人工智慧 -- 方法篇
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人工智慧的方法非常多樣，早期的人工智慧研究聚焦在邏輯推論的方法，後來越來越多元化，像是類神經網路、模糊推論、遺傳演算法、機率模型等都被包含進來。 邏輯推論的方法，由於需要百分之百確定的事實配合，因此在實務上不容易使用，因此像模糊推論等方法，雖然在理論上較不優美，但是在實務上卻很有用。類神經網路則是在影像辨識、語音辨識等領域，表現得較為傑出。 近來，機率式的方法開始越來越受到重視，像是 Hidden Markov Model (HMM)、Bayes Network、Monte Carlo Marko Chain (MCMC)、Expectation-Maximization (EM) 等方法，都有越來越多的應用。舉例而言，HMM 在語音辨識上具有非常好的辨識率、而 EM 學習演算法則在機器翻譯上被大量的使用。 由於機率式的方法在數學理論上較為完備，因此有更多的數學工具可以使用，因此未來人工智慧與數學的關係應該會越來越密切，這個領域將有待數學背景強的新研究者加入與探索，以便創造出更好的數學模型，讓 AI 成為一門「真正的科學」。 |
page revision: 0, last edited: 03 Nov 2010 02:52
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