机器直觉：超越深度学习的人工智能新视角

"这篇论文是《中国科学：信息科学》期刊上的一篇文章，主题为‘机器直觉’，探讨了人工智能领域中深度学习的局限性，并提出‘机器直觉’作为新的研究方向。作者团队来自复旦大学、清华大学等多个科研机构，文章受到上海市科委项目的资助。" 深度学习是当前人工智能领域的主流技术，它依赖大量的训练数据和完备的信息来解决问题。然而，实际应用中，数据往往带有噪声和不确定性，仅包含部分环境信息，这限制了深度学习的效果。相比之下，人类能在复杂环境中凭借直觉迅速作出决策，这种现象启发了研究者探索如何赋予机器类似的能力。 文章系统地阐述了人类直觉的概念、机制和类型，并回顾了相关学科的研究进展。作者们提出了“机器直觉”这一交叉学科领域，旨在构建能模拟或超越人类直觉的机器智能。他们设定了实现机器直觉的基本原则，目标是让机器具备洞察力和创造性。 论文设计了一个机器直觉的整体架构，包括全息感知、直觉认知、直觉决策和博弈行动等关键模块。这些模块将帮助机器处理不完整和模糊的信息，进行更智能的决策。作者还从脑科学、认知科学、人工智能等多角度展望了机器直觉的应用前景和未来研究方向，为该领域的深入研究提供了指导。 关键词涵盖了人工智能的基础（如深度学习）、机器直觉的核心概念（如直觉机理、直觉架构）以及具体的技术要素（如全息感知、直觉认知）。文章的引言部分可能进一步讨论了人工智能的历史和现状，以及提出机器直觉这一概念的背景和动机。 这篇论文对于理解人工智能的未来发展，尤其是如何突破深度学习的局限，提升机器在复杂环境中的适应性和决策能力，具有重要的理论和实践价值。通过研究人类直觉的原理并尝试将其应用于机器学习，有可能开启人工智能的新篇章，推动其向更智能、更自主的方向发展。