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在90年代,统计学法和人工智能研究发展出了一系列复杂的数学工具,用于解决特定的分支问题。这些工具被视为真正的科学方法,因为它们的结果是可测量和可验证的,同时也是人工智能取得成功的原因之一。这些方法使用的共同数学语言促进了不同学科之间的合作,例如数学、经济学或运筹学。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出,这些进步对于人工智能的成功至关重要,甚至可以与“NEATS的成功”媲美。然而,也有人批评这些技术过于专注于特定问题,没有充分考虑到长远的强人工智能目标。这些方法与其他子符号方法(如模糊控制和进化计算)一起构成了计算智能学科的研究范畴。
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