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人工智能在模式識(shí)別、知識(shí)工程、機(jī)器人等領(lǐng)域已取得重大成就,但離真正的人類智能還相差甚遠(yuǎn)。當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)時(shí)代,人工智能科學(xué)要在學(xué)科交叉研究中實(shí)現(xiàn)人工智能的發(fā)展與創(chuàng)新,會(huì)更加關(guān)注認(rèn)知科學(xué)、腦科學(xué)、生物智能、物理學(xué)、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)與人工智能之間的交叉滲透,重視認(rèn)知物理學(xué)的研究;自然語(yǔ)言是人工智能研究知識(shí)表示無(wú)法回避的直接對(duì)象,要對(duì)語(yǔ)言中的概念建立起能夠定量表示的不確定性轉(zhuǎn)換模型,發(fā)展不確定性人工智能;要利用現(xiàn)實(shí)生活中復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的小世界模型和無(wú)標(biāo)度特性,人工智能作為知識(shí)挖掘的一種新方法。

人工智能學(xué)科的出現(xiàn)與發(fā)展不是偶然的、孤立的，它是與整個(gè)科學(xué)體系的演化和發(fā)展進(jìn)程密切相關(guān)的。人工智能是自然智能(特別是人的智能)的模擬、延伸和擴(kuò)展,即研究“機(jī)器智能”，也開(kāi)發(fā)“智能機(jī)器”。如果把計(jì)算機(jī)看作是寶劍,那么人工智能就是高明靈巧的劍法。

當(dāng)今, 人工智能研究中一個(gè)十分活躍的分支——數(shù)據(jù)挖掘,追溯到早期是以演繹為主的專家系統(tǒng)的潮流而動(dòng),期望能夠通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析、清洗、整合、挖掘、模擬人的認(rèn)知和思維活動(dòng),發(fā)現(xiàn)新的知識(shí),這種抽象的過(guò)程,本質(zhì)上也是簡(jiǎn)化歸納。

數(shù)據(jù)挖掘是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應(yīng)用價(jià)值的信息或模式,它是數(shù)據(jù)庫(kù)研究中的一個(gè)很有應(yīng)用價(jià)值的領(lǐng)域。隨著人工智能技術(shù)在專家咨詢、語(yǔ)言處理、娛樂(lè)游戲等模式識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。從選取專業(yè)學(xué)習(xí)、研究方向的實(shí)際出發(fā),提出了將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于輔助選取專業(yè)學(xué)習(xí)、研究方向的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)流程模型。

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信息時(shí)代萬(wàn)物數(shù)化，大數(shù)據(jù)的重要性己成行業(yè)共識(shí)，針對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用的創(chuàng)新，其發(fā)展趨勢(shì)不可阻擋。如何對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行充分和有效的分析和挖掘，使之轉(zhuǎn)換為有價(jià)值的信息和知識(shí)，用于解決各種各樣的科學(xué)和應(yīng)用問(wèn)題，成為大數(shù)據(jù)時(shí)代信息技術(shù)發(fā)展的重大挑戰(zhàn)，同時(shí)也是信息技術(shù)創(chuàng)新的新的制高點(diǎn)。