人工智能：定义与认知建模

"这篇PPT详细介绍了人工智能的基本概念和历史发展，引用了Kurzweil和Luger & Stublefield对人工智能的定义，并探讨了人工智能系统的行为特征、图灵测试以及认知建模等核心议题。" 正文: 人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个分支，它致力于构建能够执行通常需要人类智能才能完成任务的机器。根据1990年Kurzweil的定义，人工智能是"创造执行那些当由人来执行时需要智能的机器的艺术"。而Luger和Stublefield在1993年的表述则更侧重于计算机科学的视角，认为它是"关注智能行为自动化的领域"。 人工智能系统的特性可以从两个维度理解：一是行为上像人类，二是理性思考。这意味着AI不仅要模仿人类的行为，还要能进行逻辑推理。例如，系统能像人类一样交流互动，这就是著名的图灵测试(Turing Test)的基础。如果一个计算机在不受限制的文本自然语言对话中，其反应无法与人类区分开，那么我们可以认为这个系统具有智能。图灵测试至今仍是一个衡量人工智能的重要标准，Loebner Prize就是为此设立的一项竞赛。 另一方面，思考方式像人类则涉及到了认知建模（Cognitive Modelling）。这一方法要求AI不仅在行为上模仿人类，而且在方式上要与人类的认知过程相似。这需要对计算机的行为和时间响应进行精确调整，以便与心理学实验中对人类主体的测量结果相匹配。通过这种方式，AI研究者试图深入理解人类思维的本质，并在机器中复制这些过程。 人工智能的发展受益于多个领域的贡献，包括数学、心理学、神经科学、哲学以及计算机科学本身。这些学科为AI提供了理论基础，帮助我们构建更复杂的模型，以模拟人类的智能行为和决策。 在实际应用中，人工智能已经广泛渗透到我们的生活中，如语音识别、图像处理、自动驾驶汽车、推荐系统和智能助手等。随着技术的不断进步，AI将在医疗、教育、制造业等多个领域发挥更大的作用，改变着我们的生活方式和社会结构。 人工智能是一个多学科交叉的前沿领域，它不仅仅是关于创建能像人类一样行动的机器，更是探索如何让机器理解和模拟人类的思考过程，以实现更高级别的智能。这份PPT为我们提供了一个深入了解人工智能基础知识和核心概念的入口。