人工智能在模式識別、知識工程、機器人等領域已取得重大成就,但離真正的人類智能還相差甚遠。當今網絡時代,人工智能科學要在學科交叉研究中實現人工智能的發展與創新,會更加關注認知科學、腦科學、生物智能、物理學、網絡科學與人工智能之間的交叉滲透,重視認知物理學的研究;自然語言是人工智能研究知識表示無法回避的直接對象,要對語言中的概念建立起能夠定量表示的不確定性轉換模型,發展不確定性人工智能;要利用現實生活中復雜網絡的小世界模型和無標度特性,人工智能作為知識挖掘的一種新方法。

人工智能學科的出現與發展不是偶然的、孤立的，它是與整個科學體系的演化和發展進程密切相關的。人工智能是自然智能(特別是人的智能)的模擬、延伸和擴展,即研究“機器智能”，也開發“智能機器”。如果把計算機看作是寶劍,那么人工智能就是高明靈巧的劍法。

當今, 人工智能研究中一個十分活躍的分支——數據挖掘,追溯到早期是以演繹為主的專家系統的潮流而動,期望能夠通過對數據的分析、清洗、整合、挖掘、模擬人的認知和思維活動,發現新的知識,這種抽象的過程,本質上也是簡化歸納。

數據挖掘是從大型數據庫或數據倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應用價值的信息或模式,它是數據庫研究中的一個很有應用價值的領域。隨著人工智能技術在專家咨詢、語言處理、娛樂游戲等模式識別領域的應用日益廣泛。從選取專業學習、研究方向的實際出發,提出了將數據挖掘應用于輔助選取專業學習、研究方向的數據挖掘技術流程模型。

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信息時代萬物數化，大數據的重要性己成行業共識，針對大數據技術和應用的創新，其發展趨勢不可阻擋。如何對大數據進行充分和有效的分析和挖掘，使之轉換為有價值的信息和知識，用于解決各種各樣的科學和應用問題，成為大數據時代信息技術發展的重大挑戰，同時也是信息技術創新的新的制高點。