人工智能手機(jī)的研究方法

　　第一章 概述

　　1.人工智能主要研究用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能,實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。人工智能的長(zhǎng)期目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人類水平的人工智能。人工智能尚缺乏必要的理論。在一些關(guān)鍵技術(shù)方面, 諸如機(jī)器學(xué)習(xí)、非單調(diào)推理、常識(shí)性知識(shí)表示、不確定推理等尚未取得突破性的進(jìn)展。人工智能對(duì)全局性判斷模糊信息處理、多粒度視覺(jué)信息的處理是極為困難的。人工智能還處于智能學(xué)科研究的早期階段, 必須開展智能科學(xué)的研究。 智能科學(xué)研究智能的基本理論和實(shí)現(xiàn)技術(shù)，是由腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、人工智能等學(xué)科構(gòu)成的交叉學(xué)科。

　　2.認(rèn)知是和情感、動(dòng)機(jī)、意志等相對(duì)的理智或認(rèn)識(shí)過(guò)程。認(rèn)知科學(xué)是研究人類感知和思維信息處理過(guò)程的科學(xué), 包括從感覺(jué)的輸入到復(fù)雜問(wèn)題求解, 從人類個(gè)體到人類社會(huì)的智能活動(dòng), 以及人類智能和機(jī)器智能的性質(zhì)。

　　3.人工智能的五個(gè)基本問(wèn)題(1) 知識(shí)與概念化是否是人工智能的核心(2) 認(rèn)知能力能否與載體分開來(lái)研究（3) 認(rèn)知的軌跡是否可用類自然語(yǔ)言來(lái)描述(4) 學(xué)習(xí)能力能否與認(rèn)知分開來(lái)研究？ (5) 所有的認(rèn)知是否有一種統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)

　　4.思維是客觀現(xiàn)實(shí)的反映過(guò)程，是具有意識(shí)的人腦對(duì)于客觀現(xiàn)實(shí)的本質(zhì)屬性、內(nèi)部規(guī)律性的自覺(jué)的、間接的和概括的反映。

　　5.智能是個(gè)體認(rèn)識(shí)客觀事物和運(yùn)用知識(shí)解決問(wèn)題的能力。符號(hào)智能：以知識(shí)為基礎(chǔ)，通過(guò)推理進(jìn)行問(wèn)題求解。也即所謂的傳統(tǒng)人工智能。計(jì)算智能：以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)訓(xùn)練建立聯(lián)系，進(jìn)行問(wèn)題求解。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊系統(tǒng)、進(jìn)化程序設(shè)計(jì)、人工生命等都可以包括在計(jì)算智能。

　　6.人工智能的研究方法：①邏輯學(xué)派②認(rèn)知學(xué)派③行為學(xué)派

　　7. 推理：從一個(gè)或幾個(gè)已知的判斷(前提)邏輯地推論出一個(gè)新的判斷(結(jié)論)的思維形式。非單調(diào)推理：指的是一個(gè)正確的公理加到理論中, 反而會(huì)使預(yù)先所得到的一些結(jié)論變得無(wú)效了。非單調(diào)推理過(guò)程：建立假設(shè), 進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)邏輯意義下的推理, 若發(fā)現(xiàn)不一致, 進(jìn)行回溯,以便消除不一致, 再建立新的假設(shè)。定性推理：把物理系統(tǒng)或物理過(guò)程細(xì)分為子系統(tǒng)或子過(guò)程, 對(duì)于每個(gè)子系統(tǒng)或子過(guò)程以及它們之間的相互作用或影響都建立起結(jié)構(gòu)描述, 通過(guò)局部因果性的傳播和行為合成獲得實(shí)際物理系統(tǒng)的行為描述和功能描述。

　　8.學(xué)習(xí)的基本機(jī)制是設(shè)法把在一種情況下是成功的表現(xiàn)行為轉(zhuǎn)移到另一類似的新情況中去。學(xué)習(xí)是獲取知識(shí)、積累經(jīng)驗(yàn)、改進(jìn)性能、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、適應(yīng)環(huán)境的過(guò)程。知識(shí)、知識(shí)表示及運(yùn)用知識(shí)的推理算法是人工智能的核心, 而機(jī)器學(xué)習(xí)則是關(guān)鍵問(wèn)題。

　　9.機(jī)器學(xué)習(xí)的研究四個(gè)階段：

　　無(wú)知識(shí)的學(xué)習(xí)： 主要研究神經(jīng)元模型和基于決策論方法的自適應(yīng)和自組織系統(tǒng)。符號(hào)概念獲取：給定某一類別的若干正例和反例，從中獲得該類別的一般定義。

　　實(shí)例學(xué)習(xí)：從實(shí)例學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)描述。有知識(shí)的學(xué)習(xí)：把大量知識(shí)引入學(xué)習(xí)系統(tǒng)做為背景知識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)范：

　　歸納學(xué)習(xí)：研究一般性概念的描述和概念聚類；?分析學(xué)習(xí)：在領(lǐng)域知識(shí)指導(dǎo)下進(jìn)行實(shí)例學(xué)習(xí), 包括基于解釋的學(xué)習(xí)、 知識(shí)塊學(xué)習(xí)等。 ?發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)：根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或模型重新發(fā)現(xiàn)新的定律的方法。 ④遺傳學(xué)習(xí)：模擬生物繁衍的變異和自然選擇，把概念的各種變體當(dāng)作物種的個(gè)體, 根據(jù)客觀功能測(cè)試概念的誘發(fā)變化和重組合并, 決定哪種情況應(yīng)在基因組合中予以保留。⑤連接學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)典型實(shí)例的訓(xùn)練, 識(shí)別輸入模式的不同類別。

　　10.分布式人工智能：研究在邏輯上或物理上分散的智能動(dòng)作者如何協(xié)調(diào)其智能行為，即協(xié)調(diào)它們的知識(shí)、技能和規(guī)劃, 求解單目標(biāo)或多目標(biāo)問(wèn)題，為設(shè)計(jì)和建立大型復(fù)雜的智能系統(tǒng)或計(jì)算機(jī)支持協(xié)同工作提供有效途徑。

　　11.知識(shí)系統(tǒng)包括：專家系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、智能決策系統(tǒng)等。

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