Áreas de aplicación de la inteligencia artificial
Simulación de patrones de visión artificial, audición, tacto, sentimiento y pensamiento: reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento facial, reconocimiento de retina, reconocimiento de iris, reconocimiento de huellas palmares, sistema experto, búsqueda inteligente, prueba de teoremas, razonamiento lógico, juegos, inducción de información y procesamiento dialéctico.
Categorías de temas
La inteligencia artificial es un tema límite y un tema interdisciplinario de tres vías de ciencias naturales, ciencias sociales y ciencias técnicas.
Disciplinas que involucran
Filosofía y ciencias cognitivas, matemáticas, neurofisiología, psicología, informática, teoría de la información, cibernética, incertidumbre, biónica, estructura social y desarrollo científico.
Categorías de investigación
Aprendizaje y procesamiento del lenguaje, representación del conocimiento, búsqueda inteligente, razonamiento, planificación, aprendizaje automático, adquisición de conocimiento, problemas de programación combinatoria, problemas de percepción, reconocimiento de patrones, programación lógica, Computación blanda, gestión imprecisa e incierta, vida artificial, redes neuronales, sistemas complejos y algoritmos genéticos: la cuestión más crítica es moldear y mejorar la capacidad de pensamiento creativo independiente de las máquinas.
Campos de aplicación
Traducción automática, control inteligente, sistemas expertos, robótica, comprensión de lenguajes e imágenes, fábricas de robots genéticamente programados, programación automática, aplicaciones aeroespaciales, procesamiento, almacenamiento y gestión de enormes cantidades de información. , realizar tareas complejas o de gran escala que los organismos combinados no pueden realizar, etc.
Cabe mencionar que la traducción automática es una rama importante de la inteligencia artificial y el primer campo de aplicación. Sin embargo, en lo que respecta a la traducción automática existente, la calidad de la traducción de los sistemas de traducción automática está lejos de alcanzar el objetivo final; la calidad de la traducción automática es la clave del éxito de los sistemas de traducción automática. El profesor Zhou Haizhong, matemático y lingüista chino, señaló una vez en el artículo "Cincuenta años de traducción automática": Para mejorar la calidad de la traducción automática, lo primero que hay que resolver es el lenguaje en sí, no depender de varios problemas de programación; Los programas para crear un sistema de traducción automática, por supuesto, no pueden mejorar la calidad de la traducción automática. Además, antes de que los humanos aún no hayan descubierto cómo el cerebro realiza el reconocimiento confuso y el juicio lógico del lenguaje, la traducción automática no puede alcanzar el nivel de "fidelidad". y elegancia".