机器学习、数据挖掘、知识发现是自动化的知识获取方法
AI的研究主题包括以下三个方面:
(1)机器感知——知识获取。研究机器如何直接或间接获取知识、处理自然信息(文字、图像、声音、语言、物景)的工程技术方法。如机器听觉(声音识别、语言理解)、视觉、触觉和感觉等。模式识别主要研究机器视觉和听觉的方法。机器学习、数据挖掘、知识发现是自动化的知识获取方法，也是当前的研究热点。
(2)机器思维——知识处理。研究在机器中如何表示知识、存储知识，如何组织与管理知识，如何进行知识推理、知识获取及机器学习等方法。
知识表示:知识的形式化、模型化方法，如产生式规则、谓词逻辑、框架、语义网络等表示方法。
知识存储:包括知识库与数据库的建立、检索、管理、扩充与修改的方法。
知识推理:包括精确推理与不精确推理、归纳推理、语义推理和启发式搜索推理等。
(3)机器行为——知识利用。研究如何运用机器所获取的知识，通过知识信息处理，进行规划与问题求解，构造知识处理系统、知识管理系统、知识应用系统等知识系统(或智能系统)。
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