人工智能解讀-

人工智能解讀人工智能解讀人工智能（人工智能（，縮寫為亦稱智械、機器智能，指由人制技術。該詞也指出爭辯這樣的智能系統(tǒng)是否能夠實現(xiàn)，以及如何實現(xiàn)。人工智能于一般教材中的定義領域是“智能主體的爭辯與設計”，智能主體指一個可以觀Haenlein）將人工智能定義為“系統(tǒng)正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學習，并利用這些學問通過機敏適應實現(xiàn)特定目標和任務的力量”。人工智能的爭辯是高度技術性和專業(yè)的，各分支領域都是深化且各不相通的，因而涉及范圍極廣。AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、學問、規(guī)劃、學習、溝通、感察周遭環(huán)境并作出行動以達致目標的系統(tǒng)。約翰·麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機器的科學與工程”。安德里亞斯·卡普蘭和邁克爾·海恩萊因Haenlein）將人工智能定義為“系統(tǒng)正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學習，并利用這些學問通過機敏適應實現(xiàn)特定目標和任務的力量”。人工智能的爭辯是高度技術性和專業(yè)的，各分支領域都是深化且各不相通的，因而涉及范圍極廣。AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、學問、規(guī)劃、學習、溝通、感等也在逐步探究當中。思維來源于大腦，而思維把握行為，行為需要意志去實現(xiàn)，而思維等也在逐步探究當中。思維來源于大腦，而思維把握行為，行為需要意志去實現(xiàn)，而思維又是對全部數(shù)據(jù)采集的整理，相當于數(shù)據(jù)庫，所以人工智能最終會演化為機器替換人類。2017年12月，人工智能入選“2017年度媒體十大流行語”。人工智能定義：又是對全部數(shù)據(jù)采集的整理，相當于數(shù)據(jù)庫，所以人工智能最終會演化為機器替換人類。2017年12月，人工智能入選“2017年度媒體十大流行語”。人工智能定義：“人工”和智能“人工”人工系統(tǒng)就是通常意義下的人工系統(tǒng)。[1]關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、（SELF）（MIND）（包括無意識的思維等等問元素人工制造的“智能”了。因此人工智能的爭辯往往涉及對人的智能本身的爭辯。其它關于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關的爭辯課題。系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應用。下了這樣一個定義：“――”而另人工智能就是爭辯如何使計算機去做過去只有”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能為的基本理論、方法和技術。、）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術、）是爭辯使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規(guī)劃等）、哲學和語言學等學科。的關系是實踐和理論的關系，人工智能是處于思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于規(guī)律思維，要考慮形象思維等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學進入人工智能學科，它們將相互促進而更快地進展。201735總理政府工作報告中提出。人工智能的進展：人工智能的進展：人工智能的傳奇可以追溯到古埃及1941技術已最終可以制造出機器智能，“人工智能”（ARTIFICIALINTELLIGENCE）一詞1956DARTMOUTH學會上提出的，從那以后，爭辯者們進展了眾多40AI并且它們也影響到了其它技術的進展。術語的誕生12歲那年，小讀到了埃里克·貝爾的《數(shù)學大師》一書，于是確定了”當他前往普林斯頓高校快速訪問了應用數(shù)學家、物理學家約翰·馮·諾依曼，后者在現(xiàn)代計算機基本設計的定義中起到了關鍵作用。[4]人工智能”的概念已經(jīng)在約翰·51956年的達特茅斯學院的夏季研討會時才消滅。在加州理工學院參與“?？松P于行為中的腦機制研討會”時，他第一次產(chǎn)生了這樣的概念。1952年夏，麥卡錫和明斯基加入了貝爾試驗室，成為了被譽為“信息論之父”的數(shù)學家兼電氣工程師克勞德·香農(nóng)的爭辯助理。在這里，他接觸了對生物生長模擬的程序——“自動機”，并對此產(chǎn)生了深厚的愛好，只不過“自動機”這個詞卻讓麥卡錫有些無奈，由于這聽起來好像遠離了才智的范疇。1956洛克菲勒基金會贊助的“達特茅斯暑期人工智能項目”“人工智能”由于它“把想法釘在了桅桿上”。而一個令人意想不到的后果是，這個詞示意了用機器代替人類頭腦的想法，這在后來導致科研人員分成了人工智能(Artificial和智能增加(Intelligence兩大陣營。事實上，這把握論但是，麥卡錫曾指出，達特茅斯夏季研討會的提案并不涉及對人類行為爭辯的批判，“由于(他)認為這兩者是不相關的”。麥卡錫認為“人工智能”一詞與人類計算機時代1941年的一項創(chuàng)造使信息存儲和處理的各個方面都發(fā)生了革命.這項同時在美國和德國消滅的創(chuàng)造就是電子計算機.第一臺計算機要占用幾間裝空調的大程序員年改進后的能存儲程序的計算機使得輸入程序變得簡潔些，而且計算機理論的進展產(chǎn)生了計算機科學，并最終促使了人工智能的消滅.計算機這個用電子方式處理數(shù)據(jù)的創(chuàng)造，為人工智能的可能實現(xiàn)供應了一種媒介.AI50NORBERTWIENER是最早爭辯反饋理論的美國人之一.最生疏的反饋把握的例子是自動調溫器..的爭辯重要性在于：WIENER從理論上指出，全部的智能活動都是反饋機制的結果.而反饋機制是有可能用機器模擬的.AI的進展影響很大.1955SIMON做了一個名為"規(guī)律專家"(LOGICTHEORIST）的程序.AI程序.它將每個問題都表示成一個樹形."規(guī)律專家"對公眾和AIAI進展中一個重要的里程碑.1956JOHNMCCARTHY組織了一次學會，將很多對機器智能感愛好的.VERMONT"DARTMOUTH"."人工智能".DARTMOUTHAI的創(chuàng)立者們，并為以AI爭辯奠定了基礎.DARTMOUTH7.雖然這個領域還沒明確CARNEGIEMELLONMITAI爭辯中心.的系統(tǒng)，例如在"規(guī)律專家"中削減搜尋；還有就是建立可以自我學習的系統(tǒng).1957通用解題機"(GPS）一個版本進行了測試.這個程序是由制作"規(guī)律專家"的同一個組開發(fā)的.GPSWIENER的反饋原理，可以解決很多常識問題M成立了一個I研究組T3年時間制作了一個解幾何定理的程序.當越來越多的程序涌現(xiàn)時，MCCARTHY正忙于一個AI史上的突破.1958年MCCARTHY宣布了他的新成果：LISP語言.LISP到今日還在用."LISP"的意思是"表處理"(LISTPROCESSING），它很快就為大多數(shù)AI開發(fā)者接受.1963MIT220萬美元的資助，用于爭辯機器幫助識別.（ARPA），先于蘇聯(lián).AI爭辯的進展步伐.競賽LOEBNER （人工智能類）LOEBNER （人工智能類）（人工智能的外延部分的邊沿。大量程序"SHRDLU"."SHRDLU"是大量程序"SHRDLU"."SHRDLU"是"項目的一部分，包括在微型世界（例如只有有限數(shù)量的幾何形體）.MIT由MARVINMINSKY.60"STUDENT"可以解決代數(shù)問題，可以理解簡潔的英語句子.這些程序的結果對處理語言理解和規(guī)律有所掛念.70.由于當..十.切都由于專家系統(tǒng)存儲規(guī)律和信息的力量而成為可能.70年月很多新方法被用于AIMINSKY.另外DAVIDMARR.同時期另一項成果是PROLOGE1972.80前進更為快速，并更多地進入商業(yè)領域.1986年，美國AI4.25億美元..象數(shù)字電氣公司這樣的公司用XCON專家系統(tǒng)為VAX.杜邦，通用汽車公司和波.為滿足計算機專家的需要，一些生產(chǎn)專家系統(tǒng)幫助制作軟件的TEKNOWLEDGEINTELLICORP的錯誤，又有另外一些專家系統(tǒng)被設計出來.日常生活計算機技術不再只屬于試驗室中的一小..有了像美國人工智能.由于AI多所像DEC（700多員工從事AI爭辯）10億美元在內部的AI開發(fā)組上.其它其它AI80年月進入市場.其中一項就是機器視覺.MINSKYMARR的成果如今用到了生產(chǎn)線上的相機和計算機中，進行質量把握.盡管還很簡陋，這些系統(tǒng)已能夠通過黑白區(qū)分辨別出物件外形的不同.到1985年美國有一百多個公司生產(chǎn)機器視覺系統(tǒng)額共達8千萬美元.80年月對AI.86-87年對AI80年月對AI.86-87年對AI系統(tǒng)的需求下降，業(yè)界損失了5.象TEKNOWLEDGEINTELLICORP6.另一個令人絕望的是國防部高級爭辯"由于項目缺陷和成功無望，PENTAGON停止了項目的經(jīng)費.新的技術在日本被開發(fā)出來，如在.總之，80年月AI.可以確信，它將是通向21.人工智能技術接受檢驗在行動中軍方的智能設備經(jīng)受了戰(zhàn)斗的檢驗..AI智能IBM兼容機的應用軟件例如語音和文字識.對人工智能相關技術更大的需求促使新的進步不斷消滅.人工智能已經(jīng)并且將連續(xù)不行避開地轉變我們的生活。強弱對比·麥卡錫（JOHNMCCARTHY）1956（DARTMOUTH上提出的：人工智能就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣（見下“像人一樣行動”、“和““”應廣義地理解為實行行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作[6]。強人工智能(BOTTOM-UPAI)強人工智能觀點認為有可能制造出真正能推理（REASONING）和解決問題意識的。強人工智能可以有兩類：類人的人工智能，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。非類人的人工智能，即機器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。弱人工智能弱人工智能(TOP-DOWNAI)弱人工智能觀點認為不行能制造出能真正地推理（REASONING）和解決問題擁有智能，也不會有自辦法識。弱人工智能觀點認為不行能制造出能真正地推理（REASONING）和解決問題擁有智能，也不會有自辦法識。主流科研集中在弱人工智能上，并且一般認為這一爭辯領域已經(jīng)取得可觀的成就。強人工智能的爭辯則處于停滯不前的狀態(tài)下。對強人工智能的哲學爭辯“··其定義為：“強人工智能觀點認為計算機不僅是用來爭辯人的思維的一種工具；相反，只要運行適SEARLEINMINDSBRAINSANDPROGRAMS.THEBEHAVIORALANDBRAIN3，1980）這是指使計算機從事智能子。用計算機處理自然語言，稱為自然語言處理。和（DUALISM）的爭辯。其爭辯認為即使有機器通過了圖靈測試，也不肯定說明機器就真的像人一樣有思維和意識。也有DANIELC.DENNETTCONSCIOUSNESSEXPLAINED而一般機器就不能呢？他認為像上述的數(shù)據(jù)轉換機器是有可能有思維和意識的。有的哲學家認為假如弱人工智能是可實現(xiàn)的，那么強人工智能也是可實現(xiàn)的。比如SIMONBLACKBURNTHINK“智能的行動并不能真正說明這個人就真的是智能的能的，還是說她能的，還是說她/他僅僅是看起來是智能的?；谶@個論點，既然弱人工智能認為可以令機器看起來像是智能的，那就不能完全否定這機器是真的有智能的。BLACKBURN認為這是一個主觀認定的問題。需要要指出的是，弱人工智能并非和強人工智能完全對立，也就是說，即使強人工智能百多年前是被認為很需要智能的。進展階段1956需要要指出的是，弱人工智能并非和強人工智能完全對立，也就是說，即使強人工智能百多年前是被認為很需要智能的。進展階段1956“人工智能””IBM公司深藍電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術的一個完善表現(xiàn)。從1956多年來，取得長足的進展，成為一門廣泛的少，仿照它或許是天下最困難的事情了。5公司研制的深藍計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫。程語言和其它計算機軟件都由于有了人工智能的進展而得以存在。2015年，最近一系列旨在測試一些世界上最好的人工智能(AI)系統(tǒng)和人類智商(IQ)4歲兒童的水平。來自美國4歲兒童的水平。由麻省理工高校的爭辯人員開發(fā)的人工智能系ConceptNet90年月就開頭努力開發(fā)的測家認為，人工智能在學習力量和自然語言力量上的改善會導致它們在今后幾年里擁有跟人類家認為，人工智能在學習力量和自然語言力量上的改善會導致它們在今后幾年里擁有跟人類一樣的思維，比如蘋果Siri、GoogleNow和微軟Cortana。[2]2017201735和轉化?？茖W介紹實際應用機器視覺，指紋識別，人臉識別實際應用機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，自動規(guī)劃遺傳編程等。學科范疇人工智能是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及學科哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，把握論，不定性論爭辯范疇自然語言處理，學問表現(xiàn)，智能搜尋，推理，規(guī)劃，機器學習，學問獵取，組合調度問題，感知問題，模式識別，規(guī)律程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡，簡單系統(tǒng)，遺傳算法意識和人工智能對于人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出“爭辯范疇自然語言處理，學問表現(xiàn)，智能搜尋，推理，規(guī)劃，機器學習，學問獵取，組合調度問題，感知問題，模式識別，規(guī)律程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡，簡單系統(tǒng)，遺傳算法意識和人工智能對于人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，臨時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬?，F(xiàn)代電子計算機的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。弱人工智能如今不斷地迅猛進展，尤其是2008年經(jīng)濟危機后，美日歐期望借機器人等實現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機器人以比以往任何時候更快的速度進展，更加帶動了弱人工智能和相關領域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多必需用人來做的工作如今已經(jīng)能用機器人實現(xiàn)。而強人工智能則臨時處于瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。技術爭辯醫(yī)學和自動程序設計等方面。爭辯方法或方面模擬人工智能？或者像鳥類生物爭辯方法或方面模擬人工智能？或者像鳥類生物原則（如規(guī)律或優(yōu)化）來描述？還是必需解決大量完全無關的問題？”的處理？JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(SYNTHETICINTELLIGENCE，[29]這個概念后來被某些非GOFAI爭辯者接受。大腦模擬主條目：把握論和計算神經(jīng)科學204050及其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡構造的初步智能，如W.GREYWALTERTURTLES和JOHNSHOPKINS和英國的RATIOCLUB進行196080年月再次提出這些原理。符號處理主條目：GOFAI2050智能是否能簡，而各自有JOHNHAUGELAND稱這些方法為GOFAI()[33]或的方[34]60~70的機器，同時這也是他們的目標。認知模擬經(jīng)濟學家認知模擬經(jīng)濟學家赫伯特·西蒙艾倫·紐厄爾爭辯人類問題解決力量和嘗試將其形式化，同時他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A，如認知科學，運籌學和經(jīng)營科學。他們的爭辯團隊使認真80年月于SOAR艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙MCCARTHY學問表示，智能規(guī)劃和機器學習.致力于規(guī)律方法的還有愛丁堡高校和規(guī)律編程科學反規(guī)律斯坦福高校的爭辯者(如馬文·閔斯基和·派普特)計算機視覺和自然語言處理-他們主見不存在簡潔和通用原（如規(guī)律能夠達到全部的智能行為ROGERSCHANK描述他們的“反規(guī)律”方法為"SCRUFFY".常識學問庫(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，由于他們必需人工一次編寫一個簡單的概念?；趯W問大約在1970學問“學問革命”促成專家系統(tǒng)“學問革命”同時讓人們意識到很多簡潔的人工智能軟件可能需要大量的學問。子符號法80年月符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統(tǒng)永久不行能仿照人類全部的認知過程，特殊是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多爭辯者開頭關注子符號方法解決特定的人工智能問題。自下而上，接口AGENT，嵌入環(huán)境（機器人子符號法80年月符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統(tǒng)永久不行能仿照人類全部的認知過程，特殊是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多爭辯者開頭關注子符號方法解決特定的人工智能問題。自下而上，接口AGENT，嵌入環(huán)境（機器人AI機器人領域相關的爭辯者，如RODNEYBROOKS，否定符號人工智能而專注于機器人移動和求生等基本的如移)80年月中DAVIDRUMELHART和聯(lián)結主義.這和其他的子符號方法，如模糊把握和進化計算，都屬于計算智能學科爭辯范疇。統(tǒng)計學法90年月，人工智能爭辯進展出簡單的數(shù)學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正共用的數(shù)學語言也允許已有學科的合作（如數(shù)學，經(jīng)濟或運籌學）STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG革命和“NEATS注于特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。集成方法智能AGENT范式智能AGENT單的智能AGENTAGENT（如（如AGENT可以使用任何可行的方法一些AGENT神經(jīng)網(wǎng)絡--決策論（ABSTRACTAGENTS的概念90年月智能AGENTAGENT體系結構和認知體系結構爭辯者設計出一些系統(tǒng)來處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用。一個系統(tǒng)中包含符號和子符號部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng)，而對這種系統(tǒng)的爭辯則是人工智能系統(tǒng)集成。分級把握系統(tǒng)則給反應級別的子符號AI和最高級別的傳統(tǒng)符號AIRODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一個早期的分級系統(tǒng)方案。智能模擬機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：智能模擬機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，智能搜尋，定理證明，規(guī)律推理，博弈，信息感應與辨證處理。學科范疇人工智能是一門邊沿學科，屬于學科范疇人工智能是一門邊沿學科，屬于自然科學、社會科學、技術科學三向交叉學科。涉及學科哲學涉及學科哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，把握論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學進展觀。爭辯范疇爭辯范疇推理，規(guī)劃，機器學習，學問獵取，組合調能力的塑造與提升。應用領域應用領域機器翻譯機器翻譯，智能把握，專家系統(tǒng)，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，下，機譯要想達到“信、達、雅”的程度是不行能的。安全問題安全問題這種隱患也在多部電影中發(fā)生過，其主要的關鍵是允不允許機器擁有自辦法識的產(chǎn)生與延情感和自發(fā)行為。實現(xiàn)方法人工智能在計算機上實現(xiàn)時有實現(xiàn)方法人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是接受傳統(tǒng)的編程技術，使系統(tǒng)呈、電腦下棋等。另一種是模擬法（MODELING它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ARTIFICIALNEURALANN）均屬后一類型。遺進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細（一個模塊）來進行把握，這個智能系統(tǒng)（模塊）得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做具體規(guī)定，應用于簡單問題，得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做具體規(guī)定，應用于簡單問題，通常會比前一種方法更省力。爭辯課題人工智能的爭辯方向已經(jīng)被分成幾個子領域，爭辯人員期望一個人工智能系統(tǒng)應當具有人工智能的爭辯方向已經(jīng)被分成幾個子領域，爭辯人員期望一個人工智能系統(tǒng)應當具有某些特定力量，以下將這些力量列出并說明。解決問題早期的人工智能爭辯人員直接仿照人類進行逐步的推理，就像是玩棋盤玩?；蜻M行規(guī)律1980解決問題早期的人工智能爭辯人員直接仿照人類進行逐步的推理，就像是玩棋盤玩?；蜻M行規(guī)律19801990或不完整的資訊。先的人工智能爭辯項目。解決問AGENT類和動物的大腦結構重現(xiàn)這種技能。學問表示法AN學問表示法ANONTOLOGYREPRESENTSKNOWLEDGEASASETOFCONCEPTSWITHINADOMAINANDTHERELATIONSHIPSBETWEENTHOSECONCEPTS.主條目：學問表示和常識學問庫規(guī)劃智能規(guī)劃智能AGENT將整個世界狀態(tài)用數(shù)學模型表現(xiàn)出來，并能猜測它們的行為將如何轉變這個世界)，這樣就可以選擇功效最大的行為。在傳統(tǒng)的規(guī)劃問題中，智能AGENT被假定它是世界劃。因此智能代理必需具有在不確定結果的狀態(tài)下推理的力量。在多AGENT中，多個AGENTAGENT個整體的突現(xiàn)行為目標。學習主條目：機器學習學習主條目：機器學習機械學習的主要目的是為了從使用者和輸入數(shù)據(jù)等處獲得學問1956年，在最初的達特茅斯夏季會議上，雷蒙德索洛莫諾夫寫了一篇關于不監(jiān)視的概率性機械學習：一個歸納推理的機械。自然語言處理主條目：自然語言處理主條目：自然語言處理運動和把握主條目：運動和把握主條目：機器人學知覺主條目：機器感知知覺主條目：機器感知、計算機視覺和語音識別機器感知(如照相機，麥克風，聲納以及其他的特殊傳感器語音識別、人臉辨識和物體辨識。社交主條目：情感計算KISMET社交主條目：情感計算KISMET情感和社交技能對于一個智能AGENT是很重要的。首先，通過了解他們的動機和情和心情感知力量檢測和心情感知力量檢測。此外，為了良好的人機互動，才智代理人也需要表現(xiàn)出心情來。至少它必需消滅禮貌地和人類打交道。至少，它本身應當有正常的心情。制造力主條目：計算機制造力一個人工智能的子領域，代表了理論制造力主條目：計算機制造力一個人工智能的子領域，代表了理論(從哲學和心理學的角度)和實際(通過特定的實現(xiàn)產(chǎn)生的系統(tǒng)的輸出是可以考慮的創(chuàng)意，或系統(tǒng)識別和評估制造力)所定義的制造力。相關領域爭辯的包括了人工直覺和人工想像。多元智能多元智能(或。上述很多問題被認為是人工智能完整性：為了解決，要求機()學問)人工智能影響（1）人工智能對自然科學的影響。在需要使用數(shù)學計算機工具解決問題的學科，AI人工智能影響（1）人工智能對自然科學的影響。在需要使用數(shù)學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的掛念不言而喻。更重要的是，AI反過來有助