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人工智能建模的五種類型（人工智能建模的5種類型）
發(fā)布時間：2023-03-12 08:59:10
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
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問大家
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于人工智能建模的五種類型的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、人工智能包括哪些方面
工智能（Artificial Intelligence）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新技術科學。人工智能領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新技術科學。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，可以產出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究主要有機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
自從人工智能誕生以來，理論和技術越來越成熟，應用領域在不斷的擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識、思維的信息過程的模擬。雖然人工智能不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過人的智能。
優(yōu)點：
1、在生產方面，效率更高且成本低廉的機器及人工智能實體代替了人的各種能力，人類的勞動力將大大被解放。
2、人類環(huán)境問題將會得到一定的改善，較少的資源可以滿足更大的需求。
3、人工智能可以提高人類認識世界、適應世界的能力。
缺點：
1、人工智能代替了人類做各種各樣的事情，人類失業(yè)率會明顯的增高，人類就會處于無依靠可生存的狀態(tài)。
二、人工智能四層架構中的大模型是什么
人工智能四層架構中的大模型是一種用于解決復雜問題的抽象模型。它將復雜的問題分解為更小的子問題，并利用抽象的模型表示每個子問題，以便有效地解決問題。大模型的一般結構包括輸入層、隱藏層、輸出層和決策層，這些層之間可以有多種不同的連接模式。
三、人工智能是什么？
簡而言之，人工智能就是用人造的方法模擬智能。
這里包含兩個關鍵概念，一個是“人造”，另一個就是“智能”。
“人造”好理解，就是用人工的方法去模擬。但是“智能”是什么呢？
在回答什么是“智能”前，讓我們先看看以下哪個物品有智能：
第一排很好判斷，大家都認為它們是有智能的。
那第二排的呢？
1. 向日葵有智能嗎？它可以跟隨太陽移動。
2. 搜索引擎有智能嗎？它能把輸入問題的答案列出來，比如：輸入“著名的餐館”，他可以給出著名餐館的列表。
3. 抽水馬桶有智能嗎？它在放水后能夠知道何時停止放水，轉而進行蓄水，當蓄滿的時候又知道何時停止蓄水。
第二排的物品（向日葵、搜索引擎、抽水馬桶）和第一排的物品（現代人類、智人、貓）都有個共同之處，那就是： 它們能夠根據外部環(huán)境的變化，從而自發(fā)的改變自己。
比如：向日葵可以根據太陽的移動而移動自己的花盤；搜索引擎可以根據用戶的不同輸入展示不同的結果；抽水馬桶可以根據水位來決定自己是放水還是蓄水，還是停止。
進一步的一個問題是，同樣都可以根據外部環(huán)境改變而自發(fā)的改變自己，那么這兩排的物品有什么不同嗎？
這個區(qū)別還是很明顯的，那就是： 在面對外部環(huán)境新的變化的時候，是否可以自主學習、理解環(huán)境，從而在新的外部環(huán)境下自發(fā)改變自己？
第二排的物品都是為了某些特定情景提前設定好的，如果跳出這個特點情景，它們就不會有任何自發(fā)行為。
比如：向日葵只是在發(fā)芽到花盤盛開前的這段時間是隨著太陽移動的。搜索引擎也是通過事先計算好的關鍵字對應關系來呈現結果。最后的抽水馬桶只是為了沖水這一件事情設計的。它們都不會對新的情景產生新的動作。
“智能”通常具備以下兩個特征：
1. 根據外部環(huán)境的狀態(tài)變化，而自發(fā)的決定自己的狀態(tài)。
2. 在面對新的外部環(huán)境的時候，可以自己學習、理解環(huán)境，從而在新的環(huán)境狀態(tài)下自發(fā)決定自己的狀態(tài)。
根據這兩個特征，第一排的物品是有智能的，而第二排的物品是沒有智能的，只是有“功能”。
人工智能就是用人造的方法模擬智能，模擬的智能能達到智能物品的兩個特征即可。
目前大家已知的智能物中，人類是被認為智能最強的。那么有沒有什么方法來判斷人造智能物是否達到了人類智能的級別？
著名的現代計算機之父圖靈曾經提出過一個思想實驗，能通過這個實驗的，就被認為擁有人類智能的級別。這個思想實驗也被稱為 “圖靈測試” 。
圖靈測試是這樣的，一個人和一個機器在隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向這個機器隨意提問，進行多次測試后，如果有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機器，那么這個機器就通過了測試，被認為擁有人類級別的智能。
在圖靈測試中，圖靈并沒有檢驗機器是否有合作、分工、演化、自由意志等因素，只是單純的檢測機器是否有足夠的智能。但是這并沒有妨礙哲學家討論這些問題，哲學家認為，如果這些因素機器都能滿足，那么這種智能叫強人工智能，如果不滿足這些因素，而僅僅是通過了圖靈測試，那么是一種弱人工智能。
目前在人工智能領域還沒有一種機器（或系統）能通過圖靈測試。
“智能”有一個特征就是在面對新的外部環(huán)境的時候，可以自己學習、理解環(huán)境，從而在新的環(huán)境狀態(tài)下決定自己的狀態(tài)。那么要如何才能學習呢？
人類的學習方法是這樣的：從一個問題的一些經驗中進行歸納、演繹、聯想，得出結論，進一步將結論用于解決這一類的問題上，在這個推廣過程中不斷利用上述步驟修正結論。人類的經驗非常豐富，這些經驗有的成為了全人類的一些共識，這使得人類的學習速度加快。
那么如果是一個機器呢，我們該如何讓一個機器學習？它能學習到什么程度？
一個模擬人類學習的方法是： 給機器輸入關于這個問題的數據，利用一些數學方法讓機器根據這些數據做歸納、演繹，從而得出結論，再利用這個結論解決這一類的問題 。這個過程，稱為機器學習。
在機器學習中，得出的結論有個特定的名稱，叫做“模型”；讓機器根據數據做歸納、演繹的過程叫做“模型訓練”；將模型用于解決這類問題的過程，叫做“泛化”。整個過程如下圖所示：
人們利用泛化結果的好壞來評價學習的模型的好壞。
機器學習由于其方法的普適性和解決問題的泛化能力，被很多領域都廣泛使用。目前，機器學習的成功已經廣泛使用在很多方面。比如： 判斷一封電子郵件是否是垃圾郵件，一些新聞資訊類App自動呈現用戶感興趣的內容，根據診斷結果判斷一些病的患病幾率，自動駕駛，和人類對弈圍棋且戰(zhàn)勝人類，圖片中的一些元素的識別，語音翻譯，虛擬個人助理等等。隨著機器學習在這些應用領域的不斷使用，機器也在不斷優(yōu)化自己的結果，從而不斷提高機器學習的質量和效果。
照這個趨勢下去，機器會超越人類嗎？
機器學習和人類學習相比，機器學習還有以下幾個硬傷：
1. 缺少跳躍式的建模。
目前機器學習的建模方法是逐步遞進的，缺少了一些跳躍式的前進。人類經常有靈光一現等想象力飛躍的時刻，但是機器學習沒有，它只有層層遞進，逐步收斂，最終得到模型。
2. 計算能力還不夠強
雖然比人腦單個神經元的計算速度快，但是人腦的并行計算能力遠超現代計算機好幾個量級。人腦可以同時有上億個神經元被激活，參與計算。相比之下，機器的計算力有限，如果計算機目前的體系結構在未來保持不變，那機器在未來也沒可能超越人類的計算能力。
3. 知識儲備不足
人類的學習有個重要的來源就是人類共有的知識，這些知識給人類理解和學習問題提供基礎，有時即便問題信息不足，人類依然可以利用這些知識來學習、梳理問題。而每個機器有自己學習到的模型，目前還不能將這些模型讓其他機器共享。這也正是機器學習在很多領域很難達到人類水平的一個原因，比如：自然語言處理。
4. 不能舉一反三
機器學習不能脫離要解決的實際問題，得出的模型也只是在這類實際問題中得到有限的泛化能力。這就限制了機器能像人類一樣擁有舉一反三的能力，只能一個個的學習。這就缺少了面對環(huán)境變化后的自主學習能力。
綜合來看，機器學習要想超越人類，需要解建模方法、決計算力、知識共享，舉一反三這四個問題。目前還不能超越人類，只能在一些高度結構化而且頻繁重復某些模式的領域才能適用。
到此，我們宏觀的了解了什么是人工智能，以及它的長處和短處，希望能對想要了解人工智能領域的人起到幫助。
四、MATLAB建模方法有哪些
首先，Matlab是一個工具，它不是一個方法。
其次，我給你推薦一本書
《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》
然后它的目錄可以回答你的問題：
第1章 數學建模常規(guī)方法及其MATLAB實現
1.1 MATLAB與數據文件的交互
1.1.1 MATLAB與Excel的交互
1.1.2 MATLAB與TXT交互
1.1.3 MATLAB界面導入數據的方法
1.2 數據擬合方法
1.2.1 多項式擬合
1.2.2 指定函數擬合
1.2.3 曲線擬合工具箱
1.3 數據擬合應用實例
1.3.1 人口預測模型
1.3.2 薄膜滲透率的測定
1.4 數據的可視化
1.4.1 地形地貌圖形的繪制
1.4.2 車燈光源投影區(qū)域的繪制（CUMCM2002A）
1.5 層次分析法（AHP）
1.5.1 層次分析法的應用場景
1.5.2 AHPMATLAB程序設計
第2章 規(guī)劃問題的MATLAB求解
2.1 線性規(guī)劃
2.1.1 線性規(guī)劃的實例與定義
2.1.2 線性規(guī)劃的MATLAB標準形式
2.1.3 線性規(guī)劃問題解的概念
2.1.4 求解線性規(guī)劃的MATLAB解法
2.2 非線性規(guī)劃
2.2.1 非線性規(guī)劃的實例與定義
2.2.2 非線性規(guī)劃的MATLAB解法
2.2.3 二次規(guī)劃
2.3 整數規(guī)劃
2.3.1 整數規(guī)劃的定義
2.3.2 01整數規(guī)劃
2.3.3 隨機取樣計算法
第3章 數據建模及MATLAB實現
3.1 云模型
3.1.1 云模型基礎知識
3.1.2 云模型的MATLAB程序設計
3.2 Logistic回歸
3.2.1 Logistic模型
3.2.2 Logistic回歸MATLAB程序設計
3.3 主成分分析
3.3.1 PCA基本思想
3.3.2 PCA步驟
3.3.3 主成分分析MATLAB程序設計
3.4 支持向量機（SVM）
3.4.1 SVM基本思想
3.4.2 理論基礎
3.4.3 支持向量機MATLAB程序設計
3.5 K均值（KMeans）
3.5.1 KMeans原理、步驟和特點
3.5.2 KMeans聚類MATLAB程序設計
3.6 樸素貝葉斯判別法
3.6.1 樸素貝葉斯判別模型
3.6.2 樸素貝葉斯判別法MATLAB設計
3.7 數據建模綜合應用
參考文獻
第4章 灰色預測及其MATLAB實現
4.1 灰色系統基本理論
4.1.1 灰色關聯度矩陣
4.1.2 經典灰色模型GM（1,1）
4.1.3 灰色Verhulst模型
4.2 灰色系統的程序設計
4.2.1 灰色關聯度矩陣的程序設計
4.2.2 GM（1,1）的程序設計
4.2.3 灰色Verhulst模型的程序設計
4.3 灰色預測的MATLAB程序
4.3.1 典型程序結構
4.3.2 灰色預測程序說明
4.4 灰色預測應用實例
4.4.1 實例一長江水質的預測（CUMCM2005A）
4.4.2 實例二預測與會代表人數（CUMCM2009D）
4.5 小結
參考文獻
第5章 遺傳算法及其MATLAB實現
5.1 遺傳算法基本原理
5.1.1 人工智能算法概述
5.1.2 遺傳算法生物學基礎
5.1.3 遺傳算法的實現步驟
5.1.4 遺傳算法的拓展
5.2 遺傳算法的MATLAB程序設計
5.2.1 程序設計流程及參數選取
5.2.2 MATLAB遺傳算法工具箱
5.3 遺傳算法應用案例
5.3.1 案例一：無約束目標函數最大值遺傳算法求解策略
5.3.2 案例二：CUMCM中多約束非線性規(guī)劃問題的求解
5.3.3 案例三：BEATbx遺傳算法工具箱的應用——電子商務中轉化率影響因素研究
參考文獻
第6章 模擬退火算法及其MATLAB實現
6.1 算法的基本理論
6.1.1 算法概述
6.1.2 基本思想
6.1.3 其他一些參數的說明
6.1.4 算法基本步驟
6.1.5 幾點說明
6.2 算法的MATLAB實現
6.2.1 算法設計步驟
6.2.2 典型程序結構
6.3 應用實例：背包問題的求解
6.3.1 問題的描述
6.3.2 問題的求解
6.4 模擬退火程序包ASA簡介
6.4.1 ASA的優(yōu)化實例
6.4.2 ASA的編譯
6.4.3 MATLAB版ASA的安裝與使用
6.5 小結
6.6 延伸閱讀
參考文獻
第7章 人工神經網絡及其MATLAB實現
7.1 人工神經網絡基本理論
7.1.1 人工神經網絡模型拓撲結構
7.1.2 常用激勵函數
7.1.3 常見神經網絡理論
7.2 BP神經網絡的結構設計
7.2.1 鯊魚嗅聞血腥味與BP神經網絡訓練
7.2.2 透視神經網絡的學習步驟
7.2.3 BP神經網絡的動態(tài)擬合過程
7.3 RBF神經網絡的結構設計
7.3.1 梯度訓練法RBF神經網絡的結構設計
7.3.2 RBF神經網絡的性能
7.4 應用實例
7.4.1 基于MATLAB源程序公路運量預測
7.4.2 基于MATLAB工具箱公路運量預測
7.4.3 艾滋病治療最佳停藥時間的確定（CUMCM2006B）
7.4.4 RBF神經網絡預測新客戶流失概率
7.5 延伸閱讀
7.5.1 從金融分析中的小數定理談神經網絡的訓練樣本遴選規(guī)則
7.5.2 小議BP神經網絡的衍生機理
參考文獻
第8章粒子群算法及其MATLAB實現
8.1 PSO算法相關知識
8.1.1 初識PSO算法
8.1.2 PSO算法的基本理論
8.1.3 PSO算法的約束優(yōu)化
8.1.4 PSO算法的優(yōu)缺點
8.2 PSO算法程序設計
8.2.1 程序設計流程
8.2.2 PSO算法的參數選取
8.2.3 PSO算法MATLAB源程序范例
8.3 應用案例：基于PSO算法和BP算法訓練神經網絡
8.3.1 如何評價網絡的性能
8.3.2 BP算法能夠搜索到極值的原理
8.3.3 PSOBP神經網絡的設計指導原則
8.3.4 PSO算法優(yōu)化神經網絡結構
8.3.5 PSOBP神經網絡的實現
參考文獻
第9章 蟻群算法及其MATLAB實現
9.1 蟻群算法原理
9.1.1 蟻群算法基本思想
9.1.2 蟻群算法數學模型
9.1.3 蟻群算法流程
9.2 蟻群算法的MATLAB實現
9.2.1 實例背景
9.2.2 算法設計步驟
9.2.3 MATLAB程序實現
9.2.4 程序執(zhí)行結果與分析
9.3 算法關鍵參數的設定
9.3.1 參數設定的準則
9.3.2 螞蟻數量
9.3.3 信息素因子
9.3.4 啟發(fā)函數因子
9.3.5 信息素揮發(fā)因子
9.3.6 信息素常數
9.3.7 最大迭代次數
9.3.8 組合參數設計策略
9.4 應用實例：最佳旅游方案（蘇北賽2011B）
9.4.1 問題描述
9.4.2 問題的求解和結果
9.5 本章小結
參考文獻
第10章 小波分析及其MATLAB實現
10.1 小波分析基本理論
10.1.1 傅里葉變換的局限性
10.1.2 伸縮平移和小波變換
10.1.3 小波變換入門和多尺度分析
10.1.4 小波窗函數自適應分析
10.2 小波分析MATLAB程序設計
10.2.1 小波分析工具箱函數指令
10.2.2 小波分析程序設計綜合案例
10.3 小波分析應用案例
10.3.1 案例一：融合拓撲結構的小波神經網絡
10.3.2 案例二：血管重建引出的圖像數字水印
參考文獻
第11章 計算機虛擬及其MATLAB實現
11.1 計算機虛擬基本知識
11.1.1 從3G移動互聯網協議WCDMA談MATLAB虛擬
11.1.2 計算機虛擬與數學建模
11.1.3 數值模擬與經濟效益博弈
11.2 數值模擬MATLAB程序設計
11.2.1 微分方程組模擬
11.2.2 服從概率分布的隨機模擬
11.2.3 蒙特卡羅模擬
11.3 動態(tài)仿真MATLAB程序設計
11.3.1 MATLAB音頻處理
11.3.2 MATLAB常規(guī)動畫實現
11.4 應用案例：四維水質模型
11.4.1 問題的提出
11.4.2 問題的分析
11.4.3 四維水質模型準備
11.4.4 條件假設與符號約定
11.4.5 四維水質模型的組建
11.4.6 模型求解
11.4.7 計算機模擬情境
參考文獻
下篇 真題演習
第12章 彩票中的數學（CUMCM2002B）
12.1 問題的提出
12.2 模型的建立
12.2.1 模型假設與符號說明
12.2.2 模型的準備
12.2.3 模型的建立
12.3 模型的求解
12.3.1 求解的思路
12.3.2 MATLAB程序
12.3.3 程序結果
12.4 技巧點評
參考文獻
第13章 露天礦卡車調度問題（CUMCM2003B）
13.1 問題的提出
13.2 基本假設與符號說明
13.2.1 基本假設
13.2.2 符號說明
13.3 問題分析及模型準備
13.4 原則①：數學模型（模型1）的建立與求解
13.4.1 模型的建立
13.4.2 模型求解
13.5 原則②：數學模型（模型2）的建立與求解
13.6 技巧點評
參考文獻
第14章 奧運會商圈規(guī)劃問題（CUMCM2004A）
14.1 問題的描述
14.2 基本假設、名詞約定及符號說明
14.2.1 基本假設
14.2.2 符號說明
14.2.3 名詞約定
14.3 問題分析與模型準備
14.3.1 基本思路
14.3.2 基本數學表達式的構建
14.4 設置MS網點數學模型的建立與求解
14.4.1 模型建立
14.4.2 模型求解
14.5 設置MS網點理論體系的建立
14.6 商區(qū)布局規(guī)劃的數學模型
14.6.1 模型建立
14.6.2 模型求解
14.7 模型的評價及使用說明
14.7.1 模型的優(yōu)點
14.7.2 模型的缺點
14.8 技巧點評
參考文獻
第15章 交巡警服務平臺的設置與調度（CUMCM2011B）
15.1 問題的提出
15.2 問題的分析
15.3 基本假設
15.4 問題1模型的建立與求解
15.4.1 交巡警服務平臺管轄范圍分配
15.4.2 交巡警的調度
15.4.3 最佳新增服務平臺設置
15.5 問題2模型的建立和求解
15.5.1 全市服務平臺的合理性分析問題的模型與求解
15.5.2 搜捕嫌疑犯實例的模型與求解
15.6 模型的評價與改進
15.6.1 模型優(yōu)點
15.6.2 模型缺點
15.7 技巧點評
參考文獻
第16章 葡萄酒的評價（CUMCM2012A）
16.1 問題的提出
16.2 基本假設
16.3 問題①模型的建立和求解
16.3.1 問題①的分析
16.3.2 模型的建立和求解
16.4 問題②模型的建立和求解
16.4.1 問題②的基本假設和分析
16.4.2 模型的建立和求解
16.5 問題③模型的建立和求解
16.5.1 問題③的分析
16.5.2 模型的建立和求解
16.6 問題④模型的建立和求解
16.6.1 問題④的分析
16.6.2 模型的建立和求解
16.7 論文點評
參考文獻
附件數學建模參賽經驗
一、如何準備數學建模競賽
二、數學建模隊員應該如何學習MATLAB
三、如何在數學建模競賽中取得好成績
四、數學建模競賽中的項目管理和時間管理
五、一種非常實用的數學建模方法——目標建模法
以上就是關于人工智能建模的五種類型相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。
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