□ 3 . 13 AI 与 管理 • 4 强 人工智能 和 弱 人工智能 开关 强 人工智能 和 弱 人工智能 子章节 □ 4 . 1 强 人工智能 □ 4 . 2 弱 人工智能 □ 4 . 3 对 强 人工智能 的 哲学 争论 • -- 人工智能 -- 维基 百科 ， 自由 的 百科全书 ● 此 条目 介绍 的 是 人工智能 。 关于 其他 用法 ， 请 见 “ AI ” 。 -- “ 人工智能 ” 的 各地 常用 别名 中国 大陆 人工智能 台湾 人工 智慧 港 澳 人工智能 马 新 人工智能 、 人工智慧 -- 人工智能 系列 内容 [ 270 p x - A rtificial - Intelligence ] -- • 机器人 学 • 强 人工智能 • 弱 人工智能 • 生成式 人工智能 -- • 符号 人工智能 • 深度 学习 -- 人工智能 哲学 • 伦理 （ 英语 ： Ethics of artificial intelligence ） • 人工智能 安全 （ 英语 ： AI safety ） □ 幻觉 -- • 中文 房间 • 可 解释 人工智能 • 友好 的 人工智能 （ 英语 ： Friend ly artificial intelligence ） • 人工智能 监管 （ 英语 ： Regulation of artificial intelligence ） -- • 时间轴 （ 英语 ： Timeline of artificial intelligence ） • 发展 （ 英语 ： Progress in artificial intelligence ） • 人工智能 低谷 • 人工智能 热潮 -- • 应用 （ 英语 ： Applications of artificial intelligence ） • 项目 （ 英语 ： List of artificial intelligence projects ） • 编程 语言 （ 英语 ： List of programming languages for artificial intelligence ） -- • 术语 （ 英语 ： Glossary of artificial intelligence ） -- 人工智能 （ 英语 ： artificial intelligence ， 缩写 为 AI ） 亦 称 机器 智能 ， 指 由 人 制造 出 来 的 机器 所 表现 出 来 的 智能 。 通常 人工智能 是 指 通过 普通 计算机 程序 来 呈现 人类 智能 的 技术 。 该词 也 指出 研究 这样 的 智能 系统 是 否 能够 实现 ， 以及 如何 实现 。 同时 ， 通过 医学 、 神经 -- 人工智能 于 一 般 教材 中 的 定义 领域 是 “ 智能 主体 （ intelligent agent ） 的 研究 与 设计 ” ^ [ 3 ] ， 智能 主体 指 一个 可以 观察 周遭 环境 并 作出 行动 以 达致 目标 的 系统 ^ [ 4 ] 。 约翰 · 麦卡锡 于 1955年 的 定义 是 ^ [ 5 ] “ 制造 智能 机器 的 科学 与 工程 ” ^ [ 6 ] 。 安德烈亚斯 · 卡普兰 和 迈克尔 · 海 恩莱 因 （ Michael Haenlein ） 将 人工智能 定义 为 “ 系统 正确 解释 外部 数据 ， 从 这些 数据 中学 习 ， 并 利用 这些 知识 通过 灵活 适应 实现 特定 目标 和 任务 的 能力 ” 。 ^ [ 7 ] 人工智能 可以 定义 为 模仿 人类 与 人类 思维 相关 的 认知 功能 的 机器 或 计算机 ， 如 学习 和 解决 问题 。 人工智能 是 计算机 科学 的 一个 分支 ， 它 感知 其 环境 并 采取 行动 ， 最 大 限度 地 提高 其 成功 机会 。 此外 ， 人工智能 能够 从 过去 的 经验 中 学习 ， 做出 合理 的 决策 ， 并 快速 回应 。 因此 ， 人工智能 研究 人员 的 科学 目标 是 通过 构建 具有 象征 意义 的 推理 或 推理 的 计算机 程序 来 理解 智能 。 人工智 -- 人工智能 的 研究 是 高度 技术性 和 专业 的 ， 各 分支 领域 都 是 深入 且 各 不 相通 的 ， 因而 涉及 范 围极 广 ^ [ 9 ] 。 人工智能 的 研究 可以 分为 几 个 技术 问题 。 其 分支 领域 主要 集中 在 解决 具体 问 题 ， 其中 之一 是 ， 如何 使用 各种 不 同 的 工具 完成 特定 的 应用 程序 。 AI 的 核心 问题 包括 建构 能够 跟 人 类似 甚至 超卓 的 推理 、 知识 、 计划 、 学习 、 交流 、 感知 、 移动 、 移物 、 使用 工具 和 操控 机械 的 能力 等 ^ [ 10 ] 。 通用 人工智能 （ GAI ） 目前 仍然 是 该领 域 的 长远 目标 ^ [ 11 ] 。 目前 弱 人工智能 已经 有 初步 成果 ， 甚至 在 一些 影像 识别 、 语言 分析 、 棋类 游戏 等等 单方面 的 能力 达到 了 超越 人类 的 水平 ， 而且 人工智能 的 通用性 代表 着 ， 能 解 决 上述 的 问题 的 是 一样 的 AI程序 ， 无须 重新 开发 算法 就 可以 直接 使用 现有 的 AI 完成 任务 ， 与 人类 的 处理 能力 相同 ， 但 达到 具备 思考 能力 的 统合 强 人工智能 还 需要 时间 研究 ， 比较 流 行 的 方法 包括 统计 方法 ， 计算 智能 和 传统 意义 的 AI 。 目前 有 大量 的 工具 应用 了 人工智能 ， 其中 包括 搜索 和 数学 优化 、 逻辑 推演 。 而 基于 仿生学 、 认知 心理学 ， 以及 基于 概率论 和 经 -- 人工智能 的 定义 可以 分为 两 部分 ， 即 “ 人工 ” 和 “ 智能 ” 。 “ 人工 ” 即 由 人 设计 ， 为人 创造 、 制 造 。 -- 自身 智能 的 理解 都 非常 有限 ， 对 构成 人 的 智能 必要 元素 的 了解 也 很 有限 ， 所以 就 很 难 定义 什 么 是 “ 人工 ” 制造 的 “ 智能 ” 。 因 此 人工智能 的 研究 往往 涉及 对 人 智能 本身 的 研究 。 其它 关 于 动物 或 其它 人造 系统 的 智能 也 普遍 被 认为 是 人工智能 相关 的 研究 课题 。 人工智能 目前 在 电脑 领域 内 ， 得到 了 愈加 广泛 的 发挥 。 并 在 机器人 、 经济 政治 决策 、 控制 系统 、 仿真 系统 中 得到 应用 。 人工智能 也 广泛 应用 于 许多 不 同 领域 。 机器人 经营 餐馆 和 商店 并 修复 城市 基础 设施 。 人工 智能 管理 运输 系统 和 自动 驾驶 车辆 。 智能 平台 管理 多 个 城市 领域 ， 例如 垃圾 收集 和 空气 质 量监测 。 事实上 ， 城市 人工智能 体现 在 城市 空间 、 基础 设施 和 技术 中 ， 将 我们 的 城市 变成 了 无 人 监督 的 自治 实体 。 可以 方便 地 实时 实现 数字化 支持 的 智能 响应 服务 。 许多 城市 现在 主动 利用 大 数据 和 人工智能 ， 通过 为 我们 的 基础 设施 提供 更 好 的 能源 、 计算 能力 和 连 接性 来 提高 经济 回报 ^ [ 12 ] 。 最近 ， 由于 人工智能 减少 了 行政 成本 和 时间 ， 许多 政府 开始 将 人工智能 用于 各种 公共 服务 。 例如 ， 移民 流程 的 机器人 自动化 减少 了 处理 时间 并 提高 了 效率 。 人工智能 为 地方 政府 服 务带 来 技术 突破 。 人工智能 代理 协助 城市 规划者 基于 目标 导向 的 蒙特卡 罗 树 搜索 进行 场景 规划 。 目标 推理 人工智能 代理 提供 最佳 的 土地 利用 解决 方案 ， 帮助 我们 制定 民主 的 城市 土 地 利用 规划 。 人工智能 利用 在 线 数据 来 监控 和 修改 环境 威胁 政策 。 在 2019 年 水 危机 期间 ， 潜在 狄利克雷 分配 方法 确定 了 Twitter ( X ) 中 讨论 最 多 的 主题 ， 这 是 一 种 朴素 的 推文 分类 方法 ， 对 干旱 的 影响 和 原因 、 政府 响应 和 潜在 解决 方案 等 主题 进行 了 分类 。 人工智能 工具 与 司法部门 的 人类 法官 相辅相成 ， 提供 客观 、 一致 的 风险 评估 ^ [ 13 ] 。 -- 主条目 ： 人工智能史 -- 目前 人工智能 的 研究 方向 已经 被 分成 几 个 子领域 ， 研究 人员 希望 一个 人工智能 系统 应该 具 有 某些 特定 能力 ， 以下 将 这些 能力 列出 并 说明 。 ^ [ 10 ] -- 早期 的 人工智能 研究 人员 直接 模仿 人类 进行 逐步 的 推理 ， 就 像 是 玩 棋盘 游戏 或 进行 逻辑 推 理时 人类 的 思考 模式 。 ^ [ 14 ] 到 了 1980 和 1990 年代 ， 利用 概率 和 经济学 上 的 概念 ， 人工智能 研究 还 发展 了 非常 成功 的 方法 处理 不 确定 或 不 完整 的 资讯 。 ^ [ 15 ] -- 过 一定 的 规模 时 ， 电脑会 需要 天文数量级 的 存储器 或是 运算 时间 。 寻找 更 有效 的 算法 是 优 先 的 人工智能 研究 项目 。 ^ [ 16 ] 人类 解决 问题 的 模式 通常 是 用 最 快捷 、 直观 的 判断 ， 而 不 是 有意识 的 、 一 步 一 步 的 推导 ， 早期 人工智能 研究 通常 使用 逐步 推导 的 方式 。 ^ [ 17 ] 人工智能 研究 已经 于 这种 “ 次 表征性 的 ” 解决 问题 方法 获取 进展 ： 实体化 Agent 研究 强调 感知 运动 的 重要性 。 神经 网络 研究 试图 以 模 -- 知识 表示 是 人工智能 领域 的 核心 研究 问题 之一 ， 它 的 目标 是 让 机器 存储 相应 的 知识 ， 并且 能够 按照 某种 规 则 推理 演绎 得到 新 的 知识 。 有 许多 需要 解决 的 问题 需要 大量 的 对 世界 的 知 -- ， 这个 例子 中 没有 太阳 就是 阴天 ， 这个 命题 是 不 严谨 的 、 比较 笼统 的 ， 因为 没有 太阳 可能 是 下雨 ， 也 可能 下雪 。 另外 如果 人工智能 能 看出 太阳 ， 除 了 该 如何 判断 的 这 件 问题 ， 在 这 个 前提 之下 ， 应该 也 能 判断 出 阴天 与 晴天 的 差异 。 逻辑 命题 表示 在 知识 表示 中 非常 重要 ， -- 判断 和 输出 相应 的 结果 。 这 一 方 法 可以 帮助 解决 更 多 问题 、 减少 错误 ， 提高 解决 问题 的 效 率 。 对于 人工智能 来 说 ， 机器 学习 从 一 开始 就 很 重要 。 1956年 ， 在 最初 的 达特茅斯 夏季 会 议 上 ， 雷蒙德 · 索洛莫诺夫 ^ [ 来 源 请求 ] 写 了 一 篇 关于 不 监视 的 概率性 机器 学习 ： 一个 归纳 -- 一个 人工智能 的 子领域 ， 代表 了 理论 （ 从 哲学 和 心理学 的 角度 ） 和 实际 （ 通过 特定 的 实现 产生 的 系统 的 输出 是 可以 考虑 的 创意 ， 或 系统 识别 和 评估 创造力 ） 所 定义 的 创造力 。 相关 -- 史蒂芬 · 霍金 、 比尔 盖茨 、 埃隆 · 马斯克 、 Jaan Tallinn 以及 Nick Bostrom 等 人 都 对于 人工 智能 技术 的 未 来 公开 表示 忧心 ^ [ 28 ] ， 人工智能 若 在 许多 方面 超越 人类 智能 水平 的 智能 、 不 断 更新 、 自我 提升 ， 进而 获取 控制 管理权 ， 人类 是 否 有 足够 的 能力 及时 停止 人工智能 领域 的 “ 军备 竞赛 ” ， 能 否 保 有 最高 掌控权 ， 现有 事实 是 ： 机器常 失控 导致 人员 伤亡 ， 这样 的 情 况是 否 会 更加 扩大 规模 出现 ， 历史 显然 无法 给 出 可靠 的 乐观 答案 。 特斯拉 电动 车马斯克 （ Elon Musk ） 在 麻省 理工学院 （ MIT ） 航空 航天 部门 百年 纪念 研讨会 上 称 人工智能 是 “ 召唤 恶 魔 ” 行为 ， 英国 发明 家 Clive Sinclair 认为 一旦 开始 制造 抵抗 人类 和 超越 人类 的 智能 机器 ， -- DeepMind 的 人工智能 （ AI ） 系统 在 2016年 “ AlphaGo ” 对 战 韩国 棋王 李世乭 获胜 ， 开发商 表示 在 内部 设立 伦理 委员会 ， 针对 人工智能 的 应用 制定 政策 ， 防范 人工智能 沦为 犯罪 开发者 。 ^ [ 30 ] 科技 进步 ， 人工智能 科技 产生 “ 自主 武器 ” 军备 竞赛 已 悄悄 展开 ， 英国 、 以色列 与 挪威 ， 都 已 部署 自主 导弹 与 无 人 操控 的 无人机 ， 具 “ 射 后 不 理 ” （ fire - and - forget ） 能力 的 导弹 ， 多 -- 战场 上 ， 且 并非 使用 人类 所 设计 的 程序 ， 而是 完全 利用 机器 自行 决策 。 霍金 等 人 在 英国 独 立报 发表 文章 警告 未 来 人工智能 可能 会 比 人类 金融 市场 、 科学 家 、 人类 领袖 更 能 操纵人心 、 甚至 研发 出 人们 无法 理解 的 武器 。 专 家 恐 发展 到 无法 控制 的 局面 ， 援引 联合国 禁止 研发 某些 特定 武器 的 “ 特定 常规武器 公约 ” 加以 限制 。 ^ [ 31 ] 新南威尔士 大学 人工智能 的 托比 · 沃 尔什 （ 英语 ： Toby _ Walsh ） 教授 认为 这 是 一 种 欺骗 ， 因为 机器 无 区别 战敌 和 平民 的 技术 。 ^ -- 些 即将 被 机器人 取代 的 职业 ， 日本 野村 综合 研究所 也 与 英国 牛津 大学 的 研究 学者 共同 调查 指出 ， 10 至 20 年 后 ， 日本 有 49 % 的 职业 （ 235 种 职业 ） 可能 会 被 机械 和 人工智能 取代 而 消失 ， 直接 影响 约 达 2500万 人 ^ [ 34 ] ， 例如 ： 超市 店员 、 一 般 事务员 、 计程车 司机 、 收费站 运营 -- 工作 也 取代 旧 工作 ， 产生 了 新 的 输 家 和 赢 家 ， 若是 输 家 的 人数 太 多 将 造成 一 股 社会 不 稳 的 能量 而 这 股 能量 被 有心人 利用 可能 导致 各种 事件 。 他 认为 各国 应该 强制 订定 规定 AI机器 只 能 用于 人类 不 能 做 的 工作 ， 避免 短 时间 大量 人类 被 取代 的 失业 大潮 ， 但 马云 没有 提出 这种 -- 数据 科学 和 人工智能 被 哈 佛 商业 评论 称为 《 二十一 世纪 最 Sexy 的 职业 》 ^ [ 37 ] ， 人工智能 需 求量 大 ， 鼓励 了 不少 大学 诸如 伯克利 大学 专门 成立 数据 科学系 。 硅谷 和 纽约 为主 的 《 The Data Incubator （ 英语 ： The Data Incubator ） 》 公司 于 2012年 成立 ， 焦点 是 数据 科学 ， 大 数据 ， 和 人工智能 企业 培训 ， 提供 国际 大 数据 培训 服务 。 AI 对 人类 的 威胁 [ 编辑 ] 参见 ： 通用 人工智能 的 生存 风险 、 机器人 叛变 和 人工智能 对 齐 -- 1 . AI会 遵循 科技 发展 的 加 速度 理论 。 2 . AI 可能 会 有 自我 改造 创新 的 能力 。 3 . AI 进步 的 速度 远远 超过 人类 。 4 . 人类 会 有 被 灭绝 的 危机 。 -- 主要 是 Google 、 Facebook 等 AI 的 主要 技术 发展者 ， 他们 对 AI 持 乐观 看法 的 理由 ： 1 . 人类 只要 关掉 电源 就 能 除掉 AI 机器人 。 2 . 任何 的 科技 都 会 有 瓶颈 ， 摩尔定律 到 目前 也 遇到 相当 的 瓶颈 ， AI 科技 也 不 会 无限 成长 ， 依然 存在 许多 难以 克服 的 瓶颈 。 3 . 依 目前 的 研究 方向 ， 电脑 无法 突变 、 苏醒 、 产生 自我 意志 ， AI 也 不 可能 具有 创意 与 智 能 、 同情心 与 审美 等 这 方面 的 能力 。 AI 与 管理 [ 编辑 ] AI 逐渐 普及 后 ， 将 会 在 企业 管理 中 扮演 很 重要 的 角色 ， 而 人类 的 管理者 应 如何 适度 的 调整 自己 的 工作 职能 ， 有 以下 几 点 建议 ： -- 2 . 退守 分析 预测 的 领域 而 强化 自己 的 综合 判断力 。 3 . 把 AI 当作 同事 ， 形成 协同 合作 的 团队 。 4 . 多 琢磨 在 创造力 以及 各种 流程 架构 设计师 角色 。 -- 强 人工智能 和 弱 人工智能 [ 编辑 ] 人工智能 的 一个 比较 流行 的 定义 ， 也 是 该 领域 较 早 的 定义 ， 是 由 当时 麻省 理工学院 的 约翰 · 麦卡锡 于 1956年 的 达特矛斯 会议 上 提出 的 ： 人工智能 就是 要 让 机器 的 行为 看起 来 就 像 是 人 所 表现 出 的 智能 行为 一样 。 但是 这个 定义 似乎 忽略 了 强 人工智能 的 可能性 （ 见 下 ） 。 另 一 个 定义 指 人工智能 是 人造 机器 所 表现 出 来 的 智能 。 总体 来 讲 ， 目前 对 人工智能 的 定义 大多 可 划分 为 四 类 ， 即 机器 “ 像 人 一样 思考 ” 、 “ 像 人 一样 行动 ” 、 “ 理性 地 思考 ” 和 “ 理性 地 行动 ” -- 强 人工智能 [ 编辑 ] 主条目 ： 强 人工智能 强 人工智能 观点 认为 “ 有 可能 ” 制造 出 “ 真正 ” 能 推理 和 解决 问题 的 智能 机器 ， 并且 ， 这样 的 机器 将 被 认为 是 具有 知觉 、 有 自我 意识 的 。 强 人工智能 可以 有 两 类 ： • 人类 的 人工智能 ， 即 机器 的 思考 和 推理 就 像 人 的 思维 一样 。 • 非 人类 的 人工智能 ， 即 机器 产生 了 和 人 完全 不 一样 的 知觉 和 意识 ， 使用 和 人 完全 不 一 样 的 推理 方式 。 弱 人工智能 [ 编辑 ] 主条目 ： 弱 人工智能 弱 人工智能 观点 认为 “ 不 可能 ” 制造 出 能 “ 真正 ” 地 推理 和 解决 问题 的 智能 机器 ， 这些 机器 只 不 过 “ 看 起 来 ” 像 是 智能 的 ， 但是 并 不 真正 拥有 智能 ， 也 不 会 有 自主 意识 。 弱 人工智能 是 对比 强 人工智能 才 出现 的 ， 因为 人工智能 的 研究 一度 处于 停滞不前 的 状态 下 ， 直到 人工 神经 网络 有 了 强大 的 运算 能力 加以 模拟 后 ， 才 开始 改变 并 大幅 超前 。 但 人工智 能 研究者 不 一定 同意 弱 人工智能 ， 也 不 一定 在乎 或者 了 解强 人工智能 和 弱 人工智能 的 内容 与 差别 ， 对 定义 争论 不 休 。 就 当下 的 人工智能 研究 领域 来 看 ， 研究者 已 大量 造 出 “ 看 起 来 ” 像 是 智能 的 机器 ， 获取 相当 丰硕 的 理论 上 和 实质 上 的 成果 ， 如 2009年 康乃尔 大学 教授 Hod Lipson 和 其 博士 研究生 -- 时 就 自己 重新 发现 牛顿力学 公式 ， 这 计算机 程序 也 能 用 来 研究 很多 其他 领域 的 科学 问题 上 。 这些 所谓 的 弱 人工智能 在 神经 网络 发展 下 已经 有 巨大 进步 ， 但 对于 要 如何 集成 成强 人工 智能 ， 现在 还 没有 明确 定论 。 对 强 人工智能 的 哲学 争论 [ 编辑 ] 主条目 ： 人工智能 哲学 、 图灵 测试 、 物理 符号 系统 、 皇帝 新脑 、 德雷福斯 对 人工智能 的 看 法 （ 英语 ： Hubert Dreyfus ' s views on artificial intelligence ） 、 AI 效应 （ 英语 ： AI effect ） “ 强 人工智能 ” 一 词 最初 是 约翰 · 瑟尔 针对 电脑 和 其它 信息 处理 机器 创造 的 ， 其 定义 为 ： “ 强 人工智能 观点 认为 计算机 不 仅 是 用 来 研究 人 的 思维 的 一 种 工具 ； 相反 ， 只要 运行 适当 的 程序 ， 计算机 本身 就是 有 思维 的 。 ” （ J Searle in Minds Brains and Program s . The -- 关于 强 人工智能 的 争论 ， 不 同 于 更 广义 的 一元论 和 二元论 的 争论 。 其 争论 要点 是 ： 如果 一 台 机器 的 唯一 工作 原理 就 是 转换 编码 数据 ， 那 么 这 台 机器 是 不 是 有 思维 的 ？ 希尔勒 认为 这 -- 有 的 哲学 家 认为 如果 弱 人工智能 是 可 实现 的 ， 那 么 强 人工智能 也 是 可 实现 的 。 比如 西蒙 · 布 莱克本 （ 英语 ： Simon Blackburn ） （ Simon Blackburn ） 在 其 哲学 入门 教材 Think 里 说道 ， -- 道 另 一个 人 是 否 真 的 像 我 一样 是 智能 的 ， 还是说 她 ／ 他 仅仅 是 “ 看 起 来 ” 是 智能 的 。 基于 这 个 论点 ， 既然 弱 人工智能 认为 可以 令 机器 “ 看起 来 ” 像 是 智能 的 ， 那 就 不 能 完全 否 定 这 机器 是 真 的 有 智能 的 。 布莱克本 认为 这 是 一个 主观 认定 的 问题 。 需要 指出 的 是 ， 弱 人工智能 并非 和 强 人工智能 完全 对立 ， 也 就是说 ， 即使 强 人工智能 是 可 能 的 ， 弱 人工智能 仍然 是 有 意义 的 。 至少 ， 今日 的 计算机 能 做 的 事 ， 像 算术 运算 等 ， 在 一 百 多 年 前 是 被 认为 很 需要 智能 的 。 并且 ， 即使 强 人工 智能 被 证明 为 可能 的 ， 也 不 代表 强人 工智能 必定 能 被 研制 出 来 。 -- 其中 几 个 长久 以 来 仍 没有 结论 的 问题 是 ： 是 否 应 从 心理 或 神经 方面 模拟 人工智能 ? 或者 像 鸟 类 生物学 对于 航空 工程 一样 ， 人类 生物学 对于 人工智能 研究 是 没有 关系 的 ？ ^ [ 40 ] 智能 行为 能 否 用 简单 的 原 则 （ 如 逻辑 或 优化 ） 来 描述 ？ 还是 必须 解决 大量 完全 无关 的 问题 ？ ^ [ 41 ] -- 智能 是 否 可以 使用 高级 符号 表达 ， 如 词 和 想法 ？ 还是 需要 “ 子符号 ” 的 处理 ？ ^ [ 42 ] 约翰 · 豪 格兰德 （ John Haugel and ） 提出 了 GOFAI （ 出色 的 老式 人工智能 ） 的 概念 ， 也 提议 人工智能 应 归类 为 synthetic intelligence （ 英语 ： synthetic intelligence ） ， ^ [ 43 ] 这个 概念 后 -- 主条目 ： 符号 人工智能 -- 。 研究 主要 集中 在 卡内基梅隆 大学 ， 斯坦福 大学 和 麻省 理工学院 ， 而 各自 有 独立 的 研究 风 格 。 约翰 · 豪格兰德 （ John Haugel and ） 称 这些 方法 为 GOFAI （ 出色 的 老式 人工智能 ） ^ [ 47 ] 。 60 年代 ， 符号 方法 在 小型 证明 程序 上 模拟 高级 思考 有 很 大 的 成就 。 基于 控制论 或 人工 神 -- • 认知 模拟 ： 经济学 家 赫伯特 · 西蒙 和 艾伦 · 纽厄尔 研究 人类 问题 解决 能力 和 尝试 将 其 形 式化 ， 同时 他们 为 人工智能 的 基本 原理 打下 基础 ， 如 认知 科学 、 运筹学 和 经营 科学 。 他们 的 研究 团队 使用 心理学 实验 的 结果 开发 模拟 人类 解决 问题 方法 的 程序 。 这 方法 一 -- 用 原理 （ 如 逻辑 ） 能够 达到 所有 的 智能 行为 。 罗 杰 · 尚克 描述 他们 的 “ 反 逻辑 ” 方法 为 “ scruffy ” ^ [ 41 ] 。 常识 知识库 （ 如 道格拉斯 · 莱纳特 的 Cyc ） 就是 “ scruffy ” AI 的 例子 ， 因为 他们 必须 人工 一 次 编写 一个 复杂 的 概念 ^ [ 54 ] 。 -- 构 造成 应用 软件 ^ [ 55 ] 。 这 场 “ 知识 革命 ” 促成 专 家 系统 的 开发 与 计划 ， 这 是 第一 个 成功 的 人工智能 软件 形式 ^ [ 56 ] 。 “ 知识 革命 ” 同时 让 人们 意识 到 许多 简单 的 人工智能 软件 可 能 需要 大量 的 知识 。 -- 1980 年代 符号 人工智能 停滞不前 ， 很多 人 认为 符号 系统 永远 不 可能 模仿 人类 所有 的 认知 过 程 ， 特别 是 感知 、 机器人 、 机器 学习 和 模式 识别 。 很多 研究者 开始 关注 子符号 方法 解决 特 定 的 人工智能 问题 ^ [ 42 ] 。 • 自下而上 、 接口 agent 、 嵌 入 环境 （ 机器人 ） 、 行为 主义 、 新式 AI ： 机器人 领域 相关 的 研究者 ， 如 罗德尼 · 布鲁克斯 ， 否 定符 号 人工智能 而 专注 于 机器人 移动 和 求生 等 基本 的 工程 问题 。 ^ [ 57 ] 他们 的 工作 再次 关注 早期 控制论 研究者 的 观点 ， 同时 提出 了 在 人工智 -- 1990 年代 ， 人工智能 研究 发展 出 复杂 的 数学 工具 来 解决 特定 的 分支 问题 。 这些 工具 是 真正 的 科学 方法 ， 即 这些 方法 的 结果 是 可 测量 的 和 可 验证 的 ， 同时 也 是 近期 人工智能 成功 的 原 因 。 共享 的 数学 语言 也 允许 已 有 学科 的 合作 （ 如 数学 ， 经济 或 运筹学 ） 。 Stuart -- 相互作用 。 ^ [ 62 ] 一个 系统 中 包含 符号 和 子符号 部分 的 系统 称为 混合 智能 系统 ， 而 对 这 种 系统 的 研究 则 是 人工智能 系统 集成 。 分级 控制 系统 则 给 反应 级别 的 子符号 AI 和 最高 级别 的 传统 符号 AI 提供 桥梁 ， 同时 放宽 了 规划 和 世界 建模 的 时间 。 -- 人工智能 基本 的 应用 可 分为 四 大 部分 ： -- 指 的 是 人类 通过 感官 所 收到 环境 的 刺激 ， 察觉 消息 的 能力 ， 简单 的 说 就 是 人类 五官 的 看 、 听 、 说 、 读 、 写 等 能力 ， 学习 人类 的 感知 能力 是 AI 目前 主要 的 焦点 之一 ， 包括 ： -- 指 的 是 人类 通过 学习 、 判断 、 分析 等等 心理 活动 来 了解 消息 、 获取 知识 的 过程 与 能力 ， 对 人类 认知 的 模仿 与 学习 也 是 目前 AI 第二 个 焦点 领域 ， 主要 包括 ： -- 侦测 、 信用 风险 分析 、 消费 行为 分析 等 。 • 预测 能力 ： 例如 AI 执行 的 预防性 维修 （ Predictive Maintenance ） 、 智能 天然灾害 预 测 与 防治 。 • 判断 能力 ： 例如 AI 下 围棋 、 自动 驾驶车 、 健保 诈欺 判断 、 癌症 判断 等 。 • 学习 能力 ： 例如 机器 学习 、 深度 学习 、 增强式 学习 等等 各种 学习 方法 。 -- 合 知识 、 智力 、 能力 、 个性 及 潜意识 等 各种 因素 优化 而 成 ， 这个 领域 目前 人类 仍 遥遥领先 AI ， 但 AI 也 试 着 急起直追 ， 主要 领域 包括 ： AI作曲 、 AI作诗 、 AI小说 、 AI 绘画 、 AI 设计 等 。 -- 指 的 是 人类 深刻 了 解人 、 事 、 物 的 真相 ， 能 探求 真实 真理 、 明辨是非 ， 指导 人类 可以 过 着 有 意义 生活 的 一 种 能力 ， 这个 领域 牵涉 人类 自我 意识 、 自我 认知 与 价 值观 ， 是 目前 AI 尚未 触及 的 一 部分 ， 也 是 人类 最 难以 模仿 的 一个 领域 。 ^ [ 63 ] -- 人工智能 是 一 门 边缘 学科 ， 属于 自然科学 和 社会科学 的 交叉 。 -- Sens ity 检测 到 的 相关 视频 数量 超过 8 . 5万 个 ^ [ 65 ] 。 而 恶用 该 技术 则 可能 涉嫌 违反 《 著作权 法 》 等 法律 ， 日本 警 方便 多次 处理 过 使用 人工智能 技术 去除 色情 影片 中 的 马赛克 ^ [ 66 ] 、 替 换 色情 影片 中 女 优容貌 ^ [ 67 ] 等 相关 案件 。 -- • 机器 学习 • 人工智能 哲学 • 认知 神经科学 • 强 人工智能 • 超 人工智能 • 图灵 测试 -- • 生物 化学 计算机 （ 例 ： 人脑 ） • 国际 人工智能 联合 会议 • 网络 本体 语言 （ OWL ） -- • 联结主义 • 人工智能 法案 • 人工智能 热潮 -- 1 . ^ 人工智能 （ AI ） 造福 社會 同 時 也 帶來威 脅 . [ 2021 - 02 - 17 ] . （ 原始 内容 存档 于 2020 - 11 - 27 ） . 2 . ^ 人工智能 「搶 飯 碗 」 2020年 會計 師將 被 AI取代 . [ 2021 - 02 - 17 ] . （ 原始 内容 存档 于 2020 - 11 - 27 ） . 3 . ^ 针对 研究 智能 代理 的 人工智能 定义 ： □ Poole , Mackworth & Goebel 1998 ， p . 1 其中 使用 " 计算 智能 " 作为 人工智能 的 同 义 词 . -- 说 " 我 想 出 了 这个 词 " . （ Skillings 2006 ） 6 . ^ McCarthy 对 人工智能 的 定义 ： □ McCarthy 2007 -- Fairest in the Land ? On the Interpretations , Illustrations and Implications of Artificial Intelligence , Business Horizons , 62 ( 1 ) , 15 - 2 5 . [ 2018 - 11 - 17 ] . （ 原始 内容 存档 于 2018 - 11 - 2 1 ） . 8 . ^ Yigitcanlar , T . et a l . Artificial Intelligence Technologies and Related Urban Planning and Development Concepts : How Are They Perceived and -- https : // doi . org / 10 . 3390 / joitmc 6040187 9 . ^ Pamela McCorduck ( 2004 , p p . 424 ) writes of " the rough shattering of AI in subfields — vision , natural language , decision theory , genetic algorithms , -- □ Nilsson 1998 11 . ^ 强 人工智能 常 出现 在 人工智能 的 导论 中 ： □ Kurzweil 1999 和 Kurzweil 2005 12 . ^ ( 2023 ) Artificial Intelligence in Local Government Services : Public Perceptions from Australia and Hong Kong , Government Information Quarterly , 40 ( 3 ) , 101833 13 . ^ ( 2023 ) Artificial Intelligence in Local Government Services : Public Perceptions from Australia and Hong Kong , Government Information Quarterly , -- □ Russell & Norvig 2003 ， 第885–892 页 27 . ^ Kismet . MIT Artificial Intelligence Laboratory , Humanoid Robotics Grou p . 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