart和McClelland出版了《Paralleldistributionprocessing:explorationsinthemicrostructuresofcognition》。

14、迄今,BP算法已被用于解决大量实际问题。

15、1988年,Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论,并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论,从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。

16、1988年,Broomhead和Lowe用径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)提出分层网络的设计方法,从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。

17、90年代初,Vapnik等提出了支持向量机(Supportvectormachines,SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。

18、人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视,美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”,国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。

19、在日本的“真实世界计算(RWC)”项目中,人工智能的研究成了一个重要的组成部分。

五、人工智能是可以独立思维的吗

1、首先人工智能在当前只是一个设想并没有真正意义的实现,至于能否实现,目前还没有任何人敢保证。

2、这是因为大脑的结构太过于复杂,而且最麻烦的是,大脑偏偏又很脆弱,因此在活体上进行实验来探索大脑的功能和工作原理有这巨大困难。

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