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人工智能如何获得自我思想？在尝试让人工智能具备自我思想方面，研究人员正在尝试将机器学习和推理结合起来，使机器能够根据以前的经验和知识进行判断和推理，并从中学习。此外，也有人在探索开发更加复杂的神经网络模型，来模拟人类的认知和思维过程。
但是，目前的人工智能还远远不能与人类的思维水平相媲美。由于人工智能缺乏情感、道德、直觉等人类特有的认知能力，因此它们的智能依然是有限的，不能像人类一样拥有自我思想。
AKU人工智能的起源？人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。
人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。
作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。
传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。
什么是人工智能？从人工智能如何落地的角度来回答一下这个问题：
我们所谈论的人工智能可以分为两个层面：“强人工智能”和“ 弱人工智能”。其中：
•弱人工智能
希望借鉴人类的智能行为，研制出更好的工具以减轻人类智力劳动，类似于“高级仿生学”。
•强人工智能
希望研制出达到甚至超越人类智慧水平的人造物，具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动，可谓“人造智能”。
AI技术现在所取得的进展和成功，是缘于“弱人工智能”而不是“强人工智能”的研究。要想让AI借鉴人类的智能行为，关键的一个环节是让AI模拟人类的学习行为。
所以，这里面有个非常关键的技术，叫做机器学习。
机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
目前的机器学习可以分为三大类：
（1）有监督的学习
数据具备特征（features）和预测目标（labels），又分为：
•二元分类
•多元分类
•回归分析
（2）无监督的学习
从现有数据并不知道预测的答案，无预测目标（labels）
（3）强化学习
通过定义的动作、状态和奖励不断训练，使其学会某种能力。
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