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人工智能的实现方法有哪些
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。
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。
AI的决策与推理
潮起潮落的一个趋势，人工智能方法论是归纳+演绎，归纳就是机器学习，演绎就是知识推理，演绎当前不是很明确的，在探索中，实现人类同等智能依旧极其困难，未来只是人类的强大工具。
决策和推理，数学上的简单原理：
学习映射y=f(x);x表示输入时间序列，y是目标时间序列;f(是参数可调的映射模型)
业务问题要定义数据和场景y,x,通过训练数据估计f()参数，就是学习方法，最优的参数通常仅能近视估计
可以连续产生时序上人类人为正确的y，从而可以模拟人的智慧
人工智能基于模型推理？
举一个分析半导体故障的基于规则专家系统的例子，该系统根据以下症状诊断电路故障:器件上的污点（可能表明这个部件已经烧掉了)、类似设备的故障历史或者用电子仪表检查器件的内部特征。然而，把观察情况和诊断结果联系起来的规则失去了深入分析设备结构和功能的好处。更鲁棒的、可深入解释的方法是从这个电路物理结构的详细模型以及描述每个部件和部件间预期行为的公式着手。它把诊断建立在来自设备不同位置的数字读数上，使用这些数据和它的电路模型来判断确切的故障点。
因为第一代专家系统依赖于从人类专家那里获得的启发性规则，所以具有很多局限性( Clancy 1985)。如果问题实例与系统的启发不匹配，那么即使通过理论分析可以找到解，这个解也是失败的。很多时候，专家系统把启发应用于不适当的情况，例如，较深入地理解问题可能预示着一个不同的过程。这便是基于模型方法所要解决的不足。如果一个基于知识的推理程序把分析直接建立在物理系统的特征和功能之上，那么就称其为基于模型系统。基于模型的推理程序在设计和使用中都创建一个软件来模拟（经常被称为“定性")要被理解的或修理对象的功能（当然，还有其他类型的基于模型系统，特别是第9章要介绍的基于逻辑的和随机的基于模型系统)。最早的基于模型推理程序出现在20世纪70年代中期，80年代后逐渐成熟（Davis and Ham-scher 1992)。值得注意的有趣的一点是，最早的一些研究是出于教学目的而创建各种物理设备(比如电子电路）的软件模型（ deKleer 1976，Brown et al. 1982)。在这些早期的教学系统中，设备或电路的特征说明是以规则集（例如基尔霍夫定律和欧姆定律）反映的。这些教学系统既检验了学生关于设备和电路的知识，又向学生传授了他们可能忽视的知识。规则既表示了硬件的功能，同时又是向学生传输这种知识的媒介。
基于模型推理程序从这些早期的教学系统（其任务既是对系统的功能建模又是教授这些功能）逐步转向查找故障的系统。在查找物理系统中的故障时，模型会产生一系列预期的行为，然后通过分析预期行为和观察到的行为之间的差异来发现故障。基于模型系统会告诉用户:期望行为是什么、观察情况与期望情况的差异以及系统是如何根据这些差异推断故障的。
定性的基于模型推理包括:
1)对设备中每个组件的描述。这些描述可以模拟组件的行为。
2）对设备内部结构的描述。这些描述通常表示出各个部件以及它们的互连方式，应该具有模拟部件间相互作用的能力。所需内部结构知识的程度依赖于应用的深度和预期诊断的层次。
3）诊断特定问题时需耍观察设备的实际工作情况，通常是输入和输出测量值。输人输出测量是最容易获得的，但在实际过程中，也可能还需要测量其他指标。
人工智能实现的4种途径是什么?
途径如下：
1、感知：机器模拟人类的感知行为，例如：视觉、听觉、触觉等。此类专门的研究领域有，计算机视觉，计算机听觉、模式识别、自然语言、自然语言理解。
2、思维：机器对已感知的外界信息或者由内部产生的信息进行思维性加工。主要的研究领域：知识表示、组织以及推理的方法，启发式搜索以及控制策，神经网络，思维机理等方面。
3、学习：重新获取新知识，达到自我完善增强。此乃人工智能的核心问题。主要的研究领域：记忆学习、归纳学习、解释学习、发现学习、神经学习、遗传学习。
4、行为：模拟人类的行动或者表达。主要的研究领域：智能控制、智能制造、智能调度、智能机器人。
简介：
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能是如何实现推理的的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～