简述人工智能,及其三大学派:符号主义、连接主义、行为主义

本文介绍了人工智能,指出其基础是机器学习,涵盖计算机视觉、自然语言理解等多个领域。还阐述了人工智能三大学派,包括符号主义、连接主义和行为主义。此外,探讨了机器学习的学习方法,涉及底层实现和上层应用,强调数学推导和经典模型学习的重要性。

人工智能是什么

人工智能是一个很大的圈子,但是基础必然是 机器学习

什么是机器学习呢?

说白了就是你告诉机器你想做什么?并且给它一堆数据让它去模仿着做

(比如,咱们上高中,老师会告诉我们一个目标就是考高分,然后给我们一堆练习册和答案,我们的目的就是让我们做的题的解和答案一致)

机器学习需要什么?
算法,数据,程序,评估,应用

机器学习能做什么?
机器学习在数据挖掘,图像识别,语音和自然语言处理中有着广泛应用
在这里插入图片描述

人工智能哪些领域

回到本文的正题。全面认识人工智能之所以困难,是有客观原因的。

其一、人工智能是一个非常广泛的领域。当前人工智能涵盖很多大的学科,我把它们归纳为六个:

  • (1)计算机视觉(暂且把模式识别,图像处理等问题归入其中)、
  • (2)自然语言理解与交流(暂且把语音识别、合成归入其中,包括对话)、
  • (3)认知与推理(包含各种物理和社会常识)、
  • (4)机器人学(机械、控制、设计、运动规划、任务规划等)、
  • (5)博弈与伦理(多代理人agents的交互、对抗与合作,机器人与社会融合等议题)。
  • (6)机器学习(各种统计的建模、分析工具和计算的方法),
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