这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”.一直以来，计算机难学会的就是“顿悟”！或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”！正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践！人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。2013年，帝金数据普数中心数据研究员S。CWANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。

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　　实际应用机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等！学科范畴人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论研究范畴自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不准确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法意识和人工智能人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟.

　　人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟!人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能！人工智能是一门颇富挑战性的科学，从事这项工作的人须懂得计算机知识，心理学和哲学等！人工智能是包括非常广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等.总的来说，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作!但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的.

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　　而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力.通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”！还包括其他非数学学科.这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强.计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”.但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”！

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　　对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟.现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多须用人来做的工作如今已经能用机器人实现！

　　作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径.这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造！计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于完善的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识.

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　　人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学!人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量.人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等!人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”.