专家系统（Expert Systems，简称ES）是一种基于人工智能（AI）的计算机系统，旨在模拟和复制人类专家的决策和问题解决能力。它结合了领域专家的知识和推理技术，用于解决特定领域的问题，通常是那些需要高度专业知识和经验的问题。
从广义上讲，人工智能涉及机器做一些只有人才能做到的事情。也就是说，计算机科学家不同意几年前的某些计算能力是否可以构成人工智能。如今，许多这些功能可能仅仅只被称为软件。
导读：数据科学界经常开玩笑说，专家系统好比是过时的恐龙，它们很有意思，但是就现代应用而言不切实际。我完全不同意，人工智能领域没有哪一项进步完全取代得了专家系统的功能和效用。此外，由于专家系统已存在相当一段长的时间，你可以运用久经考验的最佳实践。下面是使用专家系统、让你开始入手的六个最佳实践。 我经常遇到着迷于深度学习、压缩分类和自动驾驶汽车的数据科学团队，它们渴望运用当下流行的算法。比如说，我最近在与一家大型金融机构合作，共同加强其网络安全;我们甚至还没有开始基本的监控，我团队中的一名数据科学家就在谈论K-
1.2人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 ◆古希腊伟大的哲学家、思想家Aristotle（亚里士多德）（公元前384-322），他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。 在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到
量子位已获马少平教授授权转载 原发新浪微博：@马少平THU，点击左下角“阅读原文”可直达原文 马少平，清华大学计算机科学与技术系教授 研究领域：智能信息处理, 信息检索 讲授课程：人工智能导论、人工智能等 马少平还是中国人工智能学会常务理事 最近，有不同人问了我同一个问题：是什么渊源，走上了人工智能这条路。说实话，别说是人工智能，就连进入计算机行业，都完全是阴差阳错的结果，并不是我的主动选择。 1977年，文革结束后，突然传来消息，要回复高考了，当时我还在读高中，对于怎么填报志愿，一概不知。班主任老师的意见
人工智能并非专家系统，但是却或多或少的与专家系统有关系，可以说专家系统是人工智能很早期的存在形式。专家系统(ES, Expert System)是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 专家系统具有如下的一些特点： 1）知识的汇聚 2）启发性推理 3）推理和解释的透明性 4）知识的更新 典型的专家系统模型如图：
文 | 传感器技术（WW_CGQJS） 12月15日，工信部正式印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，为2018年到2020年人工智能发展指明了前进的方向。计划中的重点内容是培育八项智能产品和四项核心基础，而智能传感器正排在核心基础的第一位，处于最基础最重要的地位。 万物相连技术链 传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是怎样拧在一起了呢？在人工智能时代硬件和软件是共生演化的，彼此影响的呢？ “物联网”、“大数据”和“机器人”等,其实这些趋势是相互联系在一起的，拧成一个大趋势， 在这个链条里
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
摘要： 探索人工智能系统类别：专家系统、机器学习、神经网络、进化算法与混合智能的多重视角，解读人工智能认知观：符号主义、连接主义与行为主义的理论与实践。文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
AI（Artificial Intelligence）是对人类智能的模拟、延伸和扩展。这种智能包含如下方面：思维、感知、行为等方面的智能。AI研究的目的是如何通过模拟人的智能来提高现有机器的智能水平以及如何设计和制造出更高级、更智能化的机器。 知识工程是AI技术的应用工程，是以知识表示、知识推理、知识获取、知识存储、知识管理、知识利用等技术为基础的各种AI应用工程。 专家系统ES（Expert System）是典型的知识工程系统，是AI技术领域中发展最迅速、应用最广泛，当前最活跃的一个分支，并在实际应用中取
机器人学，特别是智能机器人，与人工智能有十分密切的关系。人工智能的近期目标在于研究智能计算机及其系统，以模仿和执行人类的某些智力功能，如判断、推理、理解、识别、规划、学习和其他问题求解。这一研究抓住了
知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴，是利用知识工程理论建立大规模知识资源的一个杀手级应用。知识图谱给互联网语义搜索带来新的活力，在智能问答中也大显神威，已经成为知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起，已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
人工智能发展至今,已经由最初的专注推理转为数据驱动的统计学习与深度学习,并取得了巨大的进步,未来发展潜力巨大。
作者：枫叶松木木 本人年轻时爱下围棋，记得上中学、大学时常跟好朋友们手谈。后来，越来越忙了，一是没有时间了，二是手谈的朋友们也很少相聚了，就很少下围棋了。于是，有点空闲就找来一款围棋软件对上一局。说实
智能化需求体现在两个方面 随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： 一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智
人们在关注AI，企业在拥抱AI，资本在追逐AI。凡是和AI有关的概念，都会吸引大量的目光。
随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： ●一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 ●另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发
定义问题（Problem Definition） -> 数据收集(Data Collection) -> 数据分割(Dataset Spit up) -> 模型训练(Model Training) -> 模型评估(Model Evaluation) -> 应用部署(System Deployment) -> 改变世界(Impact the world)！
原文刊载于 明略数据（Minglamp_BigData） 量子位 | QbitAI 已获授权编辑转载 这是7月下旬，马少平老师在明略数据内部做的一个分享，基于此前马老师随笔《人工智能能做什么？》中的一些思考进行了扩展。 AlphaGo的出现，让很多人对人工智能产生了不切合实际的幻想，究竟人工智能能做什么？1个半小时的分享，整理成如下内容，包含以下几个部分： ● 人工智能发展历史 ● 人工智能典型应用 ● 当前行业中人工智能的应用情况 ● 如何指导科研工作 作者：
近年来，人工智能(AI)开始起步，并在科技行业取得重大进展。从挑选人们想去的餐厅开始，Siri、谷歌Assistant、微软Cortana、亚马逊Alexa等人工智能助手帮助我们日常生活。我们每天都在不知不觉中习惯了使用人工智能。例如，智能手机键盘上的自动更正功能和Facebook上的自动标签功能都是由人工智能控制的。简而言之，人工智能产业正试图让电脑模仿人类的智能，而通过神经网络，他们已经成功了一半。在神经网络中，他们试图让晶体管表现得像人类大脑的神经元。机器学习是利用人工神经网络(ANNs)来促进多层次的学习。深度学习是另一种学习模型(机器学习的一部分)，它基于数据表示而不是基于任务的算法。虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决策，但现在已经在影响着人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论一些关于人工智能如何(以及将如何)改变企业决策的有趣方法。
1950 年，艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence) 中提出了著名的图灵测试 (Turing test)
近年来，人工智能(AI)在科技领域取得了长足的进步。从挑选人们想去的餐厅开始，他们让Siri、谷歌助理、微软Cortana、AmazonAlexa等人工智能来控制局面。我们甚至没有意识到，我们已经习惯于人工智能。例如，智能手机键盘上的自动校正功能和Facebook上的自动标记功能都是由人工智能控制的。
文章来自思迈特，CDA获授权转载 专家系统是典型的大数据和人工智能结合的计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，
测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。
信息系统的分类可以基于系统的功能、使用的技术、以及它们服务的对象来进行。下面是主要的几类信息系统及其简要说明：
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展，由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用－－机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。 人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。 需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。 需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
专家系统（ES）是人工智能的一个重要分支，它模仿人类专家的决策过程，为特定领域的复杂问题提供解决方案。下面是专家系统的关键组成部分及其与一般计算机系统的主要区别。
自从2016 年，开启了人工智能时代元年后，云计算、大数据、积层神经网络、深度学习带来的人工智能展现在大众面前。随着技术的突破，成本的下降和应用的普及，巨头们纷纷重金研发人工智能，人工智能开始从实验室走进我们的生活。人工智能要能取代人脑还有很长的路要走，但对于那些基础与重复的任务，已经足以胜任。那么人工智能又是如何影响到企业培训的呢？ 人工智能在企业培训中的运用 随着计算机演算能力的提升以及相关技术的推进，人工智能在经历数十年的发展后，已经从需要外力监督的机器学习（Machine Learning），跨入不
很高兴和大家一起分享关于人工智能的基础常识性内容，今天我们来聊聊人工智能的过去，从历史的角度看看人工智能的来龙去脉。
在人工智能的早期，自上而下的创建智能系统的方法（在上一课中讨论过）很流行。其想法是将人们的知识提取成某种机器可读的形式，然后用它来自动解决问题。这种方法基于两个大的想法：
人工智能的历史其实正好与计算机的历史差不多一样长，但两者的发展进度却大相径庭。一个很像一帆风顺的富二代，一个则起起落落很像白手起家的创业者。
我一直很好奇人工智能是如何提出来的，它背后有什么样的故事，在人工智能发展的这60年的时间中，又经历了什么？为什么现在才是人工智能的爆发点，未来人工智能又将走向何处？带着这样的问题我读了吴军博士的《智能时代》这本书，打开了我对人工智能的了解，这篇文章主要内容也来自于这本书。 我们这代人对人工智能的关注，来自于2016年AlphaGo大战世界著名围棋选手李世民，在比赛之前各方关注度非常高，国内各方媒体争相报道，预测这场比赛的结果，人们好奇人工智能现在智能到什么程度以及计算机如何和人下围棋，最终AlphaGo以4
人类智能的本质是知识的发现与应用。 知识工程是人工智能学科中让机器具备人类的知识，特别是专家的知识及推理能力，来解决现实问题的重要分支。以专家系统为代表的传统知识工程实践在封闭应用场景下取得了显著效果。 但是，伴随着大规模开放应用的兴起，传统的专家系统面临着日益严峻的挑战。以 知识图谱 技术为代表的大数据知识工程有逐渐取代传统知识工程的趋势。 当前，数据驱动的大数据知识工程方兴未艾，并呈现出从互联网开放应用场景向特定领域应用场景转变的鲜明趋势。 知识图谱自2012年提出至今，发展迅速，如今已经成为人工智
AI 科技评论按：4 月份，在深圳举行的中国电子信息博览会「人工智能行业企业家峰会」上，国家 863 计划专家、科大讯飞执行总裁胡郁发表了「AI 赋能，智赢未来」的演讲。
我写过几篇关于人工神经网络的文章，但都是关于随机概念的随机文章。本系列文章将向您详细介绍人工神经网络及其相关概念。所有内容的参考资料和参考资料将在本系列的最后提到，以便您可以深入研究所有的概念。
2017年的此刻，你和世界上的大多数人一样，坐在办公桌前拼命完成上级布置的工作任务，或是无聊地刷着网页打发时间等待下班。你焦虑于本周的工作能否按时做完，公司的年终奖最终会发多少，买房的月供贷款是否可以承担……
【新智元导读】美国休斯敦大学副教授万赟回溯人工智能60年历史，对比理性和感性两大流派各自轨迹，指出在目前这轮以深度学习为代表的人工智能新高潮中，各大企业对收购和人才猎取的投入最终很有可能以泡沫破裂收场；目前我们对人脑智能仍然缺乏理解，真正需要防范的是强势集团对人工智能技术的滥用。 作者简介：万赟，美国休斯敦大学维多利亚分校，副教授，研究方向为电子商务和互联网应用。 人工智能诞生 2014 年英美合作的电影《模仿游戏》讲述了英国数学家艾伦·图灵60年前在二战期间帮助设计电子计算机破译纳粹德国军事密码的真实
没有接触过机器学习的同学，往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。
如今，人工智能的创业已到下半场，就像一个指数级的函数，已过临界点，“快速爆发”，“指数级增长”的历史性时刻，到了！ 高通全球副总裁沈劲在Gmic大会上，以深入浅出的语言，不仅将这个时刻形象化地比喻成放在第32个格子里的稻米，还引出了人工智能将被大量应用的5大领域，并以案例进行说明。 最后，沈劲也详细地理了理，目前人工智能尚有的一些创业机会，苦口婆心指出要做垂直、做专家系统，做信号处理等。 当然，也不忘顺便将高通正在着力干的事——对于将人工智能从云搬到端的未来布局——对外打个了广告！ 以下
编译 | 王 念 编辑 | 丛 末 人工智能和深度学习技术风靡全球，盲目追风之下我们需要一场深刻的反思，到底什么是人工智能？深度学习能为我们带来什么AI 领域专家Filip Piekniewski 非常尖锐地指出了当下 AI 发展的问题： 一方面，深度学习给 AI 领域带来了巨大的成功，然而尚且无法实现像人一样拥有常识的 AI ，而对于这一点，多数 AI 研究者颇有些心照不宣地视而不见，沉浸在刷榜和发Paper 中。 另一方面，AI 似乎也被自身的成功所绑架，甚而成为自身成功的牺牲品。 对此， Piek
作为一种先进的现代化技术，人工智能技术的应用对我们的工作和生活已经产生了很大的影响。在现实生活中，小到智能电视、智能手机，大到智能机器专家系统，都是人工智能技术的一种应用体现。通过使用人工智能技术，可以代替人们完成一些富有危险性或者复杂性的任务，进而提升人们的工作效率。同时，人工智能技术也大大地促进了计算机网络技术的进步。
【导读】 UC Berkeley 大学计算机科学系教授，人工智能著名教材《Artificial Intelligence: A Modern Approach 》第一作者日前接受了Edge的专访。目前全世界有1300多所学校，包括一些知名大学，都在使用他的书作为人工智能标准教材。这位人工智能界赫赫有名的大师分享了他对人工智能的独特观点。他认为，大多数人对智能的定义都是不清晰的。结合自己多年来的研究心得，他在访谈中尝试对“智能”一词进行定义：（bounded optimality）。他认为：我仍然不认为我们应
智能，即Intelligence，那什么是智能呢？按照中国古代思想家荀子在《荀子·正名篇》的说法：“所以知之在人者谓之知，知有所合谓之智。所以能之在人者谓之能，能有所合谓之能”。
【新智元导读】 UC Berkeley 大学计算机科学系教授，人工智能著名教材《Artificial Intelligence: A Modern Approach 》第一作者日前接受了Edge的专访。目前全世界有1300多所学校，包括一些知名大学，都在使用他的书作为人工智能标准教材。这位人工智能界赫赫有名的大师分享了他对人工智能的独特观点。他认为，大多数人对智能的定义都是不清晰的。结合自己多年来的研究心得，他在访谈中尝试对“智能”一词进行定义：有限最优性（bounded optimality）。他认为：我
统一编程环境，使我们的软件在一个环境上运行成功之后，迁移到另外一个环境下面也是可以正常运行的，从而降低我们学习的成本，再者就是智能的编程工具，能够在开发阶段帮助我们检查我们最常见的语法，等逻辑错误。
一、人工智能 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，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。 人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。 二、数据挖掘 数据挖掘（D
随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格，以及不断发展的网络，很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前，智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。 人工智能经历了三次飞跃阶段： 实现问题求解是第一次，代替人进行部分逻辑推理工作的完成，如机器定理证明和专家系统； 智能系统能够和环境交互是第二次，从运行的环境中对信息进行获取，代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人； 第三次是智能系统，具有类
在农业场景，主要包括有作物管理、害虫和杂草处理、疾病管理、土壤管理、产量预测和管理等。作物管理，主要提供作物选择，施肥建议，使得作物免受恶劣天气影响等；害虫和杂草处理，即识别害虫和杂草，提供处理害虫和杂草的相关建议，推测害虫行进路线和繁殖规模和速度，推测杂草的生长状态和发展等；疾病管理，即预测、识别分类作物病害；土壤和作物管理，包括评估作物表面土壤湿度，预测天气，结合天气预测结果进行灌溉等；产量预测和管理，根据气候，季节等因素提供最佳播种时间建议，并预测最佳收成时间和最终产量等。其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统，发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别，图像识别等。
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