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由于人工智能研究的问题的特点和解决问题的方法的特殊性,为了能方便而有效地建立人工智能系统,需要发展专门的人工智能语言。人工智能语言的特点是什么,亦即人工智能语言应具备的特征是什么?
通常把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中,问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步(逐条)执行。解决问题的思路与冯·诺依曼式计算机结构相吻合。当前大型数据库法、数学模型法、统计方法等都是严格结构化的方法。
把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中,问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步(逐条)执行。这种方法解决严格结构(Well Structured)问题非常有效。如果把这类问题形式化为三元组(x,->,y),“x”是给定的信息,“->”为求解途径,“y”是目标。传统方法的特点:“x”、“y”是明确的、完备的;“->”有着固定的明确的程式。这个方法之所以有效,主要是因为这个思路与冯.诺依曼式计算机结构相吻合。当前大型数据库法、数学模型法、统计方法等都是严格结构化的方法。
一般来说,人工智能语言应具备如下特点:
1.要有符号处理能力(即非数值处理能力);
2.适合于结构化程序设计,编程容易,要把系统分解成若干易于理解和处理的小单位的能力,从而既能较为容易地改变系统的某一部分,而又不破坏整个系统。
3.要有递归功能和回溯功能;
4.要有人机交互能力;
5.适合于推理;
6.要有把过程与说明式数据结构混合起来的能力,又要有辨别数据、确定控制的模式匹配机制。
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