大家好，如果您还对2014人工智能不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享2014人工智能的知识，包括2014年人工智能的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
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人工智能早期著名实验
人们直到1950年代才对人工智能真正的潜力进行了调查，产生了“人工智能”这一想法，而人工智能的诞生可谓是饱经沧桑。
英国人艾伦·图灵是一位数学家，每天的日常就是不停的算题，有一天他顿悟了“人算不如天算”，要是能有机器替人算就好了，于是他构思了一个机器：图灵机。
简单的说就是用机器模拟人的计算方式，图灵觉得照这个套路，机器也可以取代人。于是他又做了个实验，让人和机器同时回答问题，看看大家能不能分辨出哪个是机器。
这就是著名的图灵测试。当时很多小伙伴都惊呆了，原来世界是可以算出来的！随后这类觉得凡事都能算，只要告诉机器怎么算就ok的人，称为“符号计算学派”。
还有另一类人认为：人思考问题，得出结论未必靠的是算法，全是靠脑子想出来的。有个专家发现人脑里有很多神经元，它们可以接受、处理、互相传递信息，协同工作，人脑就靠这张神经网络处理各种复杂的问题。这就是赫布理论。
既然人脑可以联合学习，那就用机器模拟我们的神经元，这就是第一个神经网络机。用机器模拟人脑运转的流派，叫做“神经计算学派”。
虽然两个学派走的路不一样，但目的都是想让机器代替人。1956年，两派人在达特茅斯会议上，给这一系列的机器命名为“人工智能（AI）”
举例说明人工智能在我国的应用
1、虚拟个人助理
Siri，GoogleNow和Cortana都是各种渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能数字个人助理。
总归，当你用你的声响提出要求时，他们会协助你找到有用的信息;你能够说“最近的我国饭馆在哪里？”，“今日我的日程安排是什么？”，“提醒我八点打电话给杰里”，帮手会经过查找信息，转播手机中的信息或发送指令给其他应用程序。
人工智能在这些应用程序中十分重要，由于他们搜集有关恳求的信息并运用该信息更好地辨认您的言语并为您供给适合您偏好的结果。
微软标明Cortana“不断了解它的用户”，而且终究会开展出猜测用户需求的能力。虚拟个人助理处理来自各种来历的许多数据以了解用户，并更有效地协助他们组织和跟踪他们的信息。
2、视频游戏
事实上，自从第一次电子游戏以来，视频游戏AI现已被运用了很长一段时间-人工智能的一个实例，大多数人可能都很熟悉。
可是AI的复杂性和有效性在曩昔几十年中呈指数级添加，导致视频游戏人物了解您的行为，呼应刺激并以不行预知的方法做出反应。2014年的中心地球：魔多之影关于每个非玩家人物的个性特征，他们对曩昔互动的回想以及他们的可变方针都特别有目共睹。
“孤岛惊魂”和“使命呼唤”等第一人称射击游戏或许多运用人工智能，敌人能够剖析其环境，找到可能有利于其生存的物体或举动;他们会采纳保护，查询声响，运用侧翼演习，并与其他AI进行沟通，以添加取胜的时机。
就AI而言，视频游戏有点简略，但由于职业巨大的商场，每年都在投入许多精力和资金来完善这种类型的AI。
3、在线客服
现在，许多网站都提供用户与客服在线聊天的窗口，但其实并不是每个网站都有一个真人提供实时服务。在很多情况下，和你对话的仅仅只是一个初级AI。大多聊天机器人无异于自动应答器，但是其中一些能够从网站里学习知识，在用户有需求时将其呈现在用户面前。
最有趣也最困难的是，这些聊天机器人必须擅于理解自然语言。显然，与人沟通的方式和与电脑沟通的方式截然不同。所以这项技术十分依赖自然语言处理(NLP)技术，一旦这些机器人能够理解不同的语言表达方式中所包含的实际目的，那么很大程度上就可以用于代替人工服务。
4、购买预测
如果京东、天猫和亚马逊这样的大型零售商能够提前预见到客户的需求，那么收入一定有大幅度的增加。亚马逊目前正在研究这样一个的预期运输项目：在你下单之前就将商品运到送货车上，这样当你下单的时候甚至可以在几分钟内收到商品。
毫无疑问这项技术需要人工智能来参与，需要对每一位用户的地址、购买偏好、愿望清单等等数据进行深层次的分析之后才能够得出可靠性较高的结果。
虽然这项技术尚未实现，不过也表现了一种增加销量的思路，并且衍生了许多别的做法，包括送特定类型的优惠券、特殊的打折计划、有针对性的广告，在顾客住处附近的仓库存放他们可能购买的产品。
这种人工智能应用颇具争议性，毕竟使用预测分析存在隐私违规的嫌疑，许多人对此颇感忧虑。
5、音乐和电影推荐服务
与其他人工智能系统相比，这种服务比较简单。但是，这项技术会。
人工智能组成模块
人工智能包括五大核心技术：计算机视觉，机器学习，自然语言处理，机器人技术，生物识别技术。
1、计算机视觉：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2、机器学习：
机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3、自然语言处理：
对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4、机器人技术：
近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5、生物识别技术：
生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
人工智能发展史60个字
人工智能发展史:
第一个是启动期(1956～1966)。1956年夏季，在美国达特茅斯学院，约翰·麦卡锡、马文·闵斯基等科学家聚在一起，举办了长达两个月的在当时人看来无用的神仙对话：如何在机器上实现人类的智能。后经约翰·麦卡锡提议，正式采用了人工智能这一术语，第一次将人工智能作为一门独立学科的研究方向。1958年约翰·麦卡锡发明了表处理语言LISP，这种语言成为建造智能系统的重要工具。会议之后，人类开始了机器模拟人类学习过程的探索。
第二个是萧条波折期（1967～1974）。迅速发展的人工智能取得的一些瞩目成果，使人们产生了乐观情绪。然而，当人们进行了深入的工作后，发现人工智能研究碰到的困难比想像的要多得多。比如，在机器翻译方面，词到词的词典映射法没有成功。在神经网络技术方面，电子线路模拟人脑神经元没有成功；国际象棋走第一步就有10120种可能（组合爆炸）。人工智能的研究进入了萧条、波折时期。有人说，只有上帝才能创造智能，人类不可能创造生命。还有人认为，亘古以来就没有会思考的机器，人工智能就像炼金术、星相学一样是骗人的迷信。在这样的背景下，很多国家和机构减少了对人工智能研究的投入。
第三个是兴旺期(1975～1998)。1977年第五届国际人工智能联合会会议上，费根鲍姆教授系统地阐述了专家系统的思想，并提出了“知识工程”的概念。知识工程的概念使人工智能的研究又有了新的转折点，即从获取智能的基于能力的策略，变成了基于知识的方法研究。知识工程的方法很快渗透了人工智能各个领域，促使人工智能从实验室研究走向实际应用。
进入20世纪90年代，人工智能出现研究高潮，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。人工智能面向实际应用，深入到社会生活的各个领域，出现了欣欣向荣的景象。
2014人工智能和2014年人工智能的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！
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