人工智能应用机理研究 人工智能研究的主要方法有哪四种

发布时间:2024-01-05 21:27:43
发布者:网友

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一、人工智能研究的主要方法有哪四种

符号主义学派也可称为功能模拟学派。他们认为:智能活动的理论基础是物理符号系统,认知的基元是符号,认知过程是符号模式的操作处理过程。功能模拟法是人工智能最早和应用最广泛的研究方法。功能模拟法以符号处理为核心对人脑功能进行模拟。本方法根据人脑的心理模型,把问题或知识表示为某种逻辑结构,运用符号演算,实现表示、推理和学习等功能,从宏观上模拟人脑思维,实现人工智能功能。

功能模拟法已取得许多重要的研究成果,如定理证明、自动推理、专家系统、自动程序设计和机器博弈等。功能模拟法一般采用显示知识库和推理机来处理问题,因而它能够模拟人脑的逻辑思维,便于实现人脑的高级认知功能。

功能模拟法虽能模拟人脑的高级智能,但也存在不足之处。在用符号表示知识的念时,其有效性很大程度上取决于符号表示的正确性和准确性。当把这些知识概念转换成推理机构能够处理的符号时,将可能丢失一些重要信息。此外,功能模拟难于对含有噪声的信息、不确定性信息和不完全性信息进行处理。这些情况表明,单一使用符号主义的功能模拟法是不可能解决人工智能的所有问题的

联结主义学派也可称为结构模拟学派。他们认为:思维的基元不是符号而是神经元,认知过程也不是符号处理过程。他们提出对人脑从结构上进行模拟,即根据人脑的生理结构和工作机理来模拟人脑的智能,属于非符号处理范畴。由于大脑的生理结构和工作机理还远未搞清,因而现在只能对人脑的局部进行模拟或进行近似模拟。

人脑是由极其大量的神经细胞构成的神经网络。结构模拟法通过人脑神经网络、神经元之间的连接以及在神经元间的并行处理,实现对人脑智能的模拟。与功能模拟法不同,结构模拟法是基于人脑的生理模型,通过数值计算从微观上模拟人脑,实现人工智能。本方法通过对神经网络的训练进行学习,获得知识并用于解决问题。结构模拟法已在模式识别和图像信息压缩领域获得成功应用。结构模拟法也有缺点,它不适合模拟人的逻辑思维过程,而且受大规模人工神经网络制造的制约,尚不能满足人脑完全模拟的要求。

行为主义学派也可称为行为模拟学派。他们认为:智能不取决于符号和神经元,而取决于感知和行动,提出智能行为的“感知——动作”模式。结构模拟法认为智能不需要知识、不需要表示、不需推理;人工智能可能可以像人类智能一样逐步进化;智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。

智能行为的“感知——动作”模式并不是一种新思想,它是模拟自动控制过程的有效方法,如自适应、自寻优、自学习、自组织等。现在,把这个方法用于模拟智能行为。行为主义的祖先应该是维纳和他的控制论,而布鲁克斯的六足行走机器虫只不过是一件行为模拟法(即控制进化方法)研究人工智能的代表作,为人工智能研究开辟了一条新的途径。

尽管行为主义受到广泛关注,但布鲁克师的机器虫模拟的只是低层智能行为,并不能导致高级智能控制行为,也不可能使智能机器从昆虫智能进化到人类智能。不过,行为主义学派的兴起表明了控制论和系统工程的思想将会进一步影响人工智能的研究和发展。

上述3种人工智能的研究方法各有长短,既有擅长的处理能力,又有一定的局限性。仔细学习和研究各个学派思想和研究方法之后,不难发现,各种模拟方法可以取长补短,实现优势互补。过去在激烈争论时期,那种企图完全否定对方而以一家的主义和方法主宰人工智能世界的氛围,正被互相学习、优势互补、集成模拟、合作共赢、和谐发展的新氛围所代替。

采用集成模拟方法研究人工智能,一方面各学派密切合作,取长补短,可把一种方法无法解决的问题转化为另一方法能够解决的问题;另一方面,逐步建立统一的人工智能理论体系和方法论,在一个统一系统中集成了逻辑思维、形象思维和进化思想,创造人工智能更先进的研究方法。要完成这个任务,任重而道远。

二、人工智能是怎么达到自我认知

1、人工智能的认知机制是如何搭建的?

2、那对于人工智能来说,需要通过什么条件来实现自我意识呢?

3、目前,我们模仿人类生理机能而研发出来了神经网络等技术。在意识方面,意大利巴勒莫大学机器人实验室的Chella教授用10年时间开发了CiceRobot机器人研究项目,通过模拟人的意识产生逻辑,实现了一种自我意识的认知结构机制。

4、该机制主要由三个部分构成——亚概念感知部分、语言处理部分和高阶概念部分:

5、亚概念感知是指对外部世界的直接感知;

6、语言处理即对语言的识别与回应;

7、高阶是对机器人内部世界的感知;

8、通过机器人的高阶感知,就形成了具有自我反思能力的机器人。

9、这项研究工作的主要特点是将逻辑形式化方法与概念空间组织相结合,强调对外部事物的一种心理表征能力,并对外部环境进行内部模拟,这是自我意识产生的基础。

三、人工智能多模态是什么意思

人工智能多模态(multimodal)是指将多种不同的信息来源,如声音、图像、文本等结合起来进行分析和处理的技术。多模态技术可以提供更全面、准确的信息,从而实现更智能化的应用,如情感识别、智能翻译、语音交互等。同时多模态技术也对人机交互、自然语言处理、计算机视觉等领域都有着广泛的应用。

四、人工智能背景下教师培养机制研究

1、智能引领乡村学校与薄弱学校教师发展。通过“双师课堂”改革,引进教育发达地区或本地区高水平师资与课程资源,与乡村学校及薄弱学校教师协同发展,实现教师“智能手拉手”。

2、探索建立“双师课堂”背景下中西部地区教师编制配备指标体系,缓解教师结构性缺编问题,推进“双师课堂”教师工作考核与工资待遇分配等配套体制机制改革,激发教师工作积极性。

五、人工智能产生意识的实验

1、在人工智能进入发展阶段之前,人们已经通过调查发现,大脑中的知识创造机制等同于人工智能。某个公司项目的第一个目标是重建的最大brair模型,模拟1000亿个神经元的作用,使用集群273兆赫处理器来模拟大脑处理问题方式。然而项目也推断大脑的实时模型是无法实现的,这项工作的目的是要证明这一推论是错误的,机器暂时无法模拟人脑。

2、人工意识,又称机器意识(MC)或人工意识,是人工智能和认知机器人相关的集合。人工意识这一概念的目的是,确定那些可以被合成的东西,是可以在工程物体中看到的意识。

?3、神经科学假设这种意识是由大脑不同部分的相互作用产生的,被称为“知晓的神经关联”或“NCC”。但我们甚至还没有达到“强大的”人工智能(即人工一般智能)技术,它可以完成人类意志所能完成的所有智力任务。然而,最近几年人工智能的重要进步表明,在可预见的未来,强大的人工智能可能成为可能。

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