一、奠定了人工智能理论基础的是？

是“图灵测试”。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

二、人工智能的理论基础由什么界定的？

人工智能的理论基础由图灵奠定的。1936年，图灵向伦敦权威的数学杂志投一篇论文，题为“论数字计算在决断难题中的应用”。在这篇开创性的论文中，图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义，并提出著名的“图灵机”(Turing Machine)的设想。“图灵机”不是一种具体的机器，而是一种思想模型，可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置，用来计算所有能想象得到的可计算函数。“图灵机”与“冯·诺伊曼机”齐名，被永远载入计算机的发展史中。

三、奠定了人工智能的理论基础是图灵的什么?_？

奠定了人工智能的是理论基础是图灵测试

但奠定了可计算理论的基础是图灵的“图灵机”理论模型

四、深入探讨人工智能的理论基础

人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究技术和理论，旨在使计算机能够完成以往只有人类才能执行的智力任务。人工智能的发展对我们的生活和工作产生了深远的影响，因此掌握其理论基础显得尤为重要。

人工智能的发展历程

人工智能的理论基础可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术的发展，人们开始探索如何赋予计算机类似人类智能的能力。在经历了多个阶段的发展之后，人工智能技术如今已经渗透到各个领域，包括医疗、金融、交通等。

人工智能的理论基础

人工智能的理论基础主要包括机器学习、神经网络、深度学习等方面。其中，机器学习研究如何使计算机具备从数据中学习的能力；神经网络模拟人脑的神经元网络，用于处理复杂的模式识别任务；深度学习是一种机器学习的特殊类型，通过多层神经网络来提取高层抽象特征。

人工智能的应用案例

基于上述理论基础，人工智能技术被广泛应用于自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域。比如，智能语音助手能够通过语音识别与用户进行智能交互；人脸识别技术被应用于安防监控等领域；智能推荐系统可以根据用户的偏好推荐个性化的内容。

人工智能的未来展望

随着人工智能理论基础的不断完善和技术的进步，人工智能在医疗诊断、智能制造、无人驾驶等领域有着广阔的应用前景。虽然人工智能还面临着数据隐私、伦理道德等诸多问题，但可以预见的是，人工智能将在未来继续发挥重要作用，并对我们的生活产生深远影响。

感谢您阅读本文，掌握人工智能的理论基础能够帮助您更好地了解人工智能的发展历程、应用案例和未来展望，同时也有助于把握人工智能所带来的机遇和挑战。

五、人工智能主要的自然科学理论基础？

是基于自然科学基础是细胞学说、能量守恒和转化定律、生物进化论。

1、细胞学说

细胞学说是1838~1839年间由德国植物学家施莱登 (Matthias Jakob Schleiden) 和动物学家施旺(Theodor Schwann) 最早提出，直到1858年才较完善。它是关于生物有机体组成的学说。细胞学说论证了整个生物界在结构上的统一性，以及在进化上的共同起源。细胞学说揭示了细胞的统一性。这一学说的建立推动了生物学的发展，并为辩证唯物论提供了重要的自然科学依据。革命导师恩格斯曾把细胞学说与能量守恒和转换定律、达尔文的自然选择学说等并誉为19 世纪最重大的自然科学发现之一。

2、能量守恒和转化定律

能量守恒定律(energy conservation law)即热力学第一定律是指在一个封闭(孤立)系统的总能量保持不变。其中总能量一般说来已不再只是动能与势能之和，而是静止能量(固有能量)、动能、势能三者的总量。

能量守恒定律可以表述为：一个系统的总能量的改变只能等于传入或者传出该系统的能量的多少。总能量为系统的机械能、热能及除热能以外的任何内能形式的总和。

3、生物进化论

生物进化论，简称进化论，是生物学最基本的理论之一。进化（Evolution），是指生物在变异、遗传与自然选择作用下的演变发展，物种淘汰和物种产生过程。地球上原来无生命，大约在30多亿年前，在一定的条件下，形成了原始生命，其后，生物不断的进化，直至今天世界上存在着170多万个物种。生物进化论最早是由查尔斯·罗伯特·达尔文提出的，在其名著《物种起源》有详细的论述。进化论有三大经典证据：比较解剖学、古生物学和胚胎发育重演律。

六、人工智能的自然科学理论基础有哪些？

1.大数据智能理论。研究数据驱动与知识引导相结合的人工智能新方法、以自然语言理解和图像图形为核心的认知计算理论和方法、综合深度推理与创意人工智能理论与方法、非完全信息下智能决策基础理论与框架、数据驱动的通用人工智能数学模型与理论等。

2.跨媒体感知计算理论。研究超越人类视觉能力的感知获取、面向真实世界的主动视觉感知及计算、自然声学场景的听知觉感知及计算、自然交互环境的言语感知及计算、面向异步序列的类人感知及计算、面向媒体智能感知的自主学习、城市全维度智能感知推理引擎。

3.混合增强智能理论。研究“人在回路”的混合增强智能、人机智能共生的行为增强与脑机协同、机器直觉推理与因果模型、联想记忆模型与知识演化方法、复杂数据和任务的混合增强智能学习方法、云机器人协同计算方法、真实世界环境下的情境理解及人机群组协同。

4.群体智能理论。研究群体智能结构理论与组织方法、群体智能激励机制与涌现机理、群体智能学习理论与方法、群体智能通用计算范式与模型。

5.自主协同控制与优化决策理论。研究面向自主无人系统的协同感知与交互，面向自主无人系统的协同控制与优化决策，知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论。

6.高级机器学习理论。研究统计学习基础理论、不确定性推理与决策、分布式学习与交互、隐私保护学习、小样本学习、深度强化学习、无监督学习、半监督学习、主动学习等学习理论和高效模型。

7.类脑智能计算理论。研究类脑感知、类脑学习、类脑记忆机制与计算融合、类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法。

8.量子智能计算理论。探索脑认知的量子模式与内在机制，研究高效的量子智能模型和算法、高性能高比特的量子人工智能处理器、可与外界环境交互信息的实时量子人工智能系统等。

七、ecc的理论基础？

ECC是“Error Correcting Code”的简写，ECC是一种能够实现“错误检查和纠正”的技术，ECC内存就是应用了这种技术的内存，一般多应用在服务器及图形工作站上，可提高计算机运行的稳定性和增加可靠性。

八、股权的理论基础？

股权激励自诞生以来的快速发展并不是偶然的，而是有着深刻的经济、管理理论与实践背景。

1委托——代理理论

委托——代理理论是指委托人与代理人之间因为信息不对称，导致代理人不能以委托人的利益最大化为目标。这种信息不对称如果是事前的，我们称之为逆向选择模型；如果是事后的，我们称之为道德风险模型。

在现代企业运行过程中，因为所有权与经营权的分离，如果经营者的目标与公司目标不一致，经营者就可能利用信息不对称谋取个人利益，对公司形成侵蚀，这种侵蚀我们称之为代理成本。

为了最大限度地降低代理成本，股东需要通过一定的激励约束机制来规范经理的行为，股权激励就是一种选择。这可以使经理成为企业的所有者之一，在某种程度上消减了双方的目标差异，并且使经理阶层承担部分由道德风险问题带来的利益损失，从而有利于将经理的努力引向确保企业价值最大化的道路。

股权激励使公司建立了有效的激励机制，即剩余索取权与控制权配置机制，使经营者的长期利益与企业的效益和股东的利益紧密联系并趋向一致。委托代理理论是股权激励产生的动因，也是股权激励起源的基本理论。

2产权理论

产权理论认为产权明晰是企业绩效的关键或决定性因素，该理论认为：企业拥有者追求企业绩效的基本激励动机是对利润的占有，企业家对利润占有份额越多，提高企业效益的动机就越强，企业拥有者追求企业绩效动机的程度与利润占有的份额成正比。

那么，如果企业资产为私人拥有，拥有者就在产权上保证资产带来的收益不被他人所侵占，从而构建起企业拥有者对资产关切的有效激励机制; 但是，如果是非私有企业，那么企业就存在企业目的多元化、对经理激励不足，以及由不能承担所有商业风险导致的财务软约束等弊端。

产权理论就如同古语所表达的: 无恒产者无恒心。企业实施股权激励，目的也就是通过建立在股权基础上的制度契约，实现经营者对产权拥有和利润占有的权利，从而实现追求绩效的自我激励动机。当然，对于私有企业或非私有企业而言，两者存在一定的差别，具体的实施过程也是不尽相同。

3管理激励理论

管理学关于激励方面的研究非常广泛，从人的需求出发，最著名的莫过于马斯洛的六层次需求理论、赫兹伯格的双因素理论、麦克利兰的成就需要理论等。马斯洛的六层次需求理论提出人的六层次需求为: 生理需求、安全需求、社会需求、尊重的需求、自我实现的需求、自我超越的需求。

赫兹伯格的双因素理论认为引起人们工作动机的因素主要有两个:一是激励因素，二是保健因素。只有激励因素才能够给人们带来满意感，而保健因素只能消除人们的不满，不会带来满意感。公司的政策、行政管理、监督、工作条件、薪水、地位、安全及各种人事关系等因素称为保健因素，工作富有成就感、工作本身带有挑战性、工作的成绩能够得到社会的认可及职务上的责任感和职业上能够得到发展和成长等因素称为激励因素。

4人力资本理论

人力资本包含了知识、技能、资历、经验和熟练程度、健康等，它用一种总称代表人的能力和素质。它属于人自身，具有财产性质，同时也能增值，因此，它作为一种产权存在，应该获得因增值产生的资本收益。股权激励即人力资本拥有者根据人力资本价值对公司所做贡献来获取企业部分剩余索取权，从而有效利用人力资本价值来实现公司目标。

随着人力资本理论的发展，会计学开始对人力资本的价值进行计量定价，因此，如何实现运维成本和剩余索取权分配，人力资本定价方法和定价实施又成了一项重要内容

5不完全契约理论

不完全契约理论认为: 由于人们的有限理性、信息的不完全性及交易事项的不确定性，明晰所有的特殊权力的成本过高，拟定完全契约是不可能的，不完全契约必然经常存在; 当契约不完全时，所有权就具有重要意义，同时将剩余控制权配置给投资决策相对重要的一方是有效率的。

股权激励的设计即在明晰所有特殊权利成本过高的前提下，经营者有着重要的投资决策重要性，股权激励方案的实施是一系列的契约缔结过程，这就要求在设计股权激励过程中尽量全面并审核细节。

02 股权激励的激励逻辑

股权激励的激励逻辑是指股权激励的方式是怎样传导和影响公司与个人价值的提升，本文将从宏观和微观两个维度来分析理解。

1从宏观角度来看

股权激励的作用被纳入到了链接企业治理结构、企业产品价值、企业资本价值、个人价值的内核，通过它对每种价值的影响形成了相互影响的整个闭合式循环。

首先，股权激励的激励对象签订有效的股权激励契约，本身就改变了企业的治理结构，一方面企业减少了代理成本，另一方面个人获得了股权性收益。激励对象在经营过程中通过充分发挥自己的价值，调动各方面资源，使得企业产品价值提升; 反过来企业产品价值增大，整体业绩提升，带来个人绩效增加。

通过公司的股权性收益，个人价值得以增加，从而提升个人在经理人市场的流动性溢价，企业尽管为流动性溢价付出了更多的激励成本，但同时获得了更大的市场收益。

其次，治理结构的完善，传递给市场企业经营管理绩效可能增加的信息，传导到资本市场会推升股价，而企业绩效增加和股价提升更凸显个人人力资本价值，人力资本价值的提升和流动进一步深化治理结构的调整和完善。

也就是说，通过股权激励的激励方式，整个股权市场、产品市场、资本市场、经理人市场得以有效地贯通和价值链接，形成一个相互影响的闭环。

2从微观角度看

一般情况下，股权激励的传导是通过激励对象的行为得以体现，首先，股权激励是代理人变为委托人的过程,这个过程分为两个阶段，行权即为前后的节点。

激励对象在行权之前，因为抱有强烈的激励预期，想象未来行权后利益增加和个人价值提升，需要努力达成行权条件，那么此过程中会努力减少交易成本、增加营业收人等，以提高绩效目标。

行权条件达到后，激励对象通过行权由代理人变为委托人，基于产权的约束，同样努力提高业绩目标，因为如果是损失和下滑会带来自身利益的直接减少。同时，行使股东在控制权、投票权等方面的权益，会影响企业的决策过程，起到优化治理结构的作用。

九、kpl的理论基础？

KPI 的理论基础是帕累托法则（二八原理），意大利经济学家帕累托提出的一个经济学原理：仅有约 20% 的变因操纵着 80% 的局面。即一个企业在价值创造过程中，每个部门和每一位员工的 80% 的工作任务是由 20% 的关键行为完成的。

在目标管理以及平衡计分卡的进一步发展下，业界形成了如今我们熟知的 KPI 体系。KPI 的设计初衷，是希望通过客观量化的数据，配合奖励制度激励员工主动完成目标。但随着 KPI 越来越难以应对复杂多变的外部环境，越来越多的企业放弃单一的 KPI 指标绩效管理。

十、评价的理论基础？

自然科学和社会科学为绩效评价研究提供了可利用和发展的基础