人工智能语言,逻辑及发展趋势

本文综述了人工智能语言发展历史,及其在人工智能研究中的地位和作用,说明了不同的人工智能语言对应于不同的逻辑系统。逻辑系统的性质决定了人工智能语言的基本特征,表达能力和执行效率。本文试图阐明人工智能语言的发展方向。     

AI人工智能调节器

川人工智能调节器引入了国内外设计先进的自动化测控仪表之长处，并根据用户要求进行多次开发和完善，并经国内外有丰富现场经验的专家精心的抗干扰设计，使之具有国际标准质量和中国国情价格。具有高精度、高稳定性、高可靠性、多功能。多用途和使用操作简单、灵活等特点。特别适合于化工、冶金、火电、轻工等行业中需要。实现在线连续监测控制的工业过程中进行集中测量、显示、累计、报答和远距离变送、调节控制以及根据工艺过程要求进行全自动程序控制。一、AI人H智能调节器特点1．具有多功能、多用途的特点随着计算机技术和集成电路技…     

软件Agent

1.引言近年来,Agent一词变得越来越引人注目,有关Agentr 的各项研究在国外已得到迅猛发展,Agent 一词的译法在国内还没有定论,通常译为智能体、智     

人工智能治理理论及系统的现状与趋势

人工智能(Artificial Intelligence,AI)治理是解决AI挑战的主要手段.AI治理的主要目的是充分发挥人工智能带来的优势和有效降低人工智能导致的风险,并通过整合技术、法律、政策、标准、伦理、道德、安全、经济、社会等多个方面的影响因素,最终建设负责任的人工智能(Responsible Artificial Intelligence,RAI).AI治理可以从智能个体治理、智能群体治理以及人机合作与共生系统的治理等3个方面,分技术层、伦理层、社会及法律层等3个层面进行.AI治理的主要关键技术有4种:可理解性人工智能、防御对抗性攻击技术、建模及仿真技术和实时审计技术.从谷歌、IBM和微软等公司的AI治理实践来看,产业界主要关注的是RAI研发,在AI系统的可解释性、隐私保护和公平性检查等方面已出现一些专用组件工具.目前,AI治理需要研究的科学问题有:软件定义的AI治理、AI治理关键技术、大规模机器学习中的AI治理评价、基于联邦学习的AI治理、AI治理的标准制定、增强人工智能与人在回路型AI训练等.     

Agent研究

agent、多agent系统已成为分布式人工智能研究的一个十分活跃领域.agent通常指在一定的环境     

有限资源环境下的分层分布式体系结构研究

1 引言随着网络技术、分布式理论的发展,人工智能进入了一个新的阶段。人们从不同的方面对分布式人工智能的理论、结构、应用进行了深入的研究。其中分布式问题求解(DPS)、并行人工智能(PAI)以及多Agent系统(MAS)是分布式人工智能的三个主要研究领域。DPS的研究一般是面向任务的,在任务间进行分配、协调,从而生成大量的专家系统和基于知识的系统,在粗粒度上研究控制和数据分布。MAS的研究在近十年中得到较快的发展,当前已经出现了基于Agent的系统和开发Agent的工具和语言等。DPS和MAS的研     

分布式人工智能进展

随着并行计算机的开发成功,计算机网络技术的成熟,人们对于AI中的并发性与分布性越来越感兴趣,因而导致了分布式人工智能(DAI)的产生.对于DAI的研究始于七十年代末,经过十几年的研究,现已取得很大进展,并已开发出一些实用的系统.DAI的应用领域很广泛,对于那些知识或活动本质上是分布的,都可以用DAI方法来解决.当前,DAI的研究主要集中在结点(Agent)间的交互与通讯、一致性与协调、建立模型三个基本问题.而对于任务描述和分解以及结点间差异的研究很少,当然知识库(Knowledge Base)存取与DAI结合等等.本文力图对当前DAI基本问题的研究作一下综述,希望对于有志于从事DAI研究的人有一定帮助.     

一种静态的协商算法

协商是分布式人工智能系统中处理矛盾的一种有效途径，本文针对一种典型的非协作类问题－－双连统筹型谈判问题ＤＭＮ，给出离散化的问题描述和合同等价类的定义，建立一种静态协商模型，并以此为基础提出一揽子方案和优化方案两种协商算法，初步试验结果表明：Ｌ这些算法是可行和有效的。     

OPS83原理分析及编程策略的研究

本文论述了人工智能语言OPS83的特点和工作原理，针对冲突消解策略研究了逆向推理的编程策略，并介绍设计刀具专家系统中的应用。