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采用后一種方法時,編程者要為每一角色設計一個智 能系統(一個模塊)來進行控制,這個智能系統(模塊)開始什么也不 懂,就像初生嬰兒那樣,但它能夠學習,能漸漸地適應環境,應付各種 復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤,但它能吸取教訓,下一次運行時 就可能改正,至少不會永遠錯下去,用不到發布新版本或打補丁。利用 這種方法來實現人工智能,要求編程者具有生物學的思考方法,入門難 度大一點。但一旦入了門,就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時 無須對角色的活動規律做詳細規定,應用于復雜問題,通常會比前一 種方法更省力。
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80年代符號人工智能停滯不前,很多人認為符號系統永遠不可能模仿 人類所有的認知過程,特別是感知,機器人,機器學習和模式識別。很 多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智能問題。 自下而上, 接口AGENT,嵌入環境(機器人),行為主義,新式AI機器 人領域相關的研究者,如RODNEY BROOKS,否定符號人工智能而專注于 機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關注早期控制論 研究者的觀點,同時提出了在人工智能中使用控制理論。 TSXMRP232P
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