Intelligenz ist die Abkürzung für natürliche Intelligenz

Verschiedene Konzepte der kognitiven Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist die Disziplin, wie man intelligente Maschinen oder intelligente Systeme so konstruiert, dass sie die menschliche Intelligenz simulieren, erweitern und erweitern können.

In einem 1950 veröffentlichten Artikel schlug der britische Mathematiker Turing die Idee vor, dass „Maschinen denken können“, und entwarf ein berühmtes Experiment zum Testen der Maschinenintelligenz, das „Turing-Experiment“ oder „Turing-Test“ genannt wurde.

aktuelle Ziele

Langzeit ziele

Der Prototyp der künstlichen Intelligenz entsteht zunächst

vertreten: 1. Im Jahr 1943 entwickelten die amerikanischen Neurophysiologen McCulloch und Pitts das weltweit erste künstliche neuronale Netzwerkmodell, das MP-Modell. 2. 1948 gründete der berühmte amerikanische Mathematiker Wiener die Kybernetik. 3. Im Jahr 1950 veröffentlichte Turing einen Artikel mit dem Titel „Können Computer denken?“ 》s berühmtes Papier, das die Idee vorschlug, dass „Computer denken können“

Künstliche Intelligenz wurde bei einem historischen Treffen geboren

Sommer 1956.

Vertreter: 1.1956 Samuel Checkers Programm 2. Im Jahr 1957 entwickelten Newell, Shaw, Simon und andere ein Programm zum Beweis mathematischer Theoreme namens Logic Theory Machine (LT). 3. Im Jahr 1958 gründete McCarthy das Action Planning Advisory System 4. 1956 schlug Robinson das Reduktionsprinzip vor 5. Im Jahr 1968 entwickelte das Forschungsteam um Feigenbaum von der Stanford University erfolgreich das chemische Expertensystem DENDRAL

Rückschläge und Lehren

wissenszentrierte Forschung

Der Symbolismus, auch Logikismus, Psychologie oder Computerismus genannt, basiert auf der Annahme physikalischer Symbolsysteme (also symbolischer Betriebssysteme) und dem Prinzip der begrenzten Rationalität.

Repräsentative Erfolge: Das heuristische Programm LT Logic Theorist hat 38 mathematische Theoreme bewiesen und gezeigt, dass Computer zur Untersuchung des menschlichen Denkens und zur Simulation menschlicher intelligenter Aktivitäten verwendet werden können

Repräsentative Figuren: Newell, Simon und Nilsson usw.

Es wurde auch ein heuristischer Algorithmus -> Expertensystem -> Knowledge-Engineering-Theorie und -Technologie entwickelt.

Der Konnektionismus wird auch Bionik oder Physiologie genannt. Seine Hauptprinzipien sind neuronale Netze und die Verbindungsmechanismen und Lernalgorithmen zwischen neuronalen Netzen.

1. Repräsentative Ergebnisse: Es handelt sich um das Gehirnmodell, das 1943 vom Physiologen McCulloch und dem mathematischen Logiker Pitts erstellt wurde, nämlich das MP-Modell. 2. In den 1960er und 1970er Jahren wurde der Konnektionismus, insbesondere die Forschung an durch Perzeptronen repräsentierten Gehirnmodellen, übereifrig. Aufgrund der Einschränkungen der damaligen theoretischen Modelle, biologischen Prototypen und technischen Bedingungen war die Forschung an Gehirnmodellen in den 1920er Jahren begrenzt Von Ende der 1970er bis Anfang der 1980er Jahre erlebte die Entwicklung einen Tiefpunkt. Erst als Professor Hopfield 1982 und 1984 zwei wichtige Arbeiten veröffentlichte, in denen er den Einsatz von Hardware zur Simulation neuronaler Netze vorschlug, tauchte der Konnektionismus wieder auf. 3. 1986 schlugen Rumelhart und andere den Backpropagation-Algorithmus (BP) in mehrschichtigen Netzwerken vor.

Der Behaviorismus, auch Evolutionismus oder Kybernetik genannt, basiert auf Kybernetik und Wahrnehmungs-Handlungskontrollsystemen.

Es wird angenommen, dass künstliche Intelligenz aus der Kybernetik stammt.

Der repräsentative Autor dieser Schule empfiehlt zunächst den sechsbeinigen Laufroboter von Brooks, der als neue Generation „kybernetischer Tiere“ gilt und ein auf dem Wahrnehmungs-Aktionsmodell basierendes Kontrollsystem zur Simulation des Insektenverhaltens darstellt.