***智慧型（intelligence）***可以理解為「智力」和「能力」。前者是智慧型的基礎，後者是獲取知識和運用知識求解的能力。
人工智慧（artificial intelligence,ai）就是讓機器具有人類的智慧型。一般認為智慧型（或特指人類智慧型）是
知識和智力**的總和，都和大腦的思維活動有關。
圖靈測試：「乙個人在不接觸對方的情況下，通過一種特殊的方式和對方進行一系列的回答。如果在相當長時間內，他無法根據這些問題判斷對方是人還是計算機，那麼就可以認為這個計算機是智慧型的。」人工智慧的研究範疇
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人工智慧的研究範疇⎩⎪
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⎧機器感知
(計算機視覺、語音資訊處理)學習
(模式識別、機器學習、強化學習)語言
(自然語言處理)記憶
(知識表示)決策
(規劃、資料探勘)
?人工智慧學科誕生的標誌性事件：2023年的達特茅斯（dartmouth）會議提出將「人工智慧」作為本研究領域的名稱。
john mccarthy提出了人工智慧的定義：***人工智慧就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智慧型行為一樣。***
目前，人工智慧的主要研究領域可以分為以下幾個方面：(1)感知：模擬人的感知能力，對外部刺激資訊（視覺和語音等）進行感知和加工。主要研究領域包括語音資訊處理和計算機視覺等。
(2)學習：模擬人的學習能力，主要研究如何從樣例或從與環境的互動中進行學習。主要研究領域包括監督學習、無監督學習和強化學習等。
(3)認知：模擬人的認知能力，主要研究領域包括知識表示、自然語言理解、推理、規劃、決策等。人工智慧的發展歷程大體上可以分為：「推理期」、「知識期」、「學習期」。
推理期這個時期中，研究者開發了一系列的智慧型系統，比如幾何定理證明器、語言翻譯器等。
知識期在這個時期，出現了各種各樣的專家系統（expert system），並在特定的專業領域取得了很多成果。
專家系統可以簡單理解為「知識庫+推理機」專家系統必須具備的三要素，是一類具有專門知識和經驗的計算機智慧型程式系統。其一般採用知識表示和知識推理等來完成通常由領域專家才能解決的複雜問題，因此專家系統也被稱為基於知識的系統。
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專家系統必須具備的三要素⎩⎪
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1）領域專家級知識
2）模擬專家思維
3）達到專家級的水平
學習期
「學習」本身也是一種智慧型行為。從人工智慧的萌芽時期開始，就有一些研究者嘗試讓機器來自動學習，即機器學習（meachine learning, ml）。機器學習的主要目的是設計和分析一些學習演算法，讓計算機可以從資料（經驗）中自動分析並獲得規律，之後利用學習到的規律對未知資料進行**，從而幫助人們完成一些特定任務，提高開發效率。
儘管人工智慧的流派非常多，但主流的方法大體上可以歸結為以下兩種1：
符號主義（symbolism），又稱為邏輯主義、心理學派或計算機學派，是指通過分析人類智慧型的功能，然後用計算機來實現這些功能的一類方法。
符號主義的兩個基本假設
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符號主義的兩個基本假設{a)
資訊可以用符號來來表示
b)符號可以通過顯式的規則（比如邏輯運算）來操作
?人類的認知過程可以看作符號操作過程。?在人工智慧的推理期和知識期，符號主義的方法比較盛行，並取得了大量的成果。連線主義（connection）：，又稱為仿生學派或生理學派，是認知科學領域中的一類資訊處理的方法和理論。
在認知科學領域，人類的認知過程可以看作一種資訊處理過程。
連線主義認為人類的認知過程由大量簡單神經元構成的神經網路中的資訊處理過程，而不是符號運算。連線主義模型的主要結構是由大量簡單的資訊處理單元組成的網際網路絡，具有非線性、分布式、並行化、區域性性計算以及自適應性等特性。
?符號主義方法的優點是可解釋性，而這也正是連線主義方法的弊端。
?深度學習的主要模型神經網路就是一種連線主義模型。接主義方法的弊端**。
?深度學習的主要模型神經網路就是一種連線主義模型。有很多文獻將人工智慧流派分為符號主義、連線主義和行為主義三種，其中行為主義（actionism）主要從生物進化的角度考慮，主張從和外界環境的互動中獲得智慧型。↩︎
第一章 緒論
1.16 void print descending int x,int y,int z 按從大到小順序輸出三個數 print descending 1.17 status fib int k,int m,int f 求k階斐波那契序列的第m項的值f gender char schoolname 校...
第一章 緒論
本 題目源於粵電集團科研專案 沙角a電廠優化排程輔助決策系統 沙角a電廠電網排程已由原來對互不聯絡的單機排程方式發展為對全廠整體總負荷的經濟排程方式，現有五颱發電機組 其中210mw機組三颱，300mw機組二台 的主要工作如下 1.實時資料採集及預處理 機組效能計算和能損分析建立在準確獲取現場資料的...
第一章 緒論
1.1 資料結構在程式設計中的作用 a 問題 資料模型 基本思路 想法 資料表示 資料處理 演算法 程式語言 程式設計環境 設計方法 程式 b 著名公式 資料結構 演算法 程式 1.2 本書討論的主要內容 a 問題一般分為 數值問題 非數值問題 a 數值問題抽象出的資料模型通常是數學方程 b 非數值...