人工智慧算法與理論（從零開始認識-人工智慧）

2023-04-24 00:13:16 1

人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

哲學和認知科學（思維科學是AI的理論），數學（基礎科學），神經生理學，心理學，計算機科學，資訊理論，控制論，不定性論。

機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

細分內容：自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，複雜系統，遺傳算法

應用分類：

B端：物體識別、智能路徑規劃等各類提升效率的應用

C端：智能交互等代替人工的場景

機器人，經濟政治決策，控制系統，仿真系統

機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

優點：擅長連續性學習。機器學習的數學基礎是「統計學」、「資訊理論」和「控制論」，對經驗的依賴性強。

缺點：跳躍性學習能力差，即不擅長創造，沒有靈感和頓悟。

2013年，帝金數據普數中心數據研究員S.C WANG開發了一種新的數據分析方法，該方法導出了研究函數性質的新方法。作者發現，新數據分析方法給計算機學會「創造」提供了一種方法。本質上，這種方法為人的「創造力」的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的「能力」。從此，計算機不僅精於算，還會因精於算而精於創造。

有待考察。

感知智能主要是數據識別，需要完成對大規模數據的採集，以及對圖像、視頻、聲音等類型的數據進行特徵抽取，完成結構化處理。

認知智能則需要在數據結構化處理的基礎上，理解數據之間的關係和邏輯，並在理解的基礎上進行分析和決策，即認知智能包括理解、分析、決策三個環節。

行動智能是在認知智能基礎之上的執行，主要是人機協同。人機協同是在複雜的環境下，以知識圖譜為支撐，進行數據推理，合理調度資源，使人類智能、人工智慧和組織智能有效結合，打通感知、認知和行動的智能系統

作者：愛分析ifenxi連結：https://xueqiu.com/5243595231/138844112來源：雪球著作權歸作者所有。商業轉載請聯繫作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。風險提示：本文所提到的觀點僅代表個人的意見，所涉及標的不作推薦，據此買賣，風險自負。

《重大領域交叉前沿方向2021》（2021年9月13日由浙江大學中國科教戰略研究院發布）認為當前以大數據、深度學習和算力為基礎的人工智慧在語音識別、人臉識別等以模式識別為特點的技術應用上已較為成熟，但對於需要專家知識、邏輯推理或領域遷移的複雜性任務，人工智慧系統的能力還遠遠不足。 [9] 基於統計的深度學習注重關聯關係，缺少因果分析，使得人工智慧系統的可解釋性差，處理動態性和不確定性能力弱，難以與人類自然交互，在一些敏感應用中容易帶來安全和倫理風險。類腦智能、認知智能、混合增強智能是重要發展方向。 [8]

人工智慧的理論-思維科學

認知智能供應商的核心能力-行業知識圖譜

1、百度詞條-人工智慧

https://baike.baidu.com/item/人工智慧/9180?fr=aladdin#2

2、AI的下一個戰場，一文看懂認知智能 | 愛分析洞見

https://xueqiu.com/5243595231/138844112

3、MBA智庫-認知智能

https://wiki.mbalib.com/wiki/認知智能#_ref-0