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人工智能預(yù)測模型（人工智能預(yù)測模型是什么）

發(fā)布時間：2023-03-12 21:43:35 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 137 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能預(yù)測模型的問題，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:

1、人工智能的實現(xiàn)方法有哪些
2、人工智能基于模型推理？
3、實現(xiàn)人工智能的三大模型不包括什么
4、人工智能最主要的模型以及算法是什么呢感覺很多數(shù)學(xué)公式都不是太好懂啊

人工智能預(yù)測模型（人工智能預(yù)測模型是什么）

一、人工智能的實現(xiàn)方法有哪些

人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式：

一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。

另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。

遺傳算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復(fù)雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應(yīng)的邏輯就會很復(fù)雜（按指數(shù)式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。采用后一種方法時，編程者要為每一角色設(shè)計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習(xí)，能漸漸地適應(yīng)環(huán)境，應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓(xùn)，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學(xué)的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應(yīng)用于復(fù)雜問題，通常會比前一種方法更省力。

二、人工智能基于模型推理？

舉一個分析半導(dǎo)體故障的基于規(guī)則專家系統(tǒng)的例子，該系統(tǒng)根據(jù)以下癥狀診斷電路故障:器件上的污點（可能表明這個部件已經(jīng)燒掉了)、類似設(shè)備的故障歷史或者用電子儀表檢查器件的內(nèi)部特征。然而，把觀察情況和診斷結(jié)果聯(lián)系起來的規(guī)則失去了深入分析設(shè)備結(jié)構(gòu)和功能的好處。更魯棒的、可深入解釋的方法是從這個電路物理結(jié)構(gòu)的詳細模型以及描述每個部件和部件間預(yù)期行為的公式著手。它把診斷建立在來自設(shè)備不同位置的數(shù)字讀數(shù)上，使用這些數(shù)據(jù)和它的電路模型來判斷確切的故障點。

因為第一代專家系統(tǒng)依賴于從人類專家那里獲得的啟發(fā)性規(guī)則，所以具有很多局限性( Clancy 1985)。如果問題實例與系統(tǒng)的啟發(fā)不匹配，那么即使通過理論分析可以找到解，這個解也是失敗的。很多時候，專家系統(tǒng)把啟發(fā)應(yīng)用于不適當(dāng)?shù)那闆r，例如，較深入地理解問題可能預(yù)示著一個不同的過程。這便是基于模型方法所要解決的不足。如果一個基于知識的推理程序把分析直接建立在物理系統(tǒng)的特征和功能之上，那么就稱其為基于模型系統(tǒng)?；谀Ｐ偷耐评沓绦蛟谠O(shè)計和使用中都創(chuàng)建一個軟件來模擬（經(jīng)常被稱為“定性")要被理解的或修理對象的功能（當(dāng)然，還有其他類型的基于模型系統(tǒng)，特別是第9章要介紹的基于邏輯的和隨機的基于模型系統(tǒng))。最早的基于模型推理程序出現(xiàn)在20世紀70年代中期，80年代后逐漸成熟（Davis and Ham-scher 1992)。值得注意的有趣的一點是，最早的一些研究是出于教學(xué)目的而創(chuàng)建各種物理設(shè)備(比如電子電路）的軟件模型（ deKleer 1976，Brown et al. 1982)。在這些早期的教學(xué)系統(tǒng)中，設(shè)備或電路的特征說明是以規(guī)則集（例如基爾霍夫定律和歐姆定律）反映的。這些教學(xué)系統(tǒng)既檢驗了學(xué)生關(guān)于設(shè)備和電路的知識，又向?qū)W生傳授了他們可能忽視的知識。規(guī)則既表示了硬件的功能，同時又是向?qū)W生傳輸這種知識的媒介。

基于模型推理程序從這些早期的教學(xué)系統(tǒng)（其任務(wù)既是對系統(tǒng)的功能建模又是教授這些功能）逐步轉(zhuǎn)向查找故障的系統(tǒng)。在查找物理系統(tǒng)中的故障時，模型會產(chǎn)生一系列預(yù)期的行為，然后通過分析預(yù)期行為和觀察到的行為之間的差異來發(fā)現(xiàn)故障?；谀Ｐ拖到y(tǒng)會告訴用戶:期望行為是什么、觀察情況與期望情況的差異以及系統(tǒng)是如何根據(jù)這些差異推斷故障的。

定性的基于模型推理包括:

1)對設(shè)備中每個組件的描述。這些描述可以模擬組件的行為。

2）對設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)的描述。這些描述通常表示出各個部件以及它們的互連方式，應(yīng)該具有模擬部件間相互作用的能力。所需內(nèi)部結(jié)構(gòu)知識的程度依賴于應(yīng)用的深度和預(yù)期診斷的層次。

3）診斷特定問題時需耍觀察設(shè)備的實際工作情況，通常是輸入和輸出測量值。輸人輸出測量是最容易獲得的，但在實際過程中，也可能還需要測量其他指標。

三、實現(xiàn)人工智能的三大模型不包括什么

實現(xiàn)人工智能的三大模型不包括：

1、腦特性，只是承襲了人類的認知結(jié)果，遠未形成不同感官之間的、相互確定的認知能力。

2、自監(jiān)督學(xué)習(xí)，從而得到對下游任務(wù)有價值的表征，相比于傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)，是更接近人類的學(xué)習(xí)方式。

3、實現(xiàn)三模態(tài)內(nèi)容的統(tǒng)一與重現(xiàn)，核心原理是視覺、文本、語音不同模態(tài)通過各自編碼器映射到統(tǒng)一語義空間。

四、人工智能最主要的模型以及算法是什么呢感覺很多數(shù)學(xué)公式都不是太好懂啊

的確比較多，但是吃透了其幾個主要算法就會豁然開朗，比如

先看看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法,再學(xué)學(xué)模擬退火算法