不确定性AI：基础科学挑战与人工智能新领域

不确定性人工智能是21世纪人工智能研究的一个新兴方向，它旨在处理和解决现实生活中的复杂问题，其中包含许多传统的符号主义、联结主义和行为主义方法无法完全覆盖的领域。该领域的基础科学问题主要涉及以下几个方面： 1. **人工智能历史回顾**： 人工智能起源于20世纪50年代的多学科交叉，早期的会议参与者包括数学家、逻辑学家、认知心理学家、神经生理学家和计算机科学家。这些专家分别代表了逻辑学派（符号主义）、仿生学派（联结主义）和控制论学派（行为主义）。 2. **人类认知与人工智能的差距**： 在认知科学的诸多领域，如知觉、记忆、意识、言语、情感、想象、思考、学习和创造等，人工智能的表现相比人类仍然显得相对有限。例如，尽管有五位认知科学家因认知科学领域的贡献而获得诺贝尔奖，但人工智能在理解和模拟这些高级认知能力上仍有很长的路要走。 3. **不确定性在决策中的作用**： 丹尼尔·卡恩eman的工作强调，在不确定情境下的人类决策往往受到小样本偏差、主观概率偏见等因素的影响，这与经典概率论和经济理论的预测存在差距。这是不确定性人工智能需要深入研究的领域，以改进决策系统的准确性。 4. **脑科学与智能计算机**： 脑科学研究的目标不仅在于理解大脑的基本功能，还包括保护和治疗脑部疾病，以及开发具备人类智能特征的计算机。然而，目前对于概念如何在生物学层面上储存、概念间的生物学连接机制以及特定神经构造与认知模式之间的关系，科学界尚未给出明确答案。 5. **脑科学研究的新趋势**： 随着科技的进步，脑科学研究正在朝着细胞和分子水平深化，注重从多层面探究大脑的整合功能，包括神经活动的微观层面和跨层次的交互作用。这对于理解大脑如何处理不确定性信息，以及如何模仿这种处理方式在人工智能中实现，具有重要意义。 不确定性人工智能的基础科学问题既包含了对现有认知模型的扩展，也涉及到对人类大脑工作原理的深入了解。解决这些问题将推动人工智能技术的革新，使其更加接近人类智能，并在现实世界的应用中展现出更大的价值。