人工智能语言与传统语言的区别

传统方法

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。

人工智能方法

对于人工智能技术要解决的问题，通常需要建立一个知识库，程序根据环境和所给的输入信息以及所要解决的问题来决定自己的行动，所以它是在环境模式的制导下的推理过程。这种方法有极大的灵活性、对话能力、有自我解释能力和学习能力。这种方法对解决一些条件和目标不大明确或不完备，的非结构化问题比传统方法好。它采用用试探法来解决问题。人工智能也尚未发展到完全能解决这类问题的全部问题。这类问题是人工智能研究要解决的问题。

人工智能要解决的问题，无法把全部知识都体现在固定的程序中。它要建立一个知识库（包含事实和推理规则），程序根据环境和所给的输入信息以及所要解决的问题来决定自己的行动，所以它是在环境模式的制导下的推理过程。这种方法有极大的灵活性、对话能力、有自我解释能力和学习能力。这种方法对解决一些弱结构（ill structured）问题比传统方法好。弱结构指“x”、“y”不大明确或不完备，即不能很好地形式化，不好描述。“->”用试探法。AI也尚未发展到完全能解决这类问题的全部问题。这类问题是AI研究要解决的问题。随之而来也希望计算机硬件结构也来一个革命，突破冯.诺依曼体系结构。

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