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人工智能代理使用的奖励和惩罚来形成一个在其问题空间中进行操作的策略。自然语言处理（NLP）赋予机器阅读和理解人类语言的能力。一个足够强大的自然语言处理系统将支持自然语言用户界面和直接从人类编写的资源中获取知识，如新闻专线文本。自然语言处理的一些直接应用包括信息检索、文本挖掘、**和机器翻译。许多当前的方法使用单词共现频率来构建文本的句法表示，北京VPU人工智能虚拟化。搜索的“关键词识别”策略是流行的，北京VPU人工智能虚拟化，北京VPU人工智能虚拟化、可扩展的，但是是愚蠢的；对“dog”的搜索查询可能只匹配文字单词“dog”的文档，而不匹配单词“poodle”的文档。“词汇相似性”策略使用诸如“意外”等词来评估文档的情感。人工智能定义为对“智能代理”的研究。北京VPU人工智能虚拟化

人工智能的自然语言就是典型的情况。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（DUALISM）的争论。其争论要点是：如果一台机器的*有工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器**是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。北京VPU人工智能虚拟化人工智能在智能 机器的配合下，更好地发挥出人的潜能。

即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用概率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的计算器或是运算时间。

人工智能受到大脑机器工作方式的启发：人工神经网络方法使用人工“神经元”，通过将自身与所需输出进行比较并改变内部神经元之间的连接强度来“强化”似乎有用的连接，从而进行学习。这四种主要方法可以相互重叠，也可以与进化系统重叠；例如，神经网络可以学会做推论、归纳和类比。一些系统隐式或显式地使用这些方法中的多种以及许多其他人工智能和非人工智能算法；很好的解决方法通常因问题而异。知识表示和知识工程是经典人工智能研究的重要点。一些“**系统”试图收集**在某个狭窄领域拥有的显性知识。此外，一些项目试图将普通人所知的“常识”收集到一个包含大量世界知识的数据库中。人工智能利用大数据分析提供多样化智能服务。

人工智能特定工具的使用（“逻辑”或人工神经网络），或深刻的哲学差异。子领域也基于社会因素（特定机构或特定研究人员的工作）。人工智能研究的传统问题（或目标）包括推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理、感知以及移动和操纵对象的能力。一般智力是该领域的长期目标之一。方法包括统计方法、计算智能和传统的符号人工智能。人工智能中使用了许多工具，包括搜索和数学优化、人工神经网络以及基于统计、概率和经济学的方法。人工智能可以对产品进行细致的分析。北京VPU人工智能虚拟化

人工智能的发展越加成熟，工业程序就越加简便。北京VPU人工智能虚拟化

如果人工智能假设的模型非常适合实际数据，则基于模型的分类器将会表现良好。否则，如果没有匹配模型可用，并且如果只考虑精度（而不是速度或可伸缩性），那么传统观点认为，在大多数实际数据集上，判别分类器（尤其是SVM）往往比基于模型的分类器更精确，例如“朴素贝叶斯”。神经网络受人脑神经元结构的启发。一个简单的“神经元”N接受来自多个其他神经元的输入，当每个神经元被开启（或“激发”）时，对神经元N本身是否应该被开启投下加权“票”。北京VPU人工智能虚拟化

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