问题一：人工智能是怎么实现的？ 10分 人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering
approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling
approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic
Algorithm，简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural
Network，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
问题二：自己如何制作一个人工智能 数码时代以来，人工智能的硬件条件已经成熟了。
目前困扰人工智能研究的主要问题是，功能程序碎片化不能满足模仿人类智能的需求。一个程序对应一个功能，这与人类智能的一体和谐、各功能相互相应天衣无缝的特征相差很远。实现操作系统与应用程序一体化，例如手机不必安装任何应用程序驱动程序，只原创输入或下载相关知识含义，即可实现所需功能。顶多做试运行及调试即可。操作系统会自己去了解认识自己拥有什么。即我有什么样的身体。功能及表达方式将随机主喜好，及想象力，而自主增加，实现功能及成长的无限diy，实现这样一体化以后，你的梦想就将很快实现。
其中的难点是，操作系统智能化。
而智能化的难点是，既要保证输入/输出数据流的绝对镜像，又要满足感知/驱动这两种完全不同的含义断取规则需要。
预计1-2年，这些难题都将被理论上解决。再经过1年时间，你的梦想就将实现。人类那时将进入真正的智能时代。
最先应用这一原理的领域可能是，导弹目标识别系统，搜索引擎，手机。
问题三：现代的人工智能机器人是采用什么编程语言来写系统的 人工智能的研究方法与传统的计算机程序设计是截然不同的，由于人们对人类智能的本质有着各种各样的理解，因此人工智能诞生以来就衍生了形形 *** 的研究方法。目前来看，主要分为符号主义、行为主义和联结主义三大学派。
问题四：怎么用C语言编写人工智能程序？ 无论是何种软件，其本质都是二进制语言，即供机器识别的机器代码。
而C语言与可以与任意的机器语言语句相对应，也就是任何二进制语言，均可以由C语言实现。
从这个角度来说，C语言可以实现一切功能或软件，同样包括人工智能。
实际上，由于人工智能的运算量很大，在执行的时候需要很高的执行效率，目前主流的人工智能都是由C语言或者C++语言编写的。
问题五：现代的人工智能机器人是采用什么编程语言来写系统的？ 人类造出了有缺陷的人工智能，末来的人工智能能造出类人类的心灵感应和不满足的人形态度吗
问题六：人工智能软件，如何编程 人工智能软件不用编程，用自然语言直接交流就可以了，这个是最终发展目标。
问题七：现代的人工智能机器人是采用什么编程语言来写系统的 语言不重要，重要的是算法，骑术所有语言都是三大结构。顺序，循环，分支。语言的话初学者建议用c 。c++。
问题八：如何理解 文字 人工智能 编程 智能化是当前计算机、自动化、通信、管理等信息科学技术领域中的新方法、新技术、新产品的重要发展方向与开发策略之一。信息处理的智能化与信息社会对智能的巨大需求是人工智能发展的强大动力。人工智能与专家系统曾取得过许多令人注目的成果，也走过不少弯路，经历过不少挫折。近几年来，随着计算机及网络技术的迅猛发展，特别是因特网的大规模普及，人工智能与专家系统的研究再度活跃起来，并正向更为广阔的领域发展。围绕人工智能与专家系统的研究和应用开发也迎来一个蓬勃发展的新时期。因此，引进与消化国际上已经广泛流行的功能强大和通用的智能程序设计语言、工具与环境，对于中国开发智能化应用系统十分必要。鉴于国内已有许多用户在使用Visual Prolog，而这方面的中文资料比较缺乏，我们编写了本书，系统介绍了基于Visual Prolog的AI程序设计的功能特点、编程方法与技术，相信对于开发智能化软件有启迪作用，也希望对国内在这一领域的教学、研究及智能化应用水平的提高起到良好的促进作用，且有益于国内同行在这一领域与国际主流保持一致。
问题九：请教会编程的大神 我想在电脑上编辑一个“人工智能”，当然不是你们理解的那种智商很高的人工智能，只是 100分 这本来就有，是一个十八禁游戏，是小日本illusion公司开发的，虽然和你说的有些差距，但是大体思路差不多，中国找不到的原因，你懂的！
问题十：怎么制作人工智能 基础型：
1.数据库
2.高效率的搜索引擎。
提高型：
如果想做一个能够有一定学习能力的还要有一个知识系统，就是将数据库中的未知知识，在第一次提出问题并且输入正确答案后自动整理收纳到数据库中，在下一次提问时能够做出正确答案。如果想要再深入的就要涉触到模式识别了，就是知识的模糊判断，简单说就是把“一”识别成1。
人工智能识别技术因其鉴别速度快、稳定性好、准确度高等特点， 在工业、农业等领域得到了广泛的应用。近年来，学者们开始将人工智能识别技术应用到茶树病虫害的识别上，达到提高识别效率、节省劳动力的效果。
一、人工智能识别技术的发展概况
人工智能识别技术的 探索 起始于20世纪50年代对生物视觉的研究，一般是使用图像捕捉设备自动接收目标图像，并对图像进行处理和分析，具有速度快、稳定性好、准确性高等特点，拥有代替人眼进行识别的发展潜力。
进入21世纪后，传统的机器学习方法和深度学习在人工智能识别农业病虫害研究中得到了广泛应用。早期研究上都是基于静态的标本图像，在田间复杂的环境下识别效果还有待改善。而深度学习在处理海量数据上具有一定的优势，能够在大规模数据中自动提取出物体特征并利用分类器进行分类识别。相对于传统机器学习，深度学习在识别精度和效率上具有明显的提升，对提高识别准确率以及减少研发劳力投入具有显著的优势。
二、人工智能识别茶树病虫害的研究现状
1. 人工智能识别茶树病虫害的研究进展
据统计，我国已有记录的茶树病虫有900多种，过去识别这些茶树病虫主要依靠植保专家和植保工作者，通过对害虫的形态特征、病害的发生特征以及发生时间进行辨别。传统的人工识别难以满足生产需求，给精准防控带来困难。相比之下，人工智能识别明显更准确，花费的时间和劳动力更少。因此，人工智能在茶树病虫害识别上的应用具有巨大的潜力和需求。
随着人工智能识别技术在农业病虫害识别系统中的发展，在茶树病虫害识别的研究上也取得了一定的进展。2008年，秦华光基于专家经验研发了1套茶园害虫智能化WEB管理系统，该系统包括茶园病虫识别，虫害预测预报和茶园害虫的防治决策3个主要环节，采用形态识别、图谱识别和检索识别3种方式识别病虫害，是我国早期将人工智能技术引入茶园病虫害防治的代表性研究。在图形识别领域，算法对识别速度及结果的准确率具有重要的影响。吴阿林等采用BP、SVM、CART等3种算法构建了茶树5种尺蠖害虫的三维空间结构知识库，其对害虫的分类识别率在80.00% 86.67%之间。
近些年，卷积神经网络技术在图像人工智能识别领域得到了广泛的应用。采用图像显著性分析并利用卷积神经网络所建立的模型对茶园常见的害虫进行识别，取得了较好的识别效果，并提高了对不同茶树病害图像的识别能力。移动智能设备的快速普及，也为病虫害识别的发展提供了一个可行的方向。
目前，在茶树病虫害识别上，中国农业科学院茶叶研究所和杭州睿坤 科技 有限公司联合研发了一套基于移动端的智能识别系统“茶病茶虫”，该系统能够识别茶园中常见的病虫害及天敌80种左右，操作简单、识别速度快、准确度高，为茶树病虫害诊断提供了一种可靠的途径。
2. 人工智能识别茶树病虫害存在的问题
过去的几十年人工智能识别技术发展迅速，深度学习在病虫害识别领域中的应用以及在各种算法上的优化使得病虫害识别效率和精度上有很大的提高和改善，但人工智能在茶树病虫害识别研究发展过程中仍然存在许多问题。
一方面，多数研究尚处于实验室研究阶段，还不能达到实际应用的要求。主要原因一是目前多数研究集中于室内完成，在这种环境下可以有效去除外界其他干扰因子的影响，但在实际应用中，茶园的环境复杂，光线、天气等都会对图片的采集有一定影响，而且病虫害发生时会被茶树叶片、嫩梢所阻挡，这对识别的效果有一定的影响；二是实验室研究主要是以静态的害虫或者病害标本为主要识别对象，而在实际应用中是对动态的茶园害虫进行识别，这部分的害虫识别上有一定难度，其识别准确率有待提高；三是在病虫害识别研究中所采集的图片主要是在病虫害发生比较明显的阶段，而在生产中病虫害发生初期对于正确采取防治措施具有重要的作用，这就需要病虫害识别系统的识别能力能够覆盖病虫害的完整发生过程。
另一方面，在识别软件开发上应以轻量级、简单、便捷、易操作为主，以便于多种技术手段融合。
三、人工智能识别技术在茶树病虫害识别中的应用前景
尽管人工智能识别技术在茶树病虫害识别应用上还存在一些问题，但目前人工智能识别技术在茶树病虫害识别程序设计和实现上已经取得了相应的成果。未来，可在此成果的基础上向病虫害监测预警及精准防控方向发展，从而推进数字茶园建设。
在茶园病虫害监测预警方面，随着有效算法的改善将会大大提高病虫害识别的准确性以及对病虫害为害程度分级的能力。通过对茶树病虫害智能识别、病虫害为害程度分级等方法，由单一的茶树病虫害智能识别逐步转入到多元的病虫害智能监测预警，充分发挥人工智能的优势，实现对茶园病虫害实时、动态、综合的监测和预警，不断优化茶园病虫害的监测预警水平，为茶园病虫害监测预警提供可靠数据。
在茶园病虫害精准防控方面，通过对茶园长期、多点的智能监测数据，结合当地的地理位置，建立茶园病虫害、天敌数据库。在病虫害暴发时，根据当地的地理位置、气候、天敌、监测预警等信息，及时推送茶园病虫害发生情况，为茶农精准地提供病虫害防治措施，避免茶农乱用农药，推进茶园绿色防控的普及。
茶树病虫害识别系统是数字茶园的重要组成部分，未来茶园智能识别系统不仅仅局限于病虫害这一方面，还可拓展到茶树栽培、茶园管理等方面，由单一的茶园病虫害识别转向茶树生长、栽培等多方面的识别、监测，从而实现将多个功能集于一个系统当中，提高茶园数字化管理水平。
本文节选自《中国茶叶》2022年第6期，P1-6，《人工智能识别茶树病虫害的应用与展望》，作者：杨奉水，王志博，汪为通，张欣欣，孙亮，肖强 。
人工智能课程报告
摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。
概述
自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。
人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。
学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
一.人工智能学习的历史性基础和发展步伐
人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。
计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。
图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。
人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。
人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：
(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。
(b)利用知识解决问题的推理机。
大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动 知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。
80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。
在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。
首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。
其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。
由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。
我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。
综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。
二.人工智能学习的主要技术及其发展趋势
目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。
新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。
神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。
最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。
人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。
人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。
学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。
机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。
指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。
归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。
类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。
基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。
增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。
使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。
人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。
由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。
结束语
许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。
本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。
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