强弱对比人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（JOHN MCCARTHY）在1956年的达特矛斯会议（DARTMOUTH CONFERENCE）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。庐江定制人工智能应用软件开发供应商

可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。铜陵本地人工智能应用软件开发量大从优关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（DUALISM）的争论。

自下而上， 接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神经网络和联结主义. 这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。统计学法

这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被***接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统 ，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI 和***别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。

可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（HEU- RISTIC）法而设法巧妙的解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要很长时间，对于这样的问题，人能在很短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在*是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。瑶海区定制人工智能应用软件开发现货

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DARTMOUTH会议后的7年中，AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义，会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了. CARNEGIE MELLON大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战：下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统，例如在"逻辑**"中减少搜索；还有就是建立可以自我学习的系统.1957年一个新程序，"通用解题机"（GPS）的***个版本进行了测试.这个程序是由制作"逻辑**" 的同一个组开发的.GPS扩展了WIENER的反馈原理，可以解决很多常识问题.两年以后，IBM成立了一个AI研 究组.HERBERT GELERNETER花3年时间制作了一个解几何定理的程序.庐江定制人工智能应用软件开发供应商

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