人工智能研究内容解析

2023-11-25 理论教育版权反馈

【摘要】：一般认为，人工智能的研究分两个方面：人工智能的理论基础、人工智能的实现。所以，人工智能研究涉及的基本内容可总结为9 个方面：认知建模、知识表示、知识推理、知识应用、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为、智能系统构建。③机器学习，是与人类的学习活动对标的。目前，人工智能研究和应用最广泛的内容就是机器学习，包括深度学习、强化学习等。

一般认为，人工智能的研究分两个方面：人工智能的理论基础、人工智能的实现。所以，人工智能研究涉及的基本内容可总结为9 个方面：认知建模、知识表示、知识推理、知识应用、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为、智能系统构建。

（1）认知建模、知识表示、知识推理是对人类智能模式的一种抽象。

认知建模主要研究人类的思维方式、信息处理的过程、心理过程，以及人类的知觉、记忆、思考、学习、想象、概念、语言等相关的活动模式。知识表示，则是将人类已经掌握的知识概念化、形式化、模型化，其重要性在于，人类要想建立超越人的人工智能系统，就要把整个人类种群所掌握的知识灌输给它，从而让它在一定程度上可以在知识量方面超越任何一个人类个体。知识推理，则是研究人类利用已有的知识推导出新的知识或结论的过程，从而可以让机器也可以像人一样推理。

（2）机器感知、机器思维、机器学习、机器行为则是对人类智能的一种模拟实现。

①机器感知，研究的是如何使机器具有类似人类的感觉，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、痛觉等，这要用到认知建模里面的知觉理论，而且需要能够提供相应知觉所需信息的传感器。例如，机器视觉具有视觉理论基础，同时还需要摄像头等传感器提供机器视觉所需要的图像数据。

②机器思维，是利用机器感知的信息、认知模型、知识表示和推理来有目标地处理感知信息和智能系统内部的信息，从而针对特定场景给出合适的判断，制定策略。机器思维，顾名思义就是在机器的“脑子”里进行的动态活动，也就是计算机软件动态处理信息的算法。(www.chuimin.cn)

③机器学习，是与人类的学习活动对标的。虽然有了知识并且也可以基于已有知识去推理，但是机器也要像人一样不断地学习新的知识从而更好地适应环境。机器学习研究的就是如何让机器在与人类、自然交互的过程中自发地学习新的知识，或者利用人类已有的文献数据资料进行知识学习。目前，人工智能研究和应用最广泛的内容就是机器学习，包括深度学习、强化学习等。

④机器行为，是指智能系统具有的表达能力和行动能力，包括与人对话、与机器对话、描述场景、移动、操作机器和抓取物体等能力。而语音系统（音箱）、执行机构（电机、液压系统）等是机器行为的物质基础。智能系统要想具备行为能力，离不开机器感知和机器思维的结果。

（3）人工智能研究的最终目的是构建拟人、类人、超越人的智能系统

拟人、类人、超越人是人工智能的三部曲，人类最终要用一种实用的方式将上述关于知识和机器的研究技术付诸实现。目前已有的人工智能系统的实现主要体现在机器人（仿人、仿生，如Atlas 仿人机器人、Big Dog 机器狗等）、无人系统（如无人车、无人机、无人船等）、人工大脑（如IBM 沃森、阿尔法狗）等。

人工智能研究内容解析

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