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導演 Director 　　查爾斯·卓別林 Charles Chaplin 　　編劇 Writer 　　查爾斯·卓別林 Charles Chaplin 　　演員 Actor 　　查爾斯·卓別林 Charles Chaplin .....The Lone Prospector 　　Mack Swain .....Big Jim McKay 　　Tom Murray .....Black Larsen 　　亨利·伯格曼 Henry Bergman .....Hank Curtis 　　Malcolm Waite .....Jack Cameron 　　Georgia Hale .....Georgia 　　Jack Adams .....Man in dance hall (uncredited) 　　Frank Aderias .....Eskimo child (uncredited) 　　Leona Aderias .....Eskimo child (uncredited) 　　Lillian Adrian .....Woman in dance hall (uncredited) 　　Sam Allen .....Man in dance hall (uncredited) 　　Claude Anderson .....Man in dance hall (uncredited) 　　Harry Arras .....Man in dance hall (uncredited) 　　Albert Austin .....Prospector (uncredited) 　　Marta Belfort .....Woman in dance hall (uncredited) 　　William Bell .....Man in dance hall (uncredited) 　　Francis Bernhardt .....Man in dance hall (uncredited) 　　F.J. Beuaregard .....Man in dance hall (uncredited) 　　E. Blumenthal .....Man in dance hall (uncredited) 　　William Bradford .....Man in dance hall (uncredited) 　　George Brock .....Man in dance hall (uncredited) 　　Pete Brogan .....Man in dance hall (uncredited) 　　William Butler .....Man in dance hall (uncredited) 　　Cecile Cameron .....Woman in dance hall (uncredited) 　　R. Campbell .....Man in dance hall (uncredited) 　　Leland Carr .....Man in dance hall (uncredited) 　

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人工智能的研究領域及應用人工智能的研究領域分支較多，從研究角度來分有三大分支：知識工程(knowledge engineering)、模式識別(pattern recognition)與機器人學(robotoligy)。這里僅擇其中幾種研究領域進行粗略的介紹。專家系統(tǒng) 1977年費根鮑姆提出“知識工程”，把實用的人工智能稱為知識工程，標志著人工智能研究進入實際應用的階段。他開發(fā)出了第一個“專家系統(tǒng)”(expert systems)，認為“專家系統(tǒng)是一種智能的計算機程序，它運用知識和推理步驟來解決只有專家才能解決的復雜問題”。專家系統(tǒng)是指利用研究領域的專業(yè)知識進行推論，在解決專業(yè)的高級問題方面具有和專家相同能力的解決系統(tǒng)，屬于人工智能的應用領域。目前，這一領域發(fā)展較快，應用也較廣，已開發(fā)出不少有實際價值的專家系統(tǒng)．與傳統(tǒng)的計算機程序相比，專家系統(tǒng)是以知識為中心，注重知識本身而不是確定的算法．專家系統(tǒng)所要解決的是復雜而專門的問題，對這些問題人們還沒有精確的描述和嚴格的分析，因而一般沒有解法，而且經常要在不確定或不精確的信息基礎上做出判斷，需要專家的理論知識和實際經驗。標準的計算機程序能精確地區(qū)分出每一任務應該如何完成，而專家系統(tǒng)則是告訴計算機做什么，而不區(qū)分出如何完成，這是兩者最大的區(qū)別。另外，專家系統(tǒng)突出了知識的價值，大大減少了知識傳授和應用的代價，使專家的知識迅速變成社會的財富。再者，專家系統(tǒng)采用的是人工智能的原理和技術，如符號表示、符號推理、啟發(fā)式搜索等等，與一般的數據處理系統(tǒng)不同。60年代末，以猜測為基礎的第一個專家系統(tǒng)Dendral是由費根鮑姆和萊登伯格在斯坦福大學共同設計的，當時用于分析化合物的化學結構。這一系統(tǒng)至今仍被有機化學家經常使用。70年代中期，肖特列夫開發(fā)了Mycin這一專家系統(tǒng)，它是針對傳染性血液病的診斷和治療開發(fā)的。把患者的病狀輸入后，經過Mycin推理，最終由計算機開出處方來。據檢測，Mycin的能力通常并不比專門的醫(yī)生遜色。但它沒敢投入實際使用，只是在培養(yǎng)醫(yī)生的學校當作教材在使用。還有由斯坦福研究所美國地質調查國際組織開發(fā)的“探礦人”(Prospector)專家系統(tǒng)，波音公司的專家系統(tǒng)可輔助工程師更快地設計飛機等等。從不同角度，專家系統(tǒng)也可分為多種類型。從其完成的功能來分，可包括診斷、解釋、修理、規(guī)劃、設計、監(jiān)督、控制等多種類型，這些功能又可分為兩大類：分析型和綜合型。分析型專家系統(tǒng)所要解決的問題有明確的、有限個數的解，系統(tǒng)的任務在于根據實際的情況選擇其中一種或幾種解。綜合型專家系統(tǒng)的任務是根據實際的需要構造問題的解，包括設計、規(guī)劃等問題。此外，也可根據知識的特征和推理的類型對專家系統(tǒng)進行分類。專家系統(tǒng)在各個領域的應用已經產生了很可觀的經濟效益，這從另一方面促進了對專家系統(tǒng)的理論和技術方面的研究。開發(fā)專家系統(tǒng)的關鍵是如何獲取知識，如何表示、運用人類專家的知識，這方面的研究也就成了重點。對這一點，范倫特(K．Vanlent，1987)作了充分說明：“我們應該去建構一個專家系統(tǒng)，去模擬專家的問題解決。專家行為，不管是由人或機器產生，都是他(它)的知識產物，但是，用什么能解釋知識呢?盡管可以用不同的方式進行測量或限定，但對專家知識的形式和內容的最終解釋，是人用來獲取知識的學習過程。實際上，對于專家問題解決，學習理論可能是唯一足夠科學的理論?！弊匀徽Z言處理自然語言處理是人工智能早期的研究領域之一，也是一個極為重要的領域，主要包括人機對話和機器翻譯兩大任務，是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。由于以喬姆斯基為代表的新一代語言學派的貢獻和計算機技術的發(fā)展，自然語言理解正在變得越來越熱門．有很多理由值得人們去研究如何使計算機程序能以某種方式使用自然語言的問題?？谡Z是人們進行交際的自然形式，計算機用戶希望能與機器對話交流。自然語言輸入可以表示成口語，也能從鍵盤上打入，以文體的形式給出。最早的自然語言理解方面的研究工作是機器翻譯。1949年，美國人威弗首先提出了機器翻譯設計方案。20世紀60年代，國外對機器翻譯曾有大規(guī)模的研究工作，耗費了巨額費用，但人們當時顯然是低估了自然語言的復雜性，語言處理的理論和技術均不成熱，所以進展不大。主要的做法是存儲兩種語言的《仙劍奇?zhèn)b傳,十五載真情難忘》有獎征文活動！已經記不清為仙劍的迷宮熬了多少個通宵了。每次玩完都要為悲慘的結局難過好幾天呢，如今已經過去十幾年了，仙劍五也即將上市，回首過去，真是感慨萬千，陪著仙劍一路走來。有幸見證了經典的鑄造。您是否對仙劍也有無數的感慨呢？快來寫寫您與仙劍的故事吧！主題：我和仙劍的故事征文要求： 1、征文投稿日期從即日起至2011年元旦。 2、征文字數不限，文體不限，可以講述任何與仙劍有關的故事，要求生動、有趣、原創(chuàng)。 3、征文請發(fā)至 http://www.juesebanyan.com/bbs/forum-7-1.html，并請留下聯系方式。 4、所有稿件將由網友投票表決，票數最多的獎勵《仙劍奇?zhèn)b傳五》標準版一套（上市后發(fā)放）。

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