人工智能需要學(xué)什么？需要學(xué)習(xí)什么算法？

你以為人工智能離我們還有很遠(yuǎn)?其實(shí)，它已經(jīng)開始在我們的生活中滲透，我們?cè)S多人使用的產(chǎn)品都是帶有人工智能的，在未來(lái)幾年，人工智能將是一大發(fā)展趨勢(shì)，也將是時(shí)代熱點(diǎn)。那么，學(xué)習(xí)人工智能，我們要掌握哪些知識(shí)呢?

知識(shí)表示是人工智能的基本問(wèn)題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識(shí)表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。

常識(shí)，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理,就會(huì)從不同的角度來(lái)將常識(shí)和處理常識(shí)表達(dá)出來(lái)。

問(wèn)題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過(guò)程，由于表示知識(shí)的方法有多種，推理方法也有多種。推理過(guò)程有兩種，即演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識(shí)處理的需要，近幾年來(lái)提出了多種非演澤的推理方法，如連接機(jī)制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。

人工智能求解問(wèn)題的方法是搜索，搜索策略決定著問(wèn)題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系?？煞譃闊o(wú)信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來(lái)表示，啟發(fā)式知識(shí)利用得越充分，求解問(wèn)題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬(wàn)節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問(wèn)題。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另外一個(gè)重要的課題。機(jī)器學(xué)習(xí)指的是在特定的知識(shí)表示意義下獲得新知識(shí)的過(guò)程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。

知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)組成。知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí)，當(dāng)知識(shí)量大表示的方法又多，合理組織知識(shí)并管理是非常重要的。推理機(jī)在問(wèn)題求解時(shí)，規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略，推理過(guò)程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)或采用黑板機(jī)制。若是在知識(shí)庫(kù)中存入的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識(shí)，則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為了適應(yīng)求解復(fù)雜的問(wèn)題的需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)的發(fā)展，這時(shí)知識(shí)共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問(wèn)題。

需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等的數(shù)學(xué)，線性的代數(shù)，概率論數(shù)理的統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)的過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。

需要積累的算法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法;當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時(shí)間的積累。

人工智能是現(xiàn)代的高科技領(lǐng)域，將其運(yùn)用到生活中，可以讓我們的生活更加簡(jiǎn)單，現(xiàn)在的機(jī)器并不僅僅是機(jī)器，它同樣像人類，具備人類最基本的思維方式。在未來(lái)幾年，微商貨源小編覺得，ai人工智能將更加深入我們的生活。

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