人工智能學(xué)習(xí)的主要技術(shù)及其發(fā)展趨勢(shì)
目前人工智能學(xué)習(xí)研究的3個(gè)熱點(diǎn)是:
智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語(yǔ)言、說(shuō)話表達(dá),甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯,而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此,智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值,又有基礎(chǔ)的理論意義。目前,智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果,文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯以及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究?jī)?nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇和承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體,比對(duì)象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨(dú)立地完成任務(wù),而且可以和環(huán)境交互,與其他主體通信,通過(guò)規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。
多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為,最終實(shí)現(xiàn)問題求解。目前對(duì)主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語(yǔ)言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。新一代的智能技術(shù)是指80年代以來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)的以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、Agent為主要代表的計(jì)算只能技術(shù),其中主要具有學(xué)習(xí)進(jìn)化與自組織的能力。