怎么在微医公众号查询物流
人工智能有哪些类型？
人工智能有哪些类型？
智能是人类知识产生的吗？还是通过搜索和学习获得的呢？抑或是知识 搜索 学习得到的？智能主要表现在可能性的大小上而不仅是现实性吗？
Rich Sutton反对传统人工构建知识的方法，比如知识表示或手动构建的启发式函数，他认为痛苦的教训是基于历史的观察，即：1）人工智能研究人员常常试图将知识构建到他们的智能体中；2）从短期来看，这总是有帮助的，而且对研究人员来说是个人满意的，但是从长远来看，它会停滞不前，甚至会阻碍进一步的进展；3)通过基于搜索和学习的缩放计算的相反方法，可能会最终取得突破性的进展。
一、元知识的概念
元知识的定义
目前对元知识的定义，在学术界还没有一个严格的概念。通常来说，元知识就是“关于知识的知识”。
元知识可用来描述一类知识或知识集合所包含的内容、基本结构和一般特征。没有元知识, 人们无法描述知识、使用知识和认识知识。在自动控制与人工智能等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。元知识不是领域知识,不能解决具体知识领域问题；而是关于各领域知识的性质、结构、功能、特点、规律、组成与使用的知识, 是管理、控制和使用领域知识的知识。
元知识是思想和意识的核心,如果没有掌握元知识的，就不能学习和认知基本的知识，元知识对于人们认知系统的建立起着重要作用。人工智能和深度学习领域研究各种各样的智能系统，自主学习机制均是以模拟人脑思维活动为目的, 没有学习元知识的能力的智能系统起码不能算是一个智能系统。
二、知识的分类
布鲁姆在学习目标分类学方面进行了开创性工作，他将学习目标分为认知、情感和动作技能三大领域。在认知领域，其认知教育目标分类学将将教育目标分为知识、领会、运用、分析、综合、评价等六个类别。
布鲁姆认知目标分类诞生几十年来，对其修订工作一直没有停过。以加涅的学习结果分类理论和安德森的产生式理论以及以安德森为首的团队进行的布鲁姆认知分类修订版最为著名。
加涅的认知学习结果分类
加涅将可能的学习结果分为五类：陈述性知识、智慧技能、认知策略、动作技能和态度，每一种分类又可以分为不同的亚类。如下图所示：
未来几年值得投资的行业有哪些？
这个问题是要我们掏干货啊，那么我拎两个分享吧。
第一个行业是新基建有关题材。前面确定七大方向，而近期又有细分分类，但离不开几个核心概念：“通信”、“5G”、“老基建”、“充电桩”、“工业互联、特高压、人工智能、大数据”等。
有政策兜底，更有市场认可（热度），短期处于阶段低位，非常具有投资价值。
目前比较有潜力的，便是前期提及的七个细分概念。
第二个我认为是券商行业。券商行业每年的业绩都是正增长，且随着现在的互联网发达，越来越多人更加愿意也更加便捷可以通过非常省时便捷的方式进行投资，那么券商营收不断创新高正增长，这是期走高和布局价值和支撑。
而券商概念（证券公司）在市场上有其特殊的位置，“指数发动机”“牛熊风向标”，代表它具有周期性。牛市一周涨一月跌幅，熊市跌幅居前，如果懂且踏准节奏，能够得到一个非常大的获利。
布局上给你建议看两个指标：
窄指上，指数800点以下逢低布局，800-850点以上择高位出场。
宽指上，大盘3000点以下逢低布局，大盘3000点以上择高位出场。
行业值不值得投资，布局重要参考就是看行业的潜力、热度和政策支撑等看其后市的布局价值。我个人就是挖掘行业潜力与市场热度，解读布局价值，提示风险与机遇。