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智能系统（Intelligence system）是指能产生人类智能行为的计算机系统。智能系统不仅可自组织性与自适应性地在传统的诺依曼的计算机上运行，而且也可自组织性与自适应性地在新一代的非诺依曼结构的计算机上运行。“智能”的含义很广，其本质有待进一步探索，因而，对：“智能”这一词也难于给出一个完整确切的定义，但一般可作这样的表述：智能是人类大脑的较高级活动的体现，它至少应具备自动地获取和应用知识的能力、思维与推理的能力、问题求解的能力和自动学习的能力。
智能系统（Intelligence system）是指能产生人类智能行为的计算机系统。智能系统不仅可自组织性与自适应性地在传统的诺依曼的计算机上运行，而且也可自组织性与自适应性地在新一代的非诺依曼结构的计算机上运行。“智能”的含义很广，其本质有待进一步探索，因而，对：“智能”这一词也难于给出一个完整确切的定义，但一般可作这样的表述：智能是人类大脑的较高级活动的体现，它至少应具备自动地获取和应用知识的能力、思维与推理的能力、问题求解的能力和自动学习的能力。
智能系统（Intelligence system）是指能产生人类智能行为的计算机系统。智能系统不仅可自组织性与自适应性地在传统的诺依曼的计算机上运行，而且也可自组织性与自适应性地在新一代的非诺依曼结构的计算机上运行。“智能”的含义很广，其本质有待进一步探索，因而，对：“智能”这一词也难于给出一个完整确切的定义，但一般可作这样的表述：智能是人类大脑的较高级活动的体现，它至少应具备自动地获取和应用知识的能力、思维与推理的能力、问题求解的能力和自动学习的能力。
主要特征
处理对象
智能系统处理的对象，不仅有数据，而且还有知识。表示、获取、存取和处理知识的能力是智能系统与传统系统的主要区别之一。因此，一个智能系统也是一个基于知识处理的系统，它需要如下设施：知识表示语言；知识组织工具；建立、维护与查询知识库的方法与环境；支持现存知识的重用。
处理结果
智能系统往往采用人工智能的问题求解模式来获得结果。它与传统的系统所采用的求解模式相比，有三个明显特征，即其问题求解算法往往是非确定型的或称启发式的；其问题求解在很大程度上依赖知识；智能系统的问题往往具有指数型的计算复杂性。智能系统通常采用的问题求解方法大致分为搜索、推理和规划三类。
智能与传统的区别
智能系统与传统系统的又一个重要区别在于：智能系统具有现场感应（环境适应） 的能力。所谓现场感应指它可能与所处的现实世界的抽象——现场——进行交往，并适应这种现场。这种交往包括感知、学习、推理、判断并做出相应的动作。这也就是通常人们所说的自动组织性与自动适应性。
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