
2019-2025年中国医疗IT行业发展前景及投资风险预测分析报告
人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步。
人工智能可以应用在哪些领域?
1、问题求解
人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程度中应用的某些技术,如向前看几步,把困难的问题分解成一些较容易的子问题,发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是,尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念,在人工智能中叫问题表示的选择,人们常能找到某种思考问题的方法,从而使求解变易而解决该问题。到目前为止,人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题,即搜索解答空间,寻找较优解答。
2、逻辑推理与定理证明
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一,其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证,不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且许多非形式的工作,包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化,因此,在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
3、自然语言处理
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例,经过多年艰苦努力,这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情境为基础,注重大量的常识——世界知识和期望作用,生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
4、智能信息检索技术
信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
5、专家系统
专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面,专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如:PROSPECTOR系统(用于地质学的专家系统)发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平,可供数百人在化学结构分析方面的使用。MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果,对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。
人工智能的发展现状和发展前景如何?
目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,Soar 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。
80 年代,以纳维尔(Newell)为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。目前的Soar已经显示出强大的问题求解能力。在Soar中已实现了30多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统),如RI(用产生式规则表达知识,采用正向推理的控制结构,用OPSS语言写成。)等。rooks提出了人工智能的一种新的途径,认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化。在它的研究中突出4 个概念:
1) 所处的境遇,机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。
2) 具体化,机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈。
3) 智能,智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。
4) 浮现,从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。

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