随着科技的发展，来学习人工智能的主要技术及其发展趋势

人工智能学习的主要技术及其发展趋势

目前人工智能学习研究的3个热点是：

智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。

多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。

神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。

最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。