现在有认知智能吗(什么是人工智能的)

一、现在人工智能有哪些学派它们的认知观是什么

人工智能各学派简介：符号主义，连接主义，行为主义2007-06-15 02:41人工智能各学派简介

目前人工智能的主要学派有下面三家：

(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。

(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

(3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

他们对人工智能发展历史具有不同的看法。

1、符号主义

认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又再计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表了可以应用计算机研究人的思维多成，模拟人类智能活动。正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表任务有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。

2、连接主义

认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。20世纪60~70年代，连接主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络以后，连接主义才又重新抬头。1986年，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播算法(BP)算法。此后，连接主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工程实现，伟神经网络计算机走向市场打下基础。现在，对人工神经网络(ANN)的研究热情仍然较高，但研究成果没有像预想的那样好。

3、行为主义

认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克(McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。到20世纪60~70年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子，并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，引起许多人的兴趣。这一学派的代表作者首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看作是新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。

--------《人工智能及其应用(第3版)》

二、认知智能是什么为什么说认知智能是趋势

【导读】前段时间我新买了台笔记本电脑编程做开发，经常熬夜到后半夜。

我用这个电脑打开淘宝发现它总给我推荐防脱洗发水，但我没太注意…几个月之后，再打开

淘宝已经给我推荐枸杞了…

这电脑和淘宝一唱一和，简直比我妈都关心我的身体…

当然了，这不是恶作剧，这是人工智能的作用，准确的说已经可以引入“认知智能”的概念了…

通常情况，我们认为人工智能的发展分为三个阶段：运算智能，感知智能，认知智能。

第一，运算智能，又叫计算智能，顾名思义这一阶段的“智能化”是依托强大的计算能力和存储能力。实际应用比如下棋程序，不管是中国象棋还是围棋，棋盘是固定的，规则是固定的，只要大量记忆对战招数加以强大的计算能力，都可以提高机器获胜的可能性。

第二，感知智能，即在运算智能的基础上通过增加传感器，增加了与外界的交互型智能。实际应用比如打乒乓球型机器人，它是需要传感器捕捉对手的动作、行为甚至是习惯来判断球的运行轨迹，进而通过运算智能做出相应的反应。

第三，认知智能，是以运算智能为基础，在感知智能与外界交互中，有了主动思考和理解的能力，不用人类事先编程而自我学习，进而做出更多的与外界的交互行为。

这样较书面的解释可能并不太方便理解，我们以开车举例子，详细解释认知智能在人工智能中的意义和巨大飞跃。

第一阶段是运算智能，它相当于你是司机，只不过你驾驶的汽车从手动挡变成了自动挡，不需要你有熟练的驾驶经验和技能，你只需要踩油门，而各种档位的变化已经通过车内电脑帮你调整好。

第二阶段是感知智能，它依然相当于你是司机，只不过原本你驾驶自动挡汽车也需要对驾驶有熟悉的过程，现在你的车多了自动泊车，自动起停，自动预警和刹车等一系列辅助你驾驶的功能。

第三阶段是认知智能，此时你不再是司机，你相当于雇了个司机，你说去哪告诉它一声就行，你在车上该玩手机玩手机，该睡觉睡觉。认知智能的进一步发展相当于这个司机成了你的追求者或男朋友，不仅车不用你开，还会根据当时的温度冷热给你调节你最适宜的空调，你晕车了他就开的舒缓一点，你情绪不好他就飙车让你感觉刺激，看你无精打采还会在路边停下建议你去买杯咖啡……

回到现实生活中，认知智能的终极发展就是让人们淡化“人工智能”这个概念，甚至无感化。

现在人们理解的人工智能还会在乎它的存在，交互还要提醒，比如你打开电视还需要说“我要看现在最火的电视剧”，还要对你的手机说“给特朗普打电话”，开车导航还需要告诉地图“导航到特朗普家”。

随着网络的带宽增长，网速的极速提升和低延时，万物互联甚至智联的时代使更多的想象成为可能。

认知智能就是那只看不见的手，默默把更多想象变为现实，并安排好了一切……

三、什么是人工智能的***认知智能******它如何实现

人工智能的“认知智能”是指机器具备类似于人类的认知能力，能够理解和运用知识，做出恰当的判断和决策，以解决复杂的问题和完成任务。认知智能是人工智能技术发展的高级阶段，旨在实现机器的自主学习和自我优化，使机器能够像人类一样进行思考和决策。

认知智能的实现离不开以下几个关键技术：

知识图谱技术：知识图谱是一种基于知识的图形表示方法，它将领域专家的知识表示为节点和边的集合，并通过图形化的方式进行呈现和查询。认知智能需要建立一个庞大的知识图谱，以支持机器的自主学习和推理。知识图谱技术是认知智能的核心基础之一。

自然语言处理技术：自然语言处理技术是指对自然语言进行分析和理解的技术，包括语音识别、文本分析、机器翻译等。认知智能需要建立一个高效的自然语言处理模型，以支持机器的自然语言理解和生成。

机器学习技术：机器学习技术是指让计算机通过数据自我学习和优化的技术，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。认知智能需要建立一个强大的机器学习系统，以支持机器的自我学习和优化。

强化学习技术：强化学习技术是指让计算机通过与环境互动来学习最优策略的技术。认知智能需要建立一个灵活的强化学习系统，以支持机器在不确定环境下进行决策和学习。

认知智能的实现需要跨越多个学科和领域，包括计算机科学、数据科学、心理学、认知科学等。未来，随着认知智能技术的不断发展，我们有望看到更加智能化和自主化的机器，为人类社会带来更多的便利和效益。