這些范式可以讓研究者研究單獨的問題和找出有用且可驗證的方案，而不需考慮單一的方法。一個解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經(jīng)網(wǎng)絡或其他新的方法。范式同時也給研究者提供一個與其他領域溝通的共同語言--如決策論和經(jīng)濟學（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被***接受。AGENT體系結構和認知體系結構研究者設計出一些系統(tǒng)來處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用。一個系統(tǒng)中包含符號和子符號部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng) ，而對這種系統(tǒng)的研究則是人工智能系統(tǒng)集成。分級控制系統(tǒng)則給反應級別的子符號AI 和***別的傳統(tǒng)符號AI提供橋梁，同時放寬了規(guī)劃和世界建模的時間。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一個早期的分級系統(tǒng)計劃。人工智能是一門邊沿學科，屬于自然科學、社會科學、技術科學三向交叉學科。巢湖質(zhì)量人工智能應用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

當計算機出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學家為這個目標努力著。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個科學家的**了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計算機似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍（DEEP BLUE）計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。合肥品牌人工智能應用軟件開發(fā)銷售廠家計算機能做的事，像算術運算等，在百多年前是被認為很需要智能的。

智能模擬機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，**系統(tǒng)，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應與辨證處理。學科范疇人工智能是一門邊沿學科，屬于自然科學、社會科學、技術科學三向交叉學科。涉及學科哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發(fā)展觀。研究范疇語言的學習與處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法人類思維方式，**關鍵的難題還是機器的自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升。

認知模擬經(jīng)濟學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A，如認知科學， 運籌學和經(jīng)營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學沿襲下來，并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰?；谶壿嫴幌癜瑐悺ぜ~厄爾和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY認為機器不需要模擬人類的思想，而應嘗試找到抽象推理和解決問題的本質(zhì)，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學的實驗室致力于使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識表示， 智能規(guī)劃和機器學習. 致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學，而促成歐洲的其他地方開發(fā)編程語言PROLOG和邏輯編程科學.“反邏輯”斯坦福大學的研究者 (如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發(fā)現(xiàn)要解決計算機視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達到所有的智能行為。它必須改變它的計劃。因此智能代理必須具有在不確定結果的狀態(tài)下推理的能力。

大腦模擬主條目：控制論和計算神經(jīng)科學20世紀40年代到50年代，許多研究者探索神經(jīng)病學，信息理論及控制論之間的聯(lián)系。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡構造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學和英國的RATIO CLUB舉行技術協(xié)會會議。直到1960年， 大部分人已經(jīng)放棄這個方法，盡管在80年代再次提出這些原理。符號處理主條目：GOFAI當20世紀50年代，數(shù)字計算機研制成功，研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學， 斯坦福大學和麻省理工學院，而各自有**的研究風格。JOHN HAUGELAND稱這些方法為GOFAI（出色的老式人工智能）。 [31] 60年代，符號方法在小型證明程序上模擬高級思考有很大的成就?；诳刂普摶蛏窠?jīng)網(wǎng)絡的方法則置于次要。 [32]60~70年代的研究者確信符號方法**終可以成功創(chuàng)造強人工智能的機器，同時這也是他們的目標。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。巢湖質(zhì)量人工智能應用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

這是智能化研究者夢寐以求的東西。巢湖質(zhì)量人工智能應用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

強人工智能(BOTTOM-UP AI)強人工智能觀點認為有可能制造出真正能推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機器，并且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智能可以有兩類：類人的人工智能，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。非類人的人工智能，即機器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。弱人工智能(TOP-DOWN AI)弱人工智能觀點認為不可能制造出能真正地推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。巢湖質(zhì)量人工智能應用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

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