人機(jī)融合智能的現(xiàn)狀與展望

作者: 2019年02月19日 來(lái)源:全球化工設(shè)備網(wǎng) 瀏覽量:
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1引言1.1現(xiàn)有人工智能的不足與挑戰(zhàn)  人工智能(AI)的概念于1956年的達(dá)特蒙斯學(xué)院暑期論壇首次提出。六十年間人工智能伴隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展。這其中人工智能的理論思想演變?yōu)?
1 引言

1.1 現(xiàn)有人工智能的不足與挑戰(zhàn)

  人工智能(AI)的概念于1956年的達(dá)特蒙斯學(xué)院暑期論壇首次提出。六十年間人工智能伴隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展。這其中人工智能的理論思想演變?yōu)槿罅髋?,分別是聯(lián)結(jié)主義、行為主義和符號(hào)主義。盡管每種理論均取得了卓越的成就并且依舊為現(xiàn)在人工智能的主流研究方向,但是也均存在不足之處。聯(lián)結(jié)主義思想模仿人大腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法,即用多隱層的處理結(jié)構(gòu)處理大數(shù)據(jù)。但該方法限制于在具有可微分、強(qiáng)監(jiān)督學(xué)習(xí)、封閉靜態(tài)系統(tǒng)任務(wù)下才會(huì)得到良好的結(jié)果,并且訓(xùn)練得到的結(jié)果也限制于給定條件的問(wèn)題上。行為主義思想通過(guò)不斷模仿人或生物個(gè)體的行為超越原有的表現(xiàn)來(lái)推進(jìn)機(jī)器的進(jìn)化,主要依賴具有獎(jiǎng)懲控制機(jī)制的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。然而該方法的缺點(diǎn)在于過(guò)于簡(jiǎn)化人類的行為過(guò)程,忽略人類心理的內(nèi)部活動(dòng)過(guò)程,忽略意識(shí)的重要性。符號(hào)主義思想具有產(chǎn)生智能行為的充分必要條件假設(shè),并且基于有限理性原理。該方法的實(shí)質(zhì)是通過(guò)符號(hào)模擬人的大腦抽象邏輯思維過(guò)程,模擬人類認(rèn)知系統(tǒng)的功能機(jī)理,并用計(jì)算機(jī)處理符號(hào)的運(yùn)算,從而實(shí)現(xiàn)人工智能。但是符號(hào)主義思想面臨四個(gè)主要挑戰(zhàn):1.知識(shí)的自動(dòng)獲?。?.多元知識(shí)的的自動(dòng)融合;3.面向知識(shí)的表示學(xué)習(xí);4.知識(shí)推理與運(yùn)用。符號(hào)主義雖通過(guò)模擬人的思維過(guò)程實(shí)現(xiàn)人工智能,但在以上四個(gè)問(wèn)題難以有突破性的結(jié)果。

  人工智能的優(yōu)勢(shì)在于龐大的信息存儲(chǔ)量和高速的處理速度,但是無(wú)法處理如休謨問(wèn)題,即從“是”(being)能否推出“應(yīng)該”(should),也即“事實(shí)”命題能否推出“價(jià)值”命題[4];也無(wú)法處理情感的表征問(wèn)題。人工智能嘗試通過(guò)大數(shù)據(jù)與逐步升級(jí)的算法實(shí)現(xiàn)人的情感與意指依舊沒(méi)有辦法實(shí)現(xiàn)跨越。而人機(jī)智能融合將會(huì)是未來(lái)智能科學(xué)發(fā)展的下一個(gè)突破點(diǎn)。

1.2 人機(jī)融合智能

  人機(jī)融合智能理論著重描述一種由人、機(jī)、環(huán)境系統(tǒng)相互作用而產(chǎn)生的新型智能形式,它既不同于人的智能也不同于人工智能,它是一種物理性與生物性相結(jié)合的新一代智能科學(xué)體系。人機(jī)交互技術(shù)主要涉及人脖子以下的生理心理工效學(xué)問(wèn)題,而人機(jī)融合智能主要側(cè)重人脖子以上的大腦與機(jī)器的“電腦”相結(jié)合的智能問(wèn)題。人機(jī)融合智能在以下三個(gè)方面不同于人的智能與人工智能不同:在智能輸入端,人機(jī)融合智能的思想不單單依賴硬件傳感器采集的客觀數(shù)據(jù)或是人五官感知到的主觀信息,而是把兩者有效地結(jié)合起來(lái),并且聯(lián)系人的先驗(yàn)知識(shí),形成一種新的輸入方式;其次是在信息的處理階段,也是智能產(chǎn)生的重要階段,將人的認(rèn)知方式與計(jì)算機(jī)優(yōu)勢(shì)的計(jì)算能力融合起來(lái),構(gòu)建起一種新的理解途徑;*后是在智能的輸出端,將人在決策中體現(xiàn)的價(jià)值效應(yīng)加入計(jì)算機(jī)逐漸迭代的算法之中相互匹配,形成有機(jī)化與概率化相互協(xié)調(diào)的優(yōu)化判斷。在人機(jī)融合的不斷適應(yīng)中,人將會(huì)對(duì)慣性常識(shí)行為進(jìn)行有意識(shí)地思考,而機(jī)器也將會(huì)從人的不同條件下的決策發(fā)現(xiàn)價(jià)值權(quán)重的區(qū)別。人與機(jī)器之間的理解將會(huì)從單向性轉(zhuǎn)變?yōu)殡p向性,人的主動(dòng)性將與機(jī)器的被動(dòng)性混合起來(lái)。人處理其擅長(zhǎng)的“應(yīng)該”(should)等價(jià)值取向的主觀信息,而機(jī)器不僅處理其擅長(zhǎng)的“是”(being)等規(guī)則概率的客觀數(shù)據(jù),同時(shí)也將從人處理“應(yīng)該”(should)信息中優(yōu)化自己的算法,從而產(chǎn)生人+機(jī)器既大于人也大于機(jī)器的效果。

  人機(jī)融合采用分層的體系結(jié)構(gòu)。人類通過(guò)后天完善的認(rèn)知能力對(duì)外界環(huán)境進(jìn)行分析感知,其認(rèn)知過(guò)程可分為記憶層意圖層,決策層、感知與行為層,形成意向性的思維;機(jī)器通過(guò)探測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)外界環(huán)境進(jìn)行感知分析,其認(rèn)知過(guò)程分為目標(biāo)層知識(shí)庫(kù),任務(wù)規(guī)劃層、感知與執(zhí)行層,形成形式化的思維。相同的體系結(jié)構(gòu)指明人類與機(jī)器可以在相同的層次之間進(jìn)行融合,并且在不同的層次之間也可以產(chǎn)生因果關(guān)系。
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