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更新日期：2022-06-06

产品说明

　　80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别.很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题！自下而上,接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题！他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。

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　　这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)!计算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神经网络和联结主义.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。统计学法90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题！这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因!

　　“反逻辑”斯坦福大学的研究者(如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为!ROGERSCHANK描述他们的“反逻辑”方法为SCRUFFY.常识知识库(如DOUGLENAT的CYC)就是SCRUFFYAI的例子,因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件.

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　　共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）！STUARTJ!RUSSELL和PETERNORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标！集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统.简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序!主条目：控制论和计算神经科学20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系！

　　值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和先应用领域.不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键！中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的.

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