10、视觉、触觉与思维的调和解读

视觉、触觉与思维的调和解读

1. 背景

目前，受大脑启发的智能仍是一个存在争议的概念，对机器智能的科学解释也尚未统一，这在很大程度上归因于对机器大脑进化规律的误解。因此，需要一个关于人工智能发展阶段和当前机器智能水平的理论框架，以用于机器大脑的认知计算和系统。

过去几十年，人工智能的发展经历了三个阶段：机器计算、机器学习和机器理解，这三个阶段也代表了当前机器智能的水平——认知计算。科学家们已经教会机器如何收集和处理数据，并从数据中发现知识。未来，机器大脑的进化还将经历另外两个阶段：机器元学习（学会学习）和自主发展（利用所学知识提升机器大脑的能力）。

人工智能作为未来世界的驱动力，正提供一系列工具来应对不同学科的开放性挑战。因此，可将人工智能学科分为两个分支：纯人工智能和应用人工智能。应用人工智能被定义为人工智能与其他学科的融合，例如地理人工智能（geoAI）就是地理空间科学与智能算法的融合，属于应用人工智能。

地理人工智能受益于地理空间科学中的认知计算和系统，它不仅代表了基础地理信息技术中涉及的人工智能方法，还为地理空间数据的智能分类、预测和分析提供了方法和解决方案。其认知系统可以从人类的经验中发展而来，例如救护车司机能根据交通状况、高峰时间等经验对周围环境的变化做出实时反馈，物联网可以帮助我们从数千名司机那里学习经验，建立精确的认知计算模型。地理人工智能实现了地理空间数据的机器学习自动化，打破了纯人工智能在面对实际挑战时的局限性。

本文的目标包括：
1. 提出一个关于机器大脑进化阶段以及机器计算、学习和理解的认知计算与系统的理论框架。
2. 以机器人路径规划（RPP）问题为例，解释机器计算、机器学习和机器理解的认知计算