在開始人工智能項(xiàng)目之前，企業(yè)需要關(guān)注五個(gè)關(guān)鍵階段。只要專注于正確的方法，將獲得期望的結(jié)果。

假設(shè)企業(yè)有機(jī)會在人工智能上創(chuàng)建一個(gè)項(xiàng)目。開始之前需要考慮以下五個(gè)階段。這五個(gè)階段分別是學(xué)習(xí)、編程語言、知識表示、問題解決方案和硬件。

1.學(xué)習(xí)過程

學(xué)習(xí)是指將新知識添加到知識庫中，并改進(jìn)或完善以前的知識。

人工智能程序的成功與否取決于其擁有的知識范圍以及獲取知識的頻率。學(xué)習(xí)代理包括四個(gè)主要部分。它們是：

（1）學(xué)習(xí)元素-代理負(fù)責(zé)改善其績效的部分。

（2）績效要素-選擇要采取的行動(dòng)的部分。

（3）批評家-他們告訴學(xué)習(xí)者代理人的表現(xiàn)。

（4）問題產(chǎn)生器-它提出可能導(dǎo)致新的信息體驗(yàn)的措施。

2.編程語言

LISP和Prolog是人工智能編程中使用的兩種主要語言。

LISP（列表處理）—LISP是JohnMcCarthy在1950年開發(fā)的一種人工智能編程語言。LISP是一種符號處理語言，它表示列表中的信息并操縱列表以獲取信息。

PROLOG（邏輯編程）—Prolog由1970年代初期法國馬賽大學(xué)的AlainColmeraver和P.Roussel開發(fā)。Prolog使用謂詞邏輯的語法來執(zhí)行符號邏輯計(jì)算。

3.知識表示

結(jié)果的質(zhì)量取決于系統(tǒng)擁有多少知識?？捎弥R必須以有效的方式表示。因此，知識表示是系統(tǒng)的重要組成部分。最著名的表示方案是：

?關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)或語義網(wǎng)絡(luò)

?框架

?概念依賴性

?腳本

4.解決問題

這個(gè)特定研究領(lǐng)域的目標(biāo)是如何像人類一樣在人工智能系統(tǒng)上實(shí)施程序來解決問題。推理過程也應(yīng)同樣良好，以獲得令人滿意的結(jié)果。推理過程大致分為暴力搜索和啟發(fā)式搜索過程。

5.硬件

大多數(shù)人工智能程序僅在VonNeumann機(jī)器上實(shí)現(xiàn)。但是，已經(jīng)出現(xiàn)了用于人工智能編程的專用工作站。計(jì)算機(jī)分為以下四類之一：

?單指令單數(shù)據(jù)（SISD）機(jī)器。

?單指令多數(shù)據(jù)（SIMD）機(jī)器。

?多指令單數(shù)據(jù)（MISD）機(jī)器。

?多指令多數(shù)據(jù)（MIMD）機(jī)器。
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