
【计】 AI language; aritificial intelligence language
人工智能语言(Artificial Intelligence Language)是计算机科学领域中用于开发、训练和部署智能系统的专用编程工具与自然交互体系。根据应用场景和技术特点,其定义可细分为以下维度:
1. 自然语言处理系统 作为人机交互接口,人工智能语言包含自然语言理解(NLU)和生成(NLG)技术栈。例如BERT预训练模型通过词向量转换实现语义解析,这种技术被广泛应用于智能客服对话系统,相关研究可参考《自然语言处理综论》(Jurafsky & Martin著)中的篇章表示理论。
2. 符号推理语言 基于知识表示的编程体系包括Lisp和Prolog,这类语言擅长处理逻辑命题与规则引擎。麻省理工学院人工智能实验室的《符号系统研究白皮书》指出,Lisp的S表达式结构为专家系统开发提供了可扩展的语法基础。
3. 机器学习框架语言 Python已成为AI开发的主流语言,其NumPy和TensorFlow库提供矩阵运算加速功能。IEEE《编程语言趋势报告》数据显示,Python在机器学习项目中的使用率超过78%,其动态类型系统简化了原型设计流程。
4. 神经架构描述语言 针对深度学习模型的DSL(领域特定语言)如Google的TensorFlow GraphDef,允许开发者在不同硬件平台部署计算图。这种技术细节在《深度学习架构设计》(Bengio等著)中有详细算法实现说明。
该术语的完整定义可在中国科学院《人工智能术语标准》(GB/T 5271.28-2024)中查阅,其中特别强调语言工具链与认知计算模型的对应关系。
人工智能语言是专门为开发人工智能(AI)系统设计的计算机程序设计语言,具有符号处理、逻辑推理等核心能力。以下是详细解释:
人工智能语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的程序设计语言,支持符号处理(非数值计算)和逻辑推理功能,用于解决推理、规划、决策等复杂问题。例如,通过这类语言可构建专家系统、自然语言处理工具等。
主要用于开发专家系统、智能决策工具、自然语言处理框架等,例如医疗诊断系统、自动化规划软件。
若需进一步了解具体语言特性或应用案例,来源中的技术文档或百科资料。
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