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从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车、火车、飞机和收音机等等，它们模仿我们身体的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？我们也知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下困难的事情了它们能够倾听我们的困惑和抱怨，并给予积极的回应和鼓励。扬州进口人工智能服务现货

研究领域编辑 播报· 智能机器人· 模式识别与智能系统· 虚拟现实技术与应用· 系统仿真技术与应用· 工业过程建模与智能控制· 智能计算与机器博弈· 人工智能理论· 语音识别与合成· 机器翻译· 图像处理与计算机视觉· 计算机感知· 计算机神经网络· 知识发现与机器学习· 建筑智能化技术与应用· 人工智能其他学科由汉斯出版社发行，本刊支持思想创新、学术创新，倡导科学，繁荣学术，集学术性、思想性为一体，旨在为了给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播南通国产人工智能服务特点具有人性化特点的智能助手不仅能够完成一些基本功能，如提醒、搜索等。

但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，

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通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。扬州进口人工智能服务现货

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