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人工智能知識體系及學科綜述；摘要：本文以人工智能的知識體系為研究內容，闡述人；關鍵詞：人工智能；智能分類；知識體系；1人工智能；斯坦福大學的Nilsson提出人工智能(Arti；AI涉及計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)心理學、；作為一門多學科交叉的課程，人工智能在機器學習、模；本文從以下幾個方面進行闡述：(1)智能與AI的關；

人工智能知識體系及學科綜述

摘要：本文以人工智能的知識體系為研究內容，闡述人工智能的分支及其分類，以人工智能的知識單元為組織基礎，總結與知識單元相關的學科、理論基礎、代表性成果及方法，描述知識單元之間的層次關系，指出人工智能目前的重要研究問題。

關鍵詞：人工智能；智能分類；知識體系

1 人工智能

斯坦福大學的Nilsson提出人工智能(ArtificialIntelligence AI)是關于知識的科學，即知識的表示、知識的獲取以及知識的運用。人工智能在AI學科的基本思想和內容是研究人類智能活動規(guī)律，研究模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術，構造具有一定智能的人工系統(tǒng)，讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作。

AI涉及計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)心理學、哲學及語言學等多個學科，是一門新理論和新技術不斷出現(xiàn)的綜合性邊緣學科。AI與思維科學是實踐和理論的關系，屬于思維科學的技術應用層次，延伸了人腦的功能，實現(xiàn)腦力勞動的自動化。

作為一門多學科交叉的課程，，人工智能在機器學習、模式識別、機器視覺、機器人學、航空航天、自然語言理解、Web知識發(fā)現(xiàn)等領域取得了突破性進展。機器學習與知識表達的關系，模式識別與機器人學、機器視覺的關系，是學習的難點。人工智能的研究方法、學術流派、理論知識非常豐富，應用領域十分廣泛。沒有一個比較科學的AI知識體系，學生找不到體系和關系，會對AI產生神龍見首不見尾的感覺，嚴重影響學習興趣。

本文從以下幾個方面進行闡述：(1)智能與AI的關系；(2)AI的知識單元；(3)AI的相關學科、理論基礎、代表性成果及方法；(4)AI的知識體系及應用。把握好上述的幾個方面，就可以確準地表達知識，利用知識進行問題求解，掌握發(fā)現(xiàn)知識的方法，感知與理解智能系統(tǒng)構建的成果及技術。

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