群体决策支持系统与人工智能

群体决策支持系统(GDSS)正进入发展的第三阶段:与人工智能(AI)相结合。本文评述了当前GDSS与AI相结合的两个方面:一是用于知识获取,分析了它成功的原因并指出其特殊性,这是一条有可能突破专家系统开发“瓶颈”的途径;二是以分布式人工智能(DAI)为框架构成多主体(Agent)群体问题求解系统,分析了多主体GDSS与DAI的区别,着重论证前者较后者具有更高性能的原因。最后,提出GDSS今后可供发展的几个方面。     

人工智能在决策支持系统和专家系统中的作用

该文概述了专家系统(ES)与传统的决策支持系统(DSS)的定义与局限性,然后主要描述了人工智能(AI)在智能决策支持系统(IDSS)中的作用。     

人工智能语言——PROLOG Ⅱ简介

程序语言 PROLOG(程序逻辑)的发展历史已有十几年。1972年法国马赛大学 Luming 人工智能小组开始研究,在 Alain Colmerauer 教授指导下,经过 F.Giannesini,H.Kanoui,R.Pasero 和M.Van Caneghem 的共同努力而取得了很大成果。PROLOG 语言是由于第五代计算机计划而产生的。其目的是人工智能(AI)方面的应用:自然语言、自动论证、声音识别及专家系统等。     

人工智能技术现状

1.人工智能的特性 1.1什么是人工智能? 人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,它考虑的是,计算机如何用在通常认为需要知识、感知、推理、学习、理解及其它类似的有认识能力的任务中。因此,AI的目的是要在质上扩充计算机的能力。绝大多数AI工作者更关心的是在新的领域中发     

人工智能在决策支持系统中的应用与研究

本文首先介绍了决策支持系统(DSS)的定义，针对其局限性提出了人工智能(AI)与决策支持系统的结合，然后分述了专家系统(ES)，机器学习(RL)，及智能体(Agent)在决策支持系统中的应用与研究。     

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.     

分布式人工智能研究近况

一、系统的分类大规模集成电路的迅速进步使分布式计算机环境得以建立和发展,为人工智能(AI)问题提供了更有效的求解工具,分布式人工智能(DAI)作为一个新的研究方向,应运而生。 DAI系统不同于传统的分布式处理系     

人工智能新力量:意法半导体Deep Edge AI应运而生

1 AI简介 AI(人工智能)起源于达特茅斯学院于1956年举办的夏季研讨会.在该会议上,"人工智能"一词首次被正式提出.计算能力的技术突破推动了人工智能一轮又一轮的发展.近年来,随着大数据的可用性提高,第三轮人工智能发展浪潮已经来临.2015年,基于深度学习的人工智能算法在ImageNet竞赛的图像识别精度方面首次超...     

日本兴起人工智能热

据1986年10月15日《日经产业新闻》报导:从日本软件系统生产厂家的调查中可以看出,各公司都十分重视人工智能(AI),认为人工智能(AI)是今后大有发展前途的一个领域。 在回答“今后着重开发的领域”的测验中,认为应该把人工智能作为今后着重开发领域的最多,有105家公司,占回答问题总数的58.6％;其次是“通信控制程序”和“通信规定变换等网络管理”,有60个公司,占回答总数的33.5％。 在商业软件中,现在为了打印某种帐单,要向计算机输入好些指令。随着AI的进展,只要输入“制作××帐单”指令,便     

论人工智能技术在Internet与Intranet中的应用

人工智能(AI)要在网络时代扮演重要的角色。因Web对于根植于问题求解与知识处理的AI来说是一个绝好的环境。而Internet上的人工智能技术主要有:智能搜索引擎、智能浏览器、学习智能体、知识共享智能体。     

走近人工智能

人工智能(Artificial Intelligence,AI)一直都处于计算机技术的最前沿,经历了几起几落…… 长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司,再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科院所,全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前,著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(A.L.)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中,中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。     

支持人工智能的并行处理体系结构

一、引 进入八十年代以来,全世界处于人工智能(AI)研究热潮中。政府机构,大学、研究机构,以及厂商和用户都投入了AI的研究,产品制作,以及应用开发中。AI基础理论研究日益深广,应用范围不断拓展,商品系统大量涌现。上千种专家系统(包括知识工程的语言,工具,环境等),几十种AI工作站(主要是各种LIsP机器和PRoLOG机器),以及其它的包括自然语言处理,语音识别与合成,机器视觉及图像理解等方面韵系统已经问世并被投入应用。但是,总的说来,这些系统只能应用于小规模的AI应用问题上。这是因为一般AI程序随着其输入规模的增大,其对于计算机资…     

"人工智能+教育"融合视域下的人才培养研究

针对"人工智能+教育"融合视域下的人才培养出现的众多问题,归纳了人工智能(AI)赋能职业教育AI人才培养的挑战,探究了人工智能课程体系建设和持续学习存在的困难,给出了人工智能赋能职业教育AI人才培养的建议,关注了AI技术师资人才梯队建设、人工智能实训平台建设、人工智能课程知识体系建设.教学改革结果表明,新方法促进了"人...     

刍议高级弱人工智能生成作品的著作权归属

1问题的提出 一般而言,人工智能被划分为强人工智能(Strong AI)与弱人工智能(Weak AI),其中强人工智能在传统上又被称为"人工通用智能"(Artificial general intelligence,又称AGI),弱人工智能又称"浅人工智能"(narrow AI).弱人工智能是指仅仅能够胜任非常有限的单一任务的人工智能,顾名思义是学习能力最弱、依靠人的指令对简单任务进行解决的人工智能.此类人工智能不具有自主学习意识,不能对问题进行自主的推演和计算.而高级的弱人工智能能够通过像人类一样的交流互动,再现人类智能的某些方面,虽未具备脱离编程者的算法架构并独立创作算法的能力,但比低级的弱人工智能(Low-Week AI)——如邮箱的拦截功能——表现更为聪敏,适用更为广泛. 当前学界缺乏将人工智能限定在高级弱人工智能范围内专门讨论其对生成作品权利的归属问题.本文对人工智能的探讨与研究将以高级的弱人工智能为基础和前提,切实关注人工智能生成物的著作权归属问题.     

专家咨询系统简述

最近十多年来,人工智能(AI)的研究在面向实际应用方面,取得了令人鼓舞的成果,出现了许多AI程序系统。从其应用特点而言,很大一部分是专家谘询系统,能提供出应用领域专家的主观结论,简称专家系统。 目前,专家系统在模拟所面向的应用问题领域中专家求解问题的能力上,已达到了该领域专家的水平。     

人工智能技术在中国象棋博弈中的应用与发展

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学.人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等.而机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一.     

人工智能领域知识图谱构建与分析

近年来人工智能技术成为学术界和产业界的研究焦点,基于领域科技文献对人工智能相关技术脉络的发展进行分析和研究有助于科研人员掌握相关技术发展方向,同时为国家制定相关政策措施提供了大数据支撑.美国人工智能协会年会(AAAI)和人工智能国际联合大会(IJCAI)是人工智能领域最主要的学术会议,众多领先的AI科技成果在上述会议期...     

军事专家系统与黑板模型

随着人工智能(AI)研究与应用的深入和推广,各先进国家越来越重视AI在军事中的应用。普遍认为,一旦在军事中应用AI技术获得成功,那么相应的军事力量就可在世界上占绝对优势。专家系统(ES)是人工智能应用最为成功的分支,而且人工智能其它分支(如机器视觉、语音识别、规划等)的核心也涉及专家系统理论和技术。因此,专家系统在军事中的应用具有重要的意义。本文首先讨论军事专家系统的若干技术性问     

人工智能算法“黑盒”安全风险及治理探讨

0引言当前我国面部识别、语音识别等人工智能(AI)创新应用已进入世界前列,世界AI大会最新发布的《2020年全球人工智能创新指数报告》列出,我国AI创新指数全球排名第二。但是,安全作为发展的前提,AI算法"黑盒"问题带来的安全风险亟待高度重视。中科院、浙江大学等高校明确指出,由于算法不透明等因素,在医疗诊断、无人驾驶等领域存在各类安全风险重大隐患。     

人工智能

一、前言我们的智能是否能够理解并创造智能?这是“人工智能”这一学科所要解决的问题。千百年来这个问题一直吸引着求知的人们,但只是到了今天才有可能认真地进行讨论并逐步求得解决。技术的进步再一次激起了对创造智能的热情,人工智能成了电影、文学作品以及日常议论的主题之一,大量的科学技术人员已投入到这一研究工作领域,更多的人即将参加进来。仅美国就有一百多所大学开设了人工智能的课程,一些有名的大学(如麻省理工学院、斯坦福大学等)还设有专门的人工智能实验室。人工智能的国际会议从69年开始,每两年召开一次,77年召开的第五届国际会议的参加人数达到了一千人。出版了专门的杂志和书籍,已经发表的论文就有几千篇。在这短短的一、二十年中,人工智能的研究工作迅速发展,取得了不少令人兴奋的成就:计算机战胜了跳棋冠军;计算机通过学习逐步提高了识别图象的