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关键词

浅谈逻学与

摘 要 : 的产生与发展和逻学的发展密不可分。逻学为的研究提供了根本观点与方法,而逻方法则是研究中的主要形式化具。 本文从逻学为的研究提供理论基础出发,讨论了经典逻和非经典逻中的应用,以及在逻学发展方向上的影响与作用。    主要研究用方法模拟和扩展,最终实现机器研究与的思维研究密切相关。逻学始终是研究中的基础科学问题,它为研究提供了根本观点与方法。   3.1 经典逻的应用   诞生后的20年间是逻推理占统治地位的时期。1963年,纽厄尔、西蒙等制的“逻理论机”数学定理证明程序(LT)。 在此基础之上,纽厄尔和西蒙制了通用问题求解程序(GPS),开拓了“问题求解”的一大领域。经典数理逻只是数学化的形式逻,只满足的部分需要。

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、强、超

文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    最适合程语言:JAVA程序

    可用于开发项目的程序程语言列表,包括Python,POP-11,C ++,MATLAB,Java,Lisp和Wolfram语言。在本文中,你会了解Java程序程如何与配合使用。 ? Java是最好的选择,因为它提供了一种简单的码算法,由许多算法组成,如搜索算法,自然语言算法和神经网络。Java还允许可伸缩性,这是项目的最佳特征。 是计算机科学的一个分支,致力于创建一个一样作和作出反应的机器。作方式与脑的作和解决问题的思维方式一样,同时也是研究软件和系统开发的结果。 适应度测试通常包括生成的输出的大小和译器执行的速度。Java程序程的应用游戏 :在象棋,井字棋,扑克等战略游戏中扮演着重要的角色。大部分游戏都有明确的规定。 如果你找不到合适的来完成这项作,你可以在网上发布兼职作。总结:本文给出了关于Java程序程的信息。它涵盖了Java程序程的不同应用,并给出了遗传算法作的基本知识。

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    之经典逻推理

    参考链接: 归纳推理与演绎推理之间的差异之经典逻推理 课程复习笔记专题  绪论   之知识表示   之搜索方法  之经典逻推理  之专家系统  之不确定推理方法   之机器学习 一、推理的基本概念 1、推理方式及分类 按推理逻基础分类:  演绎推理:  演绎推理是从已知的一般性知识出发,去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论 二、自然演绎推理  从一组已知为真的事实出发,直接运用经典逻中的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理。 例 设已知如下事实:  (1) 只要是需要程序的课,王程都喜欢。  (2) 所有的程序设计语言课都是需要程序的课。  (3) C是一门程序设计语言课。  求证:王程喜欢C这门课。  证明:首先定义谓词  Prog(x) x是需要程序的课。  谓词逻的归结原理  在谓词逻中,由于子句集中的谓词一般都含有变元,因此不象命题逻那样直接消去互补文字。而需要先用一个最一般合一对变元进行代换,然后才进行归结。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。? 作为中小型企业,可以采取世面上流行的产品快速的实现刷脸登录需求。目前比较流行脸检测产品如下Face++腾讯优图科大讯飞百度云AI接下来 小将根据百度云AI来给大家做一个简单的demo

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    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。 假新闻 假视频 假音频已经被用来自动创建假新闻故事。例如,OpenAI 的原型 GPT-2 文本生成系统使用机器学习来翻译文本、回答问题和写假新闻。

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 的发展可以分为两个时期,第一代主要以符号为主,也就是靠逻推理来做出简单的判断,并不是非常化,第二代主要以机器计算为主,靠着机器像一样收集数据不断学习,积累经验,再次遇到时运营积累的经验解决并积累新的经验 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史1.2 的诞生是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 20世纪70年代末成了的寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗? 我的回答是:“至少从现在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。”(未完待续...)?

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    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基本概念1.1 啥是?当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么? 我回答:。 接着大约会得到以下四种问题: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机器帮助我们呢? AI和有什么区别? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试的。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考吗?“思考”,大多数会想到计算,应该是的专长。

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除)相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了)二 行业冲突客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。训练成本的窘境。接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

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    全书共分为6个章节,6个主题:现状发展历程类有威胁吗目前的典型应用场景带来的创新创业机遇时代教育与个发展用第一章中提到的Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 这有点儿像《三体Ⅱ:黑暗森林》中,在三体入侵舰队毁灭类太空舰队后,罗的待遇。主角罗先是被寄予拯救类的厚望而被抬上神坛,但并未给到民众一个符合预期的计划而又惨遭唾弃。 会威胁到类吗先科普三个概念:弱也称限制领域或应用型,指的是专注于且只解决特定领域问题的,也是当前所处的阶段。 强又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 ;而在这之后一个半小时,这个强变成了超达到了普通类的17万倍。

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。

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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。一、体的概念研究的对象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

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    谷歌增强了的逻推理

    被称为神经网络的系统可以识别图像、翻译语言,甚至掌握古老的围棋游戏。但它们处理复杂的数据或变量之间关系的力依然很有限,这使得它们还无法胜任需要逻推理的任务。 DeepMind的系统使用相同的技术来解决需要推理过程的难题。在使用20种不同类型的问题和相应答案进行培训后,系统学会了进行准确的推导。 DeepMind公司的计算机科学家、论文作者之一Alex Graves表示:虽然DeepMind的技术只证明了其在问题上的有效性,它也可以被用于在真实世界的海量数据中进行推断的任务。 虽然DeepMind的解决的问题很简单,Yoshua Bengio将其看作一个信号,即神经网络正在向超越模仿类模式识别任务(如推理)的阶段发展。 “如果我们想创造类水平的,这种扩展是非常重要的。”

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    『No21:  --机器视觉的商业逻

    迫于生活的压力,最近的更新的频度,吓,好在没催更。 本期的主题:--机器视觉的商业逻是一个非常热门的话题,涌现了诸多的公司,每家公司都标榜自己是公司。 那么其中机器视觉类的公司的商业逻是什么?本期就从后端的角度,讲述--机器视觉的商业逻。1. 机器视觉机器视觉的核心是识别。有识别物体的,也有识别的。 安防领域,集成了,又会发生什么样的火花?传统主要做监控,发生异常,可以及时处理,加入,可以用于防范、预测。此时的摄像头已经不是传统意义上的摄像头,它变成了一个数据采集入口。 门禁传统的门禁,需要的带有芯片的卡,这样才通过某通道。加入之后,只需识别脸特征,比对历史数据库内内容,可以感知是否有权限进入,识别速度快、精准对高。 前面说了,集成的摄像头,是数据采集源头。针对采集到的脸信息,可以分析出用户的基本信息,比如性别,年龄。

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    Python经典算法之逻回归

    estimator, test.pkl) 加载:estimator = joblib.load(test.pkl) 注意: 1.保存文件,后缀名是**.pkl 2.加载模型是需要通过一个变量进行承接 3.逻回归 3.1 逻回归介绍【****】 1.逻回归概念 解决的是一个二分类问题 逻回归的输入是线性回归的输出 2.原理 1.输入: 线性回归的输出 2.激活函数 sigmoid函数 把整体的值映射到 再设置一个阈值 3.2 逻回归api介绍【*】 sklearn.linear_model.LogisticRegression() 注意:回归,分类api有时候是可以混合使用的3.3 案例:癌症分类预测-良/恶性乳腺癌肿瘤预测 【**】 1.获取数据 2.基本数据处理 2.1 缺失值处理 2.2 确定特征值,目标值 2.3 分割数据 3.特征程(标准化) 4.机器学习(逻回归) 5.模型评估3.4 分类评估方法【***】

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    哪一种程语言适合?——Python在中的作用

    谷歌的AI击败了一位围棋大师,是一种衡量突然的快速发展的方式,也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。是一种未来性的技术,目前正在致力于研究自己的一套具。 这些发展必然提高了科学家和巨匠们对的兴趣,这也使得开发者们了解创建应用的真实本质。开发这些需要注意的第一件事是:哪一种程语言适合? 你所熟练掌握的每一种程语言都可以是的开发语言。 程序可以使用几乎所有的程语言实现,最常见的有:Lisp,Prolog,CC++,近来又有Java,最近还有Python. AI的Python库总体的AI库 AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs的“:一种现代的方法”的算法 pyDatalog:Python中的逻程引擎 SimpleAI:Python 实现在“:一种现代的方法”这本书中描述过的的算法。

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    ·2018

    去年的AI风起云涌的2017匆匆而过。在这一年里,大家共同经历了很多:?AlphaGo,Alpha Zero等一些列棋牌程序狂虐类高手;自动驾驶商业企业全面开花,e.g. 仅百度系自动驾驶初创企业,融资规模在千万美元量级以上的,就已经不下十家;深度学习狂热席卷世界……AI的伴生趋势在过去的5-10年中,,AI,从一个冷僻的计算机研究领域成为吸纳世界热钱的黑洞,这一趋势与如下变化相伴相生 万物互联;计算力的巨大提升和计算资源的日益廉价;数据正在成为新的战略资源;机器学习深度学习正在成为新的动力引擎。今年的AI在接下来的一年里,AI又将去向何方?我们且先做个推测:? 大企业对于AI学术领军物的追捧还会持续一段时间,但逐步会将重点转移到AI对业务的实际支持上。AI落地点将进一步明确,并开始涌现出确实为用户提供良好体验的产品。? ;聊天机器开发平台等……“傻瓜式”具,使得更多的中小企业和个可以结合通用技术和自身数据,开发个性化应用。

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    必知:的发展史

    1.2的发展史的研究不仅与对的思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到的历史,应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献,他们为研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表物。 以往该试验几乎是衡量机器的唯一标准,但是从九十年代开始,现代领域的科学家开始对此试验提出异议:反对封闭式的,机器完全自主的;提出与外界交流的,机交互的。 McCarthy也被尊为之父。50年代--70年代◆50年代初开始有了符号处理,搜索法产生。的基本方法是逻法和搜索法。最初的搜索应用于机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。 传统的研究是的基于逻的,深思熟虑的。现代的是研究直觉、顿悟、形象思维的。与模式识别的研究有密不可分的联系。

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    未来的将不再是“

    由此,我们将不再感知到其的“性”。第三,也是最重要的,当的后果和技术变化的细节已经超出了类的感知和理解力的时候,将逃脱类的监控。 在这方面,或许不再是对自身最重要的测量标准。中的“”二字正在失去其意义。今天,正在塑造,而也已开始越来越多地塑造类的。 目前,新设计出的学习游戏使得儿童够学习程和机器技术,让他们熟悉系统及其可性。 正如程和媒体素养被视为当今的核心技一样,理解和影响系统的力将成为未来的核心技。通过这种方式,将进化成一个平台,像互联网一样的基础设施。 当类和系统之间够更加完美无缝地缠绕在一起的时候,之间的边界或许也会消融。“”一词中的“”二字将会消失,而的概念也将变得无关紧要和过时。

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