一、知识库的近义词
1、没有近义词，但是有别名：人工智能数据库。
2、知识库是指面向应用领域问题求解的需要，将知识用某种(或某些)知识表示方法表达、组织、存储在计算机中，便于使用和维护，既相互关联又相对独立的知识片集合。
3、知识库便于领域知识的检索、共享和管理，是基于知识系统(如专家系统)的重要组成部分。知识库是决定专家系统智能水平和成功与否的关键因素之一。知识库的构造必须使得其中的知识在使用的过程中能够被有效地存取和搜索；库中的知识能方便地被修改和编辑；同时对库中知识的一致性和完备性能进行检验。[1]
二、人工智能技术四大分支
是指对表征食物或者现象的各种形式的信息进行处理分析，以及对事物或者现象进行描述分析分类解释的过程。
是指俺就计算机怎么样模拟或者实现人类的学习行为，以获取新的知识或者技能，重新组织已存在的知识结构，不断完善自身的性能，以达到操作者使用的特定要求。
是指知识库的知识发现，通过各类算法搜索挖掘出有用的信息，用来进行市场分析、科学的探索、疾病的分析与预测等等。
是位了解决某类问题所产生的一些特定的模式算法。
三、人工智能诞生于哪一年人工智能研究最广泛的两个领域
1、人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”！
2、人工智能运用的最广泛的两个领域：专家系统和机器学习；
3、专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。
四、人工智能发展历程
1、人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现智能化的一种技术。其发展历程可以大致分为以下几个阶段：
2、人工智能诞生阶段（1956-1974年）：1956年，美国达特茅斯学院举办了首次人工智能会议，标志着人工智能学科的正式诞生。在这个阶段，人工智能的研究主要集中在推理、学习、自然语言处理等方面。
3、知识库阶段（1974-1980年代）：在这个阶段，人工智能研究开始注重利用专家知识来解决问题。研究者将专家知识存储在计算机中，形成专家系统，以帮助决策和问题求解。
4、过渡期阶段（1980-1995年）：这个阶段是人工智能发展的低潮期，主要原因是专家系统的应用受到限制，无法广泛应用于实际应用领域。同时，神经网络、遗传算法等新的研究方法也开始出现。
5、统计学习阶段（1995-2010年）：在这个阶段，机器学习开始成为人工智能的主要研究方向，特别是统计学习的兴起。此外，随着计算机硬件和互联网技术的发展，人工智能技术开始应用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等领域。
6、深度学习阶段（2010年至今）：深度学习是机器学习的一种，通过神经网络模拟人脑神经元之间的联接来实现对数据的学习和处理。随着计算机性能的提高和大数据的普及，深度学习技术得到了广泛应用，如人脸识别、语音识别、自动驾驶等。
7、总体来说，人工智能的发展历程经历了不断的起伏和变革，但其在各个领域的应用和发展前景仍然广阔。
五、人工智能包含哪些技术
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）包括许多技术和方法，主要可以分为以下几类：
1.机器学习（MachineLearning）：机器学习是一种通过样本数据训练机器系统来识别模式和规律的技术。其包括有监督学习、无监督学习、强化学习等方法。
2.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）：NLP是指使计算机学会理解、分析和生成人类语言的技术。主要包括词法分析、句法分析、语义分析、语音识别等。
3.计算机视觉（ComputerVision）：计算机视觉指让计算机系统具备识别、解析、理解和处理图像或视频的能力。这包括图像分割、目标检测、特征提取、视觉跟踪等。
4.专家系统（ExpertSystem）：专家系统是一种基于知识库和推理引擎的人工智能应用。它能够通过推理和决策帮助用户解决复杂的问题。
5.智能代理（IntelligentAgent）：智能代理是指一种具有自主性、协调性和自适应性的人工智能系统。包括简单反应、模型基础反应、目标导向反应、智能反应等多种类型。
6.深度学习（DeepLearning）：深度学习是一种基于人造神经网络的机器学习技术，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等。
总之，人工智能包含的技术非常广泛，不断发展变化，随着各种新技术的出现和应用，人工智能应用的领域正在不断拓展。
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