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    智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACTAGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI和传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。 在指定图库中搜索出相同或相似的图片，适用于图片精确查找、相似素材搜索搜同款商品、相似商品推荐等场景。

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在20世纪60年代和70年代，系统是一种可以模拟人类决策过程的软件系统。这些系统被应用于各个领域，其中一个例子是DENDRAL系统，它被用于化学物质的结构识别。在这个时期，系统的应用范围非常大。 进入20世纪70年代和80年代，推理机和基于知识的系统成为了主流技术。推理机是一种可以通过逻辑推理来解决问题的系统，而基于知识的系统则是一种可以利用先前的知识来解决问题的系统。这些技术在语言翻译、证券交易等领域得到了充足应用，为这些领域带来了很大的改进和进步。 随着进入20世纪90年代和2000年代，机器学习成为了一个重要的技术领域。机器学习是指计算机系统可以通过从大量数据中学习来改进性能的技术。在这个时期，机器学习得到了大量的发展和应用，例如，搜索引擎、语音识别等领域都受益于机器学习的进步。这种技术的发展为计算机系统的智能化提供了更多的可能性，使得计算机能够更好地理解和处理复杂的任务和问题。厦门福建珍云数字AI网站测评