人工智能技術模拟人腦的思維途徑-tft每日頭條

“人工智能”包含了各個方面的技術，那麼您知道其中的“大腦模拟技術”與“符号處理技術”是怎麼來的嗎？

大腦模拟

20世紀40年代到50年代，許多不同研究者進行探索精神神經病學，信息理論及研究控制論系統之間的聯系。其中包括一些使用電子網絡構建的初始智能。這些問題研究者還經常在普林斯頓大學和英國的Ratio Club舉行信息技術發展協會工作會議。直到20世紀60年代，大多數人都放棄了這種方法，盡管這些原則在20世紀80年代再次提出。

人工智能技術模拟人腦的思維途徑（人工智能大腦模拟）1

人工智能“大腦模拟”與“符号處理”是這樣來的

符号處理

當20世紀50年代，數字計算機研制成功，研究人員已經開始探索人類的智力是否可以降低到一個符号處理。研究分析方法進行主要可以通過數據集中在卡内基梅隆大學，斯坦福技術大學和麻省理工職業教育學院，而各自有獨立的研究内容設計風格。約翰·豪根蘭稱這些方法GOFAI。

60年代，符号研究方法在小型企業可以證明程序上模拟技術高級财務管理系統思考有很大的成就。基于社會控制論或神經系統網絡的方法是次要的。

60〜70年代的研究人員認為符号方法可以最終成功地創造人工智能的強機，但是這是他們的目标。

認知模仿經濟學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研讨人類題目解決才能和測驗考試将其形式化，同時他們為野生智能的基本原理打下基礎，如認知科學，運籌學和經營科學。他們的研究小組使用的心理實驗的結果來制定人力解決問題的方法的模拟程序。在卡内基梅隆大學，這種方法被采用，并在1980年代達到了SOAR的頂峰。

人工智能技術模拟人腦的思維途徑（人工智能大腦模拟）2

人工智能“大腦模拟”與“符号處理”是這樣來的

與愛丁堡大學一起，開發歐洲其他地方的編程語言Prolog和邏輯編程科學的努力也集中在邏輯上，找到解決計算機視覺和自然語言處理，需要專門的程序的難題——他們認為沒有簡單和一般原則可以實現所有的智能行為。

基于理論知識大約在1970年出現大容量内存計算機AI電話機器人，研究者可以分别以三個研究方法已經開始把知識構造成企業應用系統軟件。這種“知識”促進了系統的發展和規劃，這是人工智能軟件的第一個成功形式。同時，“知識革命”使人們認識到的一些簡單的人工智能軟件可能需要很多的知識。

以上就是人工智能“大腦模拟技術”與“符号處理技術”的來源，您是否又一次被科技的力量所震撼呢？