传统人工智能研究什么（传统的人工智能原理）

传统人工智能( traditional AI,简称TAI)是指基于传统机器学习算法和数据结构的人工智能,其研究内容包括以下几个方面:
1. 监督学习:监督学习是一种基于训练集进行学习的机器学习方法,其目标是让机器学习模型能够从给定的数据中自动地学习到正确的预测结果。
2. 无监督学习:无监督学习是一种不需要给定训练数据的学习方法,其目标是发现数据中的模式和结构,并能够对未知数据进行预测或分类。
3. 强化学习:强化学习是一种基于与环境互动来学习最优行为策略的机器学习方法,其目标是让机器学习模型能够从当前状态选择最优的动作,以最大化长期的收益。
4. 模型推理:模型推理是指使用已有的模型来对新数据进行预测或分类的方法,包括基于知识图谱的方法、基于规则的方法和基于统计模型的方法等。
5. 自然语言处理:自然语言处理( natural language processing,NLP)是一种将计算机和人类语言联系起来的人工智能技术,其研究领域包括语音识别、机器翻译、语义分析、情感分析等。
传统人工智能的研究重点是机器学习算法和数据结构,以及如何将这些方法应用于解决实际问题。