探索人工智能前沿：理论与技术挑战

人工智能复习材料.doc文档详细介绍了人工智能领域的核心概念和发展趋势，强调了21世纪的两大主导学科群——生命科学群与群体科学群在人工智能发展中的重要性。它着重讨论了人工智能的不同流派，如符号智能（基于符号处理和有限合理性原理，如逻辑推理）和计算智能（如人工神经网络和进化计算，模仿大脑神经元活动和自然选择机制）。 文档中提到，Minsky将人工智能任务分为理论讨论和技术讨论两个层面，其中Turing测试作为衡量机器智能的标准，即通过人机对话的交互性来判断机器是否具备智能。然而，人工智能目前仍面临挑战，例如机器学习、非单调推理、常识知识表示和不确定推理等领域还未实现重大突破。人工智能在处理全局性推断、模糊信息和多模态数据时遇到困难，表明其处于智能学科发展的初级阶段。 认知科学被定义为研究人类感知、思维和信息处理过程的领域，涉及个体到社会层次的智能行为，并探讨人类智能与机器智能的相似性和差异。人工智能的核心问题包括学问与概念化的关系、认知与载体的分离、认知表达的自然语言描述、学习能力与认知的区分以及认知结构的一致性等。 思维被定义为有意识的人脑对客观现实的深刻理解和抽象反应，而智能则指个体通过理解世界和应用知识解决实际问题的能力。符号智能强调基于知识的推理，如传统人工智能，而计算智能则侧重于数据驱动的学习，如人工神经网络和机器学习算法。 最后，文档提到了人工智能的研究方法，以Simon、Minsky和Newell为代表的规律学派关注从人类思维模式出发，利用计算机模拟宏观思维过程，同时指出未来智能科学的发展需要跨学科的融合，包括脑科学、认知科学和人工智能等，以探索智能的深层次理论和实现技术。这份复习材料为准备人工智能考试的学生提供了全面且深入的理解框架。