ai感知認知創造

『壹』 認知AI跟傳統的人工智慧有什麼區別有哪些公司在做嗎

算是AI從業者來回答一下這個問題吧。傳統的人工智慧，其實就是大數據+深度學習，解決的大多是看和聽的單點問題，比如人臉識別、語音識別之類。但認知智能是用接近人類的思維方式，讓機器有理解和推理的能力。

目前聽到在做認知智能的企業非常少，不過也有一些公司取得突破了。比如AI行業大牛朱松純教授很早就提出了「小數據、大任務」的方法，也是一種認知智能。他創辦的暗物智能應該也是用這種方法來做。

『貳』 感知和認知有什麼區別希望得到明確解答

感知應該是和感覺更密切
認知主要過程包括的就有 感覺和知覺，兩者一般不能分開，感覺是淺層次的，知覺是深層次的。
感知僅僅是通過感覺到知覺的一個簡單的加工過程，不涉及大量的抽象思維，和本質的認識
認知則包括感知，認知是一個大范圍。
我們的所有知識的獲得即依靠認知能力，其中有感覺，知覺，記憶，思維等方面
探究的一般過程是從發現問題、提出問題開始的,發現問題後,根據自己已有的知識和生活經驗對問題的答案作出假設．設計探究的方案,包括選擇材料、設計方法步驟等．按照探究方案進行探究,得到結果,再分析所得的結果與假設是否相符,從而得出結論．並不是所有的問題都一次探究得到正確的結論．有時,由於探究的方法不夠完善,也可能得出錯誤的結論．因此,在得出結論後,還需要對整個探究過程進行反思．探究實驗的一般方法步驟：提出問題、做出假設、制定計劃、實施計劃、得出結論、表達和交流．
科學探究常用的方法有觀察法、實驗法、調查法和資料分析法等．
觀察是科學探究的一種基本方法．科學觀察可以直接用肉眼,也可以藉助放大鏡、顯微鏡等儀器,或利用照相機、錄像機、攝像機等工具,有時還需要測量．科學的觀察要有明確的目的；觀察時要全面、細致、實事求是,並及時記錄下來；要有計劃、要耐心；要積極思考,及時記錄；要交流看法、進行討論．實驗方案的設計要緊緊圍繞提出的問題和假設來進行．在研究一種條件對研究對象的影響時,所進行的除了這種條件不同外,其它條件都相同的實驗,叫做對照實驗．一般步驟：發現並提出問題；收集與問題相關的信息；作出假設；設計實驗方案；實施實驗並記錄；分析實驗現象；得出結論．調查是科學探究的常用方法之一．調查時首先要明確調查目的和調查對象,制訂合理的調查方案．調查過程中有時因為調查的范圍很大,就要選取一部分調查對象作為樣本．調查過程中要如實記錄．對調查的結果要進行整理和分析,有時要用數學方法進行統計．收集和分析資料也是科學探究的常用方法之一．收集資料的途徑有多種．去圖書管查閱書刊報紙,拜訪有關人士,上網收索．其中資料的形式包括文字、圖片、數據以及音像資料等．對獲得的資料要進行整理和分析,從中尋找答案和探究線索．

『叄』 現在人工智慧有哪些學派它們的認知觀是什麼

人工智慧各學派簡介：符號主義，連接主義，行為主義2007-06-15 02:41人工智慧各學派簡介

目前人工智慧的主要學派有下面三家：

(1)符號主義(symbolicism)，又稱為邏輯主義(logicism)、心理學派(psychologism)或計算機學派(computerism)，其原理主要為物理符號系統(即符號操作系統)假設和有限合理性原理。

(2)連接主義(connectionism)，又稱為仿生學派(bionicsism)或生理學派(physiologism)，其主要原理為神經網路及神經網路間的連接機制與學習演算法。

(3)行為主義(actionism)，又稱為進化主義(evolutionism)或控制論學派(cyberneticsism)，其原理為控制論及感知-動作型控制系統。

他們對人工智慧發展歷史具有不同的看法。

1、符號主義

認為人工智慧源於數理邏輯。數理邏輯從19世紀末起得以迅速發展，到20世紀30年代開始用於描述智能行為。計算機出現後，又再計算機上實現了邏輯演繹系統。其有代表性的成果為啟發式程序LT邏輯理論家，證明了38條數學定理，表了可以應用計算機研究人的思維多成，模擬人類智能活動。正是這些符號主義者，早在1956年首先採用「人工智慧」這個術語。後來又發展了啟發式演算法->專家系統->知識工程理論與技術，並在20世紀80年代取得很大發展。符號主義曾長期一枝獨秀，為人工智慧的發展作出重要貢獻，尤其是專家系統的成功開發與應用，為人工智慧走向工程應用和實現理論聯系實際具有特別重要的意義。在人工智慧的其他學派出現之後，符號主義仍然是人工智慧的主流派別。這個學派的代表任務有紐厄爾(Newell)、西蒙(Simon)和尼爾遜(Nilsson)等。

2、連接主義

認為人工智慧源於仿生學，特別是對人腦模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理學家麥卡洛克(McCulloch)和數理邏輯學家皮茨(Pitts)創立的腦模型，即MP模型，開創了用電子裝置模仿人腦結構和功能的新途徑。它從神經元開始進而研究神經網路模型和腦模型，開辟了人工智慧的又一發展道路。20世紀60~70年代，連接主義，尤其是對以感知機(perceptron)為代表的腦模型的研究出現過熱潮，由於受到當時的理論模型、生物原型和技術條件的限制，腦模型研究在20世紀70年代後期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年發表兩篇重要論文，提出用硬體模擬神經網路以後，連接主義才又重新抬頭。1986年，魯梅爾哈特(Rumelhart)等人提出多層網路中的反向傳播演算法(BP)演算法。此後，連接主義勢頭大振，從模型到演算法，從理論分析到工程實現，偉神經網路計算機走向市場打下基礎。現在，對人工神經網路(ANN)的研究熱情仍然較高，但研究成果沒有像預想的那樣好。

3、行為主義

認為人工智慧源於控制論。控制論思想早在20世紀40~50年代就成為時代思潮的重要部分，影響了早期的人工智慧工作者。維納(Wiener)和麥克洛克(McCulloch)等人提出的控制論和自組織系統以及錢學森等人提出的工程式控制制論和生物控制論，影響了許多領域。控制論把神經系統的工作原理與信息理論、控制理論、邏輯以及計算機聯系起來。早期的研究工作重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自尋優、自適應、自鎮定、自組織和自學習等控制論系統的研究，並進行「控制論動物」的研製。到20世紀60~70年代，上述這些控制論系統的研究取得一定進展，播下智能控制和智能機器人的種子，並在20世紀80年代誕生了智能控制和智能機器人系統。行為主義是20世紀末才以人工智慧新學派的面孔出現的，引起許多人的興趣。這一學派的代表作者首推布魯克斯(Brooks)的六足行走機器人，它被看作是新一代的「控制論動物」，是一個基於感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統。

--------《人工智慧及其應用(第3版)》

『肆』 人工智慧 會擁有認知能力嗎 知乎

以目前的科技，人工智慧可以做到有「學習」能力，可以有獨自判斷能力。但是，只能做到一種分類或者說是單一技術。也就是說人工智慧還沒有辦法做到全面知識水平，無法有認知能力。

『伍』 AI的發明真的是完全顛覆了倫理的認知嗎

AI的發明不會完全顛覆了倫理的認知。人工智慧技術正變得越來越強大，那些最早開發和部署機器學習、人工智慧的企業現在也開始公開討論其創造的智能機器給倫理道德帶來的挑戰。去年和今年兩次的圍棋「人機大戰」都以人類失敗告終，這讓許多人質疑人類智慧不如機器，人類可能被人工智慧所取代。隨著技術的發展，人工智慧在陪伴機器人領域中的應用已走入越來越多的家庭，機器承擔著越來越多（來自人類）的決策任務，更多人擔憂的是，有一天會不會真出現如美國大片里機器人失控追殺人類的場面？人工智慧技術正變得越來越強大，那些最早開發和部署機器學習、人工智慧的企業現在也開始公開討論其創造的智能機器給倫理道德帶來的挑戰。

中國社會科學院哲學研究所研究員甘紹平：機器人與具有自由選擇能力的人有根本的區別。前者的行為取決於原因，後者的自主決斷取決於理由，而決定意味著對不同理由的思考和選擇。原因從屬於自然界的必然性，理由則起源於人際交往、社會關聯的運行規則和對文化歷史經驗累積的反思與醒悟。道德選擇的前提是自由意志。意志自由只屬於能夠對理由進行思考、判定、權衡與抉擇的人。機器人不可能擁有自由意志，也不可能具備倫理決策的理解力。