文档介绍：1、人工智能(artificialintelligence)是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。
2、智能机器(intelligentm1、人工智能(artificialintelligence)是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。
2、智能机器(intelligentmachine)是能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。
3、目前人工智能的主要学派有哪些？
符号主义(symbolicism)：又称逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism),其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
连接主义(connectionism)：又称仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism),其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学****算法。
行为主义(actionism)：又称进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism),其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
4、什么是机器学****机器学****研究计算机怎样模拟或实现人类的学****行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。一般来说，环境为学****单元提供外界信息源，学****单元利用该信息对知识库做出改进，执行单元利用知识库中的知识执行任务，任务执行后的信息又反馈给学****单元作为进一步学****的输入。
5、神经网络
人工神经网络(也称神经网络计算，或神经计算(neuralcomputing))实际上指的是一类计算模型，其工作原理模仿了人类大脑的某些工作机制。这种计算模型与传统的计算机的计算模式完全不同。传统的计算模型是这样的，利用一个(或几个)计算单元(即CPU)担负所有的计算任务，整个计算过程是按时间序列一步步地在该计算单元中完成的，本质上是串行计算。神经计算则是利用大量简单计算单元，组成一个大网络，通过大规模并行计算来完成。由于其思想的新颖性，所以一开始就受到广泛的重视。从计算模型看，神经计算是由大量简单的计算单元组成网络进行计算。这种计算模型具有鲁棒性、适应性和并行性。这是传统计算所没有的。从方法论的角度看，传统的计算依靠自顶向下的分析，先利用先验知识建立数学的、物理的或推理的模型。在此基础上建立相应的计算模型进行计算。但神经网络计算是自底向上的，很少利用先验知识，直接从数据通过学****与训练，以自动建立计算模型。可见，神经网络计算表现出很强的灵活性、适应性和学****能力，这是传统计算方法所缺乏的。
6、一个系统需要什么样的知识才可能具有智能呢？知识是建立在数据和信息基础之上的，一个智能程序一般至少包括下面几个方面的知识。
事实：是关于对象和物体的知识。人工智能中的知识表示应能表示各种对象、对象类型及其性质等。事实是静态的、为人们共享的、可公开获得的、公认的知识，在知识库中属底层知识。
规则：是有关问题中与事物的行动、动作相联系的因果关系的知识，是动态的，常以“如果……那么……”形式出现。特别是启发式规则是属于专家提供的专