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   人工智能  

史忠植  王文杰编著
国防工业出版社出版

 

去让它模仿人类的认知特征吗?实际上,很多现代人工智能实践者对图灵测试提出了全面的质疑,认为图灵测试是一个错误,分散了我们的注意力,妨碍了目前更重要的工作:开发通用的理论来解释人类智能和机器智能的机制,并应用这些理论开发可以解决具体实践问题的工具。

1.1.2 类人思维方法

1978Bellman提出人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化[6]。主要采用的是认知模型的方法----关于人类思维工作原理的可检测的理论。认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的一门学科,它把来自人工智能的计算机模型和来自心理学的实验技术结合在一起,目的是要对人类大脑的工作原理给出准确和可测试的模型。如果说某个程序能够像人一样思考,那么就必须以某种方式确定人是如何思考的。为确定人类思维的内部是怎样工作的,可以有两种方法:通过内省或者通过心理学实验。一旦有了关于人类思维足够精确的理论,就可能把这种理论表示为计算机程序。如果该程序的输入/输出和实时行为和人的行为相一致,这就证明该程序的某些机制可能是按照人类模式运行的。例如,艾伦·纽威尔和赫伯特·西蒙开发了“通用问题求解器”GPS[83]。他们并不满足于仅让程序能够正确地求解问题,而是更关心对程序的推理步骤轨迹与人对同一个问题的求解步骤的比较。作为交叉学科的认知科学,把来自人工智能的计算机模型与来自心理学的实验技术向结合,试图创立一种精确而且可检验的人类思维工作方式理论。

50年代末, 在对神经元的模拟中提出了用一种符号来标记另一些符号的存储结构模型,这是早期的记忆块(chunks)概念。在象棋大师的头脑中就保存着在各种情况下对奕经验的记忆块。80年代初, 艾伦·纽威尔(Allen Newell)和罗森布鲁姆(Rosenbloom)认为, 通过获取任务环境中关于模型问题的知识, 可以改进系统的性能, 记忆块可以作为对人类行为进行模拟的模型基础。通过观察问题求解过程, 获取经验记忆块, 用其代替各个子目标中的复杂过程, 可以明显提高系统求解的速度。由此奠定了经验学习的基础。1987, 艾伦·纽威尔(Allen Newell)和莱尔德(J. Laird)罗森布鲁姆(Rosenbloom)提出了一个通用解题结构 SOAR[85],希望能把各种弱方法都实现在这个解题结构中。SOAR State, Operator and Result的缩写,即状态,算子和结果之意,意味着实现弱方法的基本原理是不断地用算子作用于状态,以得到新的结果。SOAR是一种理论认知模型,它既从心理学角度,对人类认知建模,又从知识工程角度,提出一个通用解题结构。SOAR的学习机制是由外部专家的指导来学习一般的搜索控制知识。外部指导可以是直接劝告, 也可以是给出一个直观的简单问题。系统把外部指导给定的高水平信息转化为内部表示, 并学习搜索记忆块。

1.1.3 理性思维方法

1985年查尼艾克(E. Charniak)和麦克德莫特(D. McDermott)提出人工智能是用计算模型研究智力能力[15]。这是一种理性思维方法。一个系统如果能够在它所知范围内正确行事,它就是理性的。古希腊哲学家亚里士多德(Aristotle)是首先试图严格定义“正确思维”的人之一,他将其定义为不能辩驳的推理过程。他的三段论方法给出了一种推理模式,当已知前提正确时总能产生正确的结论。例如:专家系统是推理系统,所有的推理系统都是智能系统,                                          所以专家系统是智能系统。这些思维法则被认为支配着心智活动,对它们的研究创立了“逻辑学”研究领域。

    19世纪后期和20世纪早期发展起来的形式逻辑给出了描述事物的语句以及事物之间关系的精确的符号。到了1965年,原则上已经有程序可以求解任何用逻辑符号描述的可解问题。

 

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