하나의 난제에 대해 대량의 컴퓨팅 자원이 필요할 수 있습니다. 즉, "가능한 조합 폭발" 이 발생할 수 있습니다. 문제가 일정 규모를 초과하면 컴퓨터에 천문학적인 메모리 또는 계산 시간이 필요합니다. 보다 효과적인 알고리즘을 찾는 것은 인공지능의 우선 연구 프로그램이다.
인류가 문제를 해결하는 방식은 대개 가장 빠르고 직관적인 판단이지, 의식적이고 질서 정연한 추론이 아니다. 초기의 인공지능 연구는 통상 점진적으로 연역하는 방법을 채택하였다. 인공지능의 연구는 이런' 아표상' 문제 해결 방법에서 진전을 이루었다. 물화지능의 연구는 인식 운동의 중요성을 강조했다. 신경망 연구는 인간과 동물의 뇌 구조를 시뮬레이션하여 이 기술을 재현하려고 시도했다. 본체는 지식을 도메인 내의 개념 세트와 이러한 개념 사이의 관계로 표현합니다.
마스터: 지식 표현 및 상식 지식 기반 마스터: 기계 학습
기계 학습의 주요 목적은 사용자로부터 지식을 얻고, 데이터를 입력하며, 더 많은 문제를 해결하고, 오류를 줄이고, 문제 해결의 효율성을 높이는 것이다. 인공지능에 있어서 기계 학습은 처음부터 매우 중요하다. 1956 최초의 다트머스 여름 회의에서 Raymond Solomonov 는 감독되지 않은 확률 기계 학습에 관한 문장: 귀납적 추리 기계를 썼다. 주요 프로젝트: 기계 인식, 컴퓨터 비전 및 음성 인식
기계 인식이란 센서 (예: 카메라, 마이크, 음파 탐지기 등 특수 센서) 를 이용하여 입력한 정보를 이용하여 세계 상태를 추론하는 능력을 말한다. 컴퓨터 비전은 이미지 입력을 분석 할 수 있습니다. 음성 인식, 얼굴 인식, 물체 인식도 있습니다. 마스터 프로젝트: 감정 계산
KISMET, 표현 등 사교적 능력을 가진 로봇.
감정과 사교 기술은 똑똑한 요원에게 매우 중요하다. 첫째, 그들의 동기와 감정 상태를 이해함으로써, 지능은 다른 사람의 행동을 예측할 수 있다. (여기에는 요인 게임 이론, 의사 결정 이론, 사람의 감정과 감정 인식을 형성할 수 있는 감지 등이 포함된다.) 또한, 좋은 인간-컴퓨터 상호 작용을 위해 스마트 에이전트는 감정을 표현해야 한다. 적어도 그것은 인류에게 매우 예의바르게 보여야 한다. 적어도 정상적인 기분이 있어야 한다. 주요 프로젝트: 컴퓨터 아이디어
인공지능의 한 하위 영역은 이론 (철학과 심리학의 관점에서) 과 실천 (특정 구현을 통해 생성된 시스템의 출력은 고려할 수 있는 창조적 아이디어 또는 시스템 인식 및 평가 창의력) 으로 정의된 창의력을 나타냅니다. 관련 분야는 인공직관과 인공상상을 포함한다. (1) 인공지능이 자연과학에 미치는 영향. AI 의 도움은 수학 컴퓨터 도구를 사용하여 문제를 해결해야 하는 학과에서 자명하다. 더 중요한 것은 AI 가 오히려 인류가 결국 자신의 지능의 형성을 이해하도록 도와준다는 것이다.
(2) 인공 지능이 경제에 미치는 영향. 전문가 시스템은 각 업종에 더 깊이 들어가 막대한 거시적 효과를 가져왔다. 인공지능도 컴퓨터 산업과 인터넷 산업의 발전을 촉진시켰다. 그러나 노동력 고용 문제도 야기했다. 과학, 기술 및 공학 분야에서 AI 의 응용으로 인해 인간을 대신하여 다양한 기술 업무와 정신 업무에 종사할 수 있게 되면서 사회 구조의 급격한 변화가 일어날 수 있습니다.
(3) 인공 지능이 사회에 미치는 영향. AI 는 또한 인류의 문화생활에 새로운 모델을 제공한다. 기존 게임은 점점 더 스마트한 대화형 문화 오락 수단으로 발전할 것이다. 오늘날, 게임에서 인공지능의 응용은 이미 각 주요 게임 업체들에 의해 심도 있게 개발되었다. 인공지능과 지능로봇이 발달하면서 인공지능 자체가 고급연구라는 점을 논의해야 하고, 미래의 시각으로 현대과학연구를 해야 하기 때문에 윤리적 한계에 닿을 가능성이 높다. 과학 연구에 관련될 수 있는 민감한 문제로서 갈등이 해결되지 않을 때 해결하려는 것이 아니라 가능한 한 빨리 발생할 수 있는 충돌을 예방해야 한다.