人工智能需要學什么？需要學習什么算法？

你以為人工智能離我們還有很遠?其實，它已經(jīng)開始在我們的生活中滲透，我們許多人使用的產(chǎn)品都是帶有人工智能的，在未來幾年，人工智能將是一大發(fā)展趨勢，也將是時代熱點。那么，學習人工智能，我們要掌握哪些知識呢?

知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡表示法和框架表示法等。

常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理,就會從不同的角度來將常識和處理常識表達出來。

問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于表示知識的方法有多種，推理方法也有多種。推理過程有兩種，即演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。

人工智能求解問題的方法是搜索，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關系?？煞譃闊o信息導引的盲目搜索和利用經(jīng)驗知識導引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數(shù)來表示，啟發(fā)式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點的超大規(guī)模的搜索問題。

機器學習是人工智能的另外一個重要的課題。機器學習指的是在特定的知識表示意義下獲得新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。

知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統(tǒng)所需要的知識，當知識量大表示的方法又多，合理組織知識并管理是非常重要的。推理機在問題求解時，規(guī)定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設數(shù)據(jù)庫或采用黑板機制。若是在知識庫中存入的是某一領域(如醫(yī)療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為了適應求解復雜的問題的需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)的發(fā)展，這時知識共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關鍵問題。

需要數(shù)學基礎：高等的數(shù)學，線性的代數(shù)，概率論數(shù)理的統(tǒng)計和隨機的過程，離散數(shù)學，數(shù)值分析。

需要積累的算法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡，支持向量機，遺傳算法等等算法;當然還有各個領域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時間的積累。

人工智能是現(xiàn)代的高科技領域，將其運用到生活中，可以讓我們的生活更加簡單，現(xiàn)在的機器并不僅僅是機器，它同樣像人類，具備人類最基本的思維方式。在未來幾年，微商貨源小編覺得，ai人工智能將更加深入我們的生活。

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