论人工智能和数据库技术的融合本文为了促进数据库技术与人工智能的融合和共同发展,从人工智能和数据库不同的研究层次出发,详细地剖析了人工智能与数据库技术之间存在的紧密系。在以往的研究中,人工智能大多偏重于理论,而数据库偏重于应用。但实际上,人工智能从发展初期就与数据库有着非常紧密的联系。虽然我们大家都以为人工智能就是计算机程序、算法和硬件等物联网相关知识，数据不经常提起。但是数据库确实任何系统的基础，人工智能也不例外。任何一个智能系统都要借助于计算机来实现,而在实现智能系统的计算机中,知识库都是以数据库的形式存在的。不仅如此,近几年来，随着数据库在应用中的不断深化，提出应当能够自动有效的管理超大规模数据库，并能够以数据驱动的方式自动为决策者提供决策也就是使对数据的管理更加智能化。因此,数据库技术很自然地就同人工智能的某些方面的研究不谋而合,如机器学习、自然语言理解、智能检索等。这就给了我们一些启示,即可以把人工智能领域中的研究成果移植到数据库中,或者把数据库技术引入到人工智能领域，使二者得到完美结合,从而促进二者的共同发展。人工智能的概述人工智能英文单词来源于雨果•德•加里斯的著作。“人工智能”一词最初是在年学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，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。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。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智能搜索定理证明博弈自动程序设计还有航天应用等。学科范畴人工智能是一门边沿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仿生学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精确和不确定的管理人工生命神经网络复杂系统遗传算法人类思维方式应用领域智能控制专家系统机器人学语言和图像理解遗传编程机器人工厂安全问题目前人工智能还在研究中但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过。数据库技术发展与现状数据库技术是计算机软件的一个重要分支从开始的层次数据库、网状数据库和关系数据库到数据库管理系统以至目前的分布式数据库技术不断地取得突破性进展已成为一门相对成熟的技术。目前大多使用的都是关系数据模型。但是随着应用领域的不断扩展人们发现关系数据库中存在许多限制和不足这使得目前的数据库系统难以满足应用的需求。因此许多有志之士开始致力于研究新的数据库技术以弥补关系模型的不足。研究主要分为两个方向其一是改造和扩充原有的关系数据库模型其二是建立新的数据库模型。目前沿第一个方向的研究进展较大已经出现了很流行的商业化产品如等等这些数据库系统仍采用关系模型但是它们的的...
