摘要：
J. Good）于1965年提出技术奇异点的必要条件──“智能爆炸”概念： 1982年，弗诺·文奇在卡内基梅隆大学召开的美国人工智能协会年会上首次提出“技术奇异点”这一概念。1993年，弗诺·文奇在美国国家航空航天局路易斯研究中心举行的一次讨论会上发表了论文《技术。...
J. Good）于1965年提出技术奇异点的必要条件──“智能爆炸”概念： 1982年，弗诺·文奇在卡内基梅隆大学召开的美国人工智能协会年会上首次提出“技术奇异点”这一概念。1993年，弗诺·文奇在美国国家航空航天局路易斯研究中心举行的一次讨论会上发表了论文《技术。
的项目，由挪威研究理事会（Norwegian Research Council）资助，始于1997年，目标是通过引入新的基本概念来丰富面向对象语言和系统开发方法，这些新的基本概念可以使我们来描述分层和（或）分布的程序、硬件和实现这些程序的人之间的关系。GOODS小组还包括Haakon Bryhni、Dag。
de xiang mu ， you nuo wei yan jiu li shi hui （ N o r w e g i a n R e s e a r c h C o u n c i l ） zi zhu ， shi yu 1 9 9 7 nian ， mu biao shi tong guo yin ru xin de ji ben gai nian lai feng fu mian xiang dui xiang yu yan he xi tong kai fa fang fa ， zhe xie xin de ji ben gai nian ke yi shi wo men lai miao shu fen ceng he （ huo ） fen bu de cheng xu 、 ying jian he shi xian zhe xie cheng xu de ren zhi jian de guan xi 。 G O O D S xiao zu hai bao kuo H a a k o n B r y h n i 、 D a g 。
21世纪的AI研究将智能定义为以目标为导向的行为，将智能视为机器要解决的一系列问题——能解决的问题越多，解决得越好，程序就越智能。“人工智能”概念的提出者约翰·麦卡锡将智能定义为“在世界上实现目标的能力的计算部分”。 Stuart J. Russell和彼得·诺维格利用抽象的智能体形式化了这一概念。“智能。
网本身转化为一个泛型数据库；跨浏览器、超浏览器的內容投递和请求机制；人工智能技术的运用；语义网；地理映射网；运用3D技术搭建的网站甚至虚擬世界或网路公国等。 Web 3.0的显著特征： 拥有10M的平均频宽。 提出个人入口网站的概念，提供基於使用者偏好的个人化整合服务。。
常识知识库是当代智能系统或智能代理所具备的一种知识库。它是解决人工智能或知识工程技术瓶颈难题的一项关键措施，其特点是数量上规模大。早期人工智能或知识工程系统所具备的领域知识库是另一种知识库。也就是说，领域知识库和常识知识库是智能计算机系统所具备的知识库的两种基本。
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多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。 图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。 传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。。
智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能必要元素的瞭解也很有限，所以就很难定义甚么是「人工」制造的「智能」。因此人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研究。其它关於动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工。
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难（所谓的悖论）的发现的影响，特别是经典集合论中被发现有自相矛盾的现象，尤其是罗素悖论，以极为简明的形式震撼了数学的基础。这些难题涉及基本概念以及定义和推理的基本方法，这些以前通常被认为是没有问题的。悖论的研究也促进了非经典逻辑的研究和发展。 被归类为非古典逻辑的系统包括： 次协调逻辑 相干逻辑。
支持自动的文本分析以及人工智能应用。 WordNet的数据库及相应的软件工具的发放遵照BSD许可证书，可以自由的下载和使用，亦可在线查询和使用。 在WordNet中，名词、动词、形容词和副词各自被组织成一个同义词的网络，每个同义词集合都代表一个基本的语义概念。
计算机逻辑描述应用于计算机科学和人工智能的逻辑。它包括： 以在计算机科学中的应用为导向的逻辑学研究。例如：组合子逻辑和抽象释义； 以逻辑形式自然表达的计算机科学基本概念。例如：编程语言的形式语义，霍尔逻辑和逻辑编程； 计算理论的关注形式逻辑的基本问题的方面。例如：Curry-Howard对应和博弈语义；。
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标签、学习和更新领域知识（英语：domain knowledge）的方法。 陈文伟; 黄金才; 毕季明. 适应变化环境的元知识的研究. 智能系统学报 (中国人工智能学会、哈尔滨工程大学). 2009,. 2009(4): 331–334 [2019-01-16]. ISSN 1673-4785. （原始内容存档于2019-08-03）。
概念。也有一些认知科学的团体认为它是必不可少的课题，认为研究它们很重要。 以下是认知科学相关的一些主要课题方向。这个名单并不完整，但是它尽量覆盖认知行为的各个领域。 人工智能（AI）研究机器的认知。AI的现实目标之一，就是用计算机实现人类的智能。
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概念是思维的基本单位。在日常用语中人们往往将概念与一个词或一个名词（术语）同等对待。 在一些哲学理论中概念范围与概念内容的定义不同。 概念范围（外延）是指所有包括在这个概念中的事物，比如“白”的概念范围是所有白色的事物。范围相同的概念被称为是相当的，在逻辑研究中，尤其是在数学逻辑中相当的概念往往被看作是相同的。。
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智能，而普通机器就不能”呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。 人工智能史 通用人工智能的生存风险 弱人工智慧（或称狭义人工智慧、应用型人工智慧） 人工智能哲学 人工智慧 机器学习 人工意识 技术奇异点 无条件基本收入 意识上传（Mind uploading）。
Shoham（英语：Yoav Shoham）在1990年于他的人工智能研究中介入的。他的代理特定于自己的范型，因为它们就只有一个方法，具有一个形式参数。下面引述Yoav Shoham的1990年论文，论述在AOP和OOP之间的基本区别： 面向代理编程（AOP），可以被看作是特殊化了的面向对象编程。。
人工智能、语义网、软件工程、 生物医学信息学、图书馆学以及信息架构。 英文术语“ontology”一词源于哲学领域，且一直以来存在着许多不同的用法。在计算机科学领域，其核心意思是指一种模型，用于描述由一套对象类型（概念。
实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题（也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力），这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。。
人工智能的历史源远流长。在古代的神话传说中，技艺高超的工匠可以制作人造人，并为其赋予智能或意识。现代意义上的AI始于古典哲学家试图将人类的思维过程描述为对符号的机械操作。20世纪40年代，基于抽象数学推理的可编程数字电脑的发明使一批科学家开始严肃地探讨构造一个电子大脑的可能性。。
早在二十世纪七十年代，罗伯特·科瓦尔斯基等人提出了逻辑可以作为程序设计语言的基本思想，把逻辑和程序这两个截然不同的概念协调统一为一个概念，于是诞生了逻辑程序设计。这也是早期自动定理证明和人工智能发展的自然结果。随后，逻辑程序设计得到了迅速发展，特别是基于一阶谓词的逻辑程序设计语言，将。
information）是哲学的一个与计算机科学、信息科学、信息技术和哲学相关的子领域 它包含： 信息的概念特征和基本原则的批判性研究，包含它的动力学、引用与科学 将信息理论与哲学方法阐述并应用到哲学问题中 信息哲学（PI）已经从人工智能哲学、信息逻辑、控制论、社会理论和伦理学和语言与信息的研究中发展而来。 信息逻辑，也被称为“信息的逻辑理论”。
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