關(guān)于強人工智能的爭論不同于更廣義的一元論和二元論（DUALISM）的爭論。其爭論要點是：如果一臺機器的***工作原理就是對編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，那么這臺機器是不是有思維的？希爾勒認(rèn)為這是不可能的。他舉了個中文房間的例子來說明，如果機器**是對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，而數(shù)據(jù)本身是對某些事情的一種編碼表現(xiàn)，那么在不理解這一編碼和這實際事情之間的對應(yīng)關(guān)系的前提下，機器不可能對其處理的數(shù)據(jù)有任何理解。基于這一論點，希爾勒認(rèn)為即使有機器通過了圖靈測試，也不一定說明機器就真的像人一樣有思維和意識。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)；而機譯質(zhì)量是機譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。長豐質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

大量程序以后幾年出現(xiàn)了大量程序.其中一個叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"項目的一部分，包括 在微型世界（例如只有有限數(shù)量的幾何形體）中的研究與編程.在MIT由MARVIN MINSKY領(lǐng)導(dǎo)的研究人員發(fā)現(xiàn)，面對小規(guī)模的對象，計算機程序可以解決空間和邏輯問題.其它如在60年代末出現(xiàn)的"STUDENT"可以解決代數(shù) 問題，"SIR"可以理解簡單的英語句子.這些程序的結(jié)果對處理語言理解和邏輯有所幫助.70年代另一個進(jìn)展是**系統(tǒng).**系統(tǒng)可以預(yù)測在一定條件下某種解的概率.由于當(dāng)時計算機已 有巨大容量，**系統(tǒng)有可能從數(shù)據(jù)中得出規(guī)律.**系統(tǒng)的市場應(yīng)用很廣.十年間，**系統(tǒng)被用于股市預(yù) 測，幫助醫(yī)生診斷疾病，以及指示礦工確定礦藏位置等.這一切都因為**系統(tǒng)存儲規(guī)律和信息的能力而成為可能.蕪湖定制人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)供應(yīng)商人工智能研究已經(jīng)于這種“次表征性的”解決問題方法取得進(jìn)展：實體化AGENT研究強調(diào)感知運動的重要性。

ROGER SCHANK 描述他們的“反邏輯”方法為 "SCRUFFY" .常識知識庫 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因為他們必須人工一次編寫一個復(fù)雜的概念。基于知識大約在1970年出現(xiàn)大容量內(nèi)存計算機，研究者分別以三個方法開始把知識構(gòu)造成應(yīng)用軟件。這場“知識**”促成**系統(tǒng)的開發(fā)與計劃，這是***個成功的人工智能軟件形式。“知識**”同時讓人們意識到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。子符號法80年代符號人工智能停滯不前，很多人認(rèn)為符號系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過程，特別是感知，機器人，機器學(xué)習(xí)和模式識別。很多研究者開始關(guān)注子符號方法解決特定的人工智能問題。

也有哲學(xué)家持不同的觀點。DANIEL C. DENNETT 在其著作 CONSCIOUSNESS EX***INED 里認(rèn)為，人也不過是一臺有靈魂的機器而已，為什么我們認(rèn)為人可以有智能而普通機器就不能呢？他認(rèn)為像上述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機器是有可能有思維和意識的。有的哲學(xué)家認(rèn)為如果弱人工智能是可實現(xiàn)的，那么強人工智能也是可實現(xiàn)的。比如SIMON BLACKBURN在其哲學(xué)入門教材 THINK 里說道，一個人的看起來是“智能”的行動并不能真正說明這個人就真的是智能的。我永遠(yuǎn)不可能知道另一個人是否真的像我一樣是智能的，還是說她/他**是看起來是智能的。基于這個論點，既然弱人工智能認(rèn)為可以令機器看起來像是智能的，那就不能完全否定這機器是真的有智能的。BLACKBURN 認(rèn)為這是一個主觀認(rèn)定的問題。它必須改變它的計劃。因此智能代理必須具有在不確定結(jié)果的狀態(tài)下推理的能力。

強弱對比人工智能的一個比較流行的定義，也是該領(lǐng)域較早的定義，是由約翰·麥卡錫（JOHN MCCARTHY）在1956年的達(dá)特矛斯會議（DARTMOUTH CONFERENCE）上提出的：人工智能就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。但是這個定義似乎忽略了強人工智能的可能性（見下）。另一個定義指人工智能是人造機器所表現(xiàn)出來的智能性。總體來講，對人工智能的定義大多可劃分為四類，即機器“像人一樣思考”、“像人一樣行動”、“理性地思考”和“理性地行動”。這里“行動”應(yīng)廣義地理解為采取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。值得一提的是，機器翻譯是人工智能的重要分支和應(yīng)用領(lǐng)域。馬鞍山直銷人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

人工智能還在研究中，但有學(xué)者認(rèn)為讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。長豐質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

當(dāng)越來越多的程序涌現(xiàn)時，MCCARTHY正忙于一個AI史上的突破.1958年MCCARTHY宣布了他的新成 果：LISP語言. LISP到***還在用."LISP"的意思是"表處理"（LIST PROCESSING），它很快就為大多數(shù)AI開發(fā)者采納.1963年MIT從美國**得到一筆220萬美元的資助，用于研究機器輔助識別.這筆資助來自**部 高級研究計劃署（ARPA），已保證美國在技術(shù)進(jìn)步上**于蘇聯(lián).這個計劃吸引了來自全世界的計算機科學(xué)家，加快了AI研究的發(fā)展步伐.競賽LOEBNER（人工智能類）以人類的智慧創(chuàng)造出堪與人類大腦相平行的機器腦（人工智能），對人類來說是一個極具誘惑的領(lǐng)域，人類為了實現(xiàn)這一夢想也已經(jīng)奮斗了很多個年頭了。而從一個語言研究者的角度來看，要讓機器與人之間自由交流那是相當(dāng)困難的，甚至可以說可能會是一個永無答案的問題。人類的語言，人類的智能是如此的復(fù)雜，以至于我們的研究還并未觸及其導(dǎo)向本質(zhì)的外延部分的邊沿。長豐質(zhì)量人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)量大從優(yōu)

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