人工智能(AI)概述

本文概述了人工智能的哲学、数学、控制科学等多个领域的贡献。AI旨在模拟人类功能,涉及认知论、形式化逻辑、可计算性、不完备性定理、概率论、统计数学、经济学、神经学与心理学等多个方面。现代AI研究侧重于理论的严谨性和实际应用的关联性。

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人工智能(AI)概述

 

 

人工智能有哲学,数学,控制科学等等方面的贡献。

AI是为了让计算机实现人的某种功能,完成某种工作。

 

哲学在认知论上帮助人工智能。

要深思的不是结局而是手段。

 

形式化规则=命题逻辑和一阶谓词逻辑。

使用形式化逻辑不可能达成完整的人工智能。

 

可计算性

不完备性定理的一种表示:整数的某些函数是无法用算法表示,不可计算的。

 

不可操作问题--NP完全问题

 

可计算性和算法复杂性(可操作性)

 

概率论和统计数学 的发展:

可以利用贝叶斯公式进行不确定推理(根据证据更新概率的方法)

 

经济学的贡献:

AI应该如何行为(一个精明人如何行为)的根本依据。

效用理论,决策理论,博弈论。

决策具有很高的复杂性。

 

神经学与心理学的影响:
神经学的研究标定了大脑可能的智力模式。

心理学上定义人的信息处理过程是什么样的

什么才是人类的智慧。

个人觉得人类的智慧远没有自己想象的那样多。自由意志在一定程度上只是假象。

 

控制论处理的问题更加精确而受限制。

控制论主要使用微积分和矩阵代数作为工具。

实际上是研究连续变量集合上对某种函数的表现如何需求的问题。只能在线性条件下进行精确分析。受数学工具限制,非线性系统几乎是不可操作的(复杂性太高)。

 

研究语言的理解过程是人类智能研究的核心之一。

 

哲学观点:语言是智慧的载体。无语言则无智慧。

剑桥卢卡斯教席的不同观点。

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