简介：许多朋友问有关人工智能驾驶道路的问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
机器学习。机器学习是人工智能的基本道路，人工智能的核心以及使计算机具有智能的基本方法。兵工智能，英语缩写是AI.这是一门研究和发展智能理论的新技术科学，用于模拟，扩展和扩展的方法，技术和应用系统。
人工智能的六种方式相互补充。根据查询相关的公共信息，人工智能的研究路径是互补的。
1.您心中的模拟，符号扣除
2.生理模拟，神经计算
3.行为模拟，控制演变
4.小组仿真，仿生计算
5. Bo Cai Guangjian，自然计算
6.原理分析，数学建模
7.以上提供了6种人工智能的方法和方法。每个人都有自己的优势和某些局限性。因此，这些研究渠道和方法不能彼此替代，但是共存和互补性之间的关系是无与伦比的。
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早期人工智能研究人员的解释，推理和解决问题直接模仿人类的逐步推理，就像玩棋盘游戏或逻辑推理模式一样。1980年代和1990年代的使用，概率和经济学概念，人工智能研究也发展得非常非常处理不确定或不完整信息的成功方法。
对于困难的问题，可能需要大量计算资源，即“爆炸的可能组合增加”：当问题超过一定规模时，计算机将需要天文数量的内存或操作时间。算法是人工智能研究项目。
人们
解决问题的方式通常是最快，最直观的判断，而不是意识。逐步推导，早期人工智能研究通常会逐渐衍生。夫人人工智能研究一直在“第二桌”中
符号“”解决方案问题的解决方案：实体药物的研究强调了感知的重要性。神经网络研究试图通过人类和动物的大脑结构来重现这一技能。
[编辑]知识表示的主要文章：知识表示和常识知识基础
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候选人]
规划智能代理必须能够设定目标并实现这些目标。他们需要一种建立可预测世界模型的方法（在数学模型中显示整个世界状态并预测他们的界限
为了改变这个世界），您可以选择最有效（或“价值”）行为。
在传统的计划问题中，假定智能代理在世界上具有影响力，因此它决定要做什么。但是，如果不是这样，它必须定期定期检查世界
该模型的状态是否与其自身的预测一致。如果它不符合，则必须更改其计划。因此，智能代理必须具有在不确定结果下推理的能力。
在多代理中，多代理计划使用合作和竞争来实现某些目标。使用进化算法和小组智慧可以实现总体紧急行为目标。
[编辑]研究主要文章：机器学习
[编辑]自然语言处理的主要文章：自然语言处理
[编辑]主要文章练习和控制：机器人技术
[编辑]感知的主要文章：机器感知，计算机视觉和语音识别
机器感知是指传感器输入的数据（例如摄像机，麦克风，声音和其他特殊传感器），然后推断world.computer愿景可以分析图像输入。也有语音识别，面部识别和面部识别和对象识别。
[编辑]社会主要文章：情感计算
感情
感觉和社交技能对聪明的代理人很重要。首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理可以预测他人的行为（这涉及要素
可以创建游戏理论，决策理论以及对人情感和情感感知能力的检测）。此外，对于良好的人类计算机互动，智慧推动者需要表现出情感。至少必须有礼貌地与人类打交道
道路。至少，它应该具有正常的情绪。
[编辑]创造力的主要文章：计算机创造力
人工智能的子领域代表理论的创造力（从哲学和心理学的角度来看）和现实（可以考虑特定实施系统的输出，或者是系统的识别和评估创造力）。效果包括人工直觉和人工直觉和人造想象力。
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候选人]
大多数具有多种智慧的研究人员都希望他们的研究最终将被包括在多元化的情报中（称为强大的人工智能），并结合上述所有技能并超过大多数人类能力。
为了实现上述目标，它可能需要拟人化特征，例如人造意识或人造大脑。
以上许多问题被认为是人工智能的完整性：为了解决其中一个问题，您必须解决所有问题。（推
原因），知道什么是（知识）并忠实地再现作者的意图（情感计算）。因此，机器翻译被认为是人工智能集成
相同的。
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强大的人工智能和虚弱人工智能人工智能的更为流行的定义也是该领域的早期定义。它是由约翰·麦卡锡（John McCarthy）在马萨诸塞理工学院当时在1956年的Dart Spear会议上提出的：
人工智能是为了使机器的行为看起来像是人们所显示的智能行为。但是，这种定义似乎忽略了强大的人工智能的可能性（见下文）。另一个定义是将人工智能作为人造机器的人工智能
智能所表明的。从通常的角度来看，人工智能的大部分定义可以分为四类，即机器“像人一样思考”，“像人”，“理性思维”和“理性行动”和“理性行动”。
在对行动或决策的广泛理解中，应该理解“行动”，而不是物理运动。
[编辑]强大的人工智能和强大的人工智能观点认为，可以创建可以真正推理和解决问题的智能机器。此外，这种机器可以被认为是有意识的和自我意识的。有两种强大的人工智能类型：
人们的人工智能，即机器的思维和推理就像人们的思想。
非类人的人工智能，即机器作为一个人具有完全不同的意识和意识，并使用完全不同的推理方式作为人类。
[编辑]虚弱的人工智能，虚弱的人工智能视图，认为不可能创建能够真正推理和解决问题的智能机器。这些机器看起来很聪明，但是它们并没有真正的智慧，也不会具有自主意识
目前，强大人工智能的研究目前停滞不前。研究人员不一定同意虚弱的人工智能，也不关心强大的人工智能和虚弱的人工智能之间的内容和差异。研究人员创造了大量看起来像聪明的机器，并取得了相当大的理论和实质性结果。
[编辑]强大人工智能的“强人人工智能”一词最初是由约翰·罗杰斯·希勒（John Rogers Hilller）为计算机和其他信息处理机创建的。它被定义为：
“强大的
人工智能认为，计算机不仅是研究人们思维的工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就在思考。
大脑和程序。行为和脑科学，第1卷。3，1980）
关闭
Yu Qiang的人工智能的争议与一个 - -le是理论和双重理论的更广泛的意义不同。辩论的要点是：如果机器的唯一工作原理是转换编码数据，它在考虑这台计算机吗？
Verler认为这是不可能的。。
在爱之间的对应关系的前提下，机器无法理解其处理的数据。基于此论点，Hilller认为，即使机器已经通过了图灵测试，也可能不会表明机器真的像一个人一样
思维和意识。
丹尼尔·C·丹内特（Daniel C. Dennett
人们认为人们只是一台灵魂机器。我们为什么认为：“人们可以拥有智力，而普通的机器不能”？他认为上述数据转换机可能具有思维和意识。
有
哲学家认为，如果有弱的人工智能，那么也可以实现强大的人工智能。例如，西蒙·布莱克本（Simon Blackburn）在其哲学教科书中思考
据说一个人看似“聪明”的动作并没有真正表明这个人真的很聪明。我永远不知道另一个人是否像我一样很聪明，或者只是她 /他只是看着
基于这个论点，起身是聪明的。
认为这是一个主观问题。
应该指出的是，虚弱的人工智能并没有完全反对强大的人工智能，也就是说，即使强大的人工智能可能是可能的，弱的人工智能仍然有意义。至少，当今的计算机可以做一些事情，例如算术操作，算术操作，等等，一百多年前，它们被认为是聪明的。
结论：以上是首席CTO注释引入的人工智能驾驶道路的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。