ai感知认知创造

『壹』 认知AI跟传统的人工智能有什么区别有哪些公司在做吗

算是AI从业者来回答一下这个问题吧。传统的人工智能，其实就是大数据+深度学习，解决的大多是看和听的单点问题，比如人脸识别、语音识别之类。但认知智能是用接近人类的思维方式，让机器有理解和推理的能力。

目前听到在做认知智能的企业非常少，不过也有一些公司取得突破了。比如AI行业大牛朱松纯教授很早就提出了“小数据、大任务”的方法，也是一种认知智能。他创办的暗物智能应该也是用这种方法来做。

『贰』 感知和认知有什么区别希望得到明确解答

感知应该是和感觉更密切
认知主要过程包括的就有 感觉和知觉，两者一般不能分开，感觉是浅层次的，知觉是深层次的。
感知仅仅是通过感觉到知觉的一个简单的加工过程，不涉及大量的抽象思维，和本质的认识
认知则包括感知，认知是一个大范围。
我们的所有知识的获得即依靠认知能力，其中有感觉，知觉，记忆，思维等方面
探究的一般过程是从发现问题、提出问题开始的,发现问题后,根据自己已有的知识和生活经验对问题的答案作出假设．设计探究的方案,包括选择材料、设计方法步骤等．按照探究方案进行探究,得到结果,再分析所得的结果与假设是否相符,从而得出结论．并不是所有的问题都一次探究得到正确的结论．有时,由于探究的方法不够完善,也可能得出错误的结论．因此,在得出结论后,还需要对整个探究过程进行反思．探究实验的一般方法步骤：提出问题、做出假设、制定计划、实施计划、得出结论、表达和交流．
科学探究常用的方法有观察法、实验法、调查法和资料分析法等．
观察是科学探究的一种基本方法．科学观察可以直接用肉眼,也可以借助放大镜、显微镜等仪器,或利用照相机、录像机、摄像机等工具,有时还需要测量．科学的观察要有明确的目的；观察时要全面、细致、实事求是,并及时记录下来；要有计划、要耐心；要积极思考,及时记录；要交流看法、进行讨论．实验方案的设计要紧紧围绕提出的问题和假设来进行．在研究一种条件对研究对象的影响时,所进行的除了这种条件不同外,其它条件都相同的实验,叫做对照实验．一般步骤：发现并提出问题；收集与问题相关的信息；作出假设；设计实验方案；实施实验并记录；分析实验现象；得出结论．调查是科学探究的常用方法之一．调查时首先要明确调查目的和调查对象,制订合理的调查方案．调查过程中有时因为调查的范围很大,就要选取一部分调查对象作为样本．调查过程中要如实记录．对调查的结果要进行整理和分析,有时要用数学方法进行统计．收集和分析资料也是科学探究的常用方法之一．收集资料的途径有多种．去图书管查阅书刊报纸,拜访有关人士,上网收索．其中资料的形式包括文字、图片、数据以及音像资料等．对获得的资料要进行整理和分析,从中寻找答案和探究线索．

『叁』 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)》

『肆』 人工智能 会拥有认知能力吗 知乎

以目前的科技，人工智能可以做到有“学习”能力，可以有独自判断能力。但是，只能做到一种分类或者说是单一技术。也就是说人工智能还没有办法做到全面知识水平，无法有认知能力。

『伍』 AI的发明真的是完全颠覆了伦理的认知吗

AI的发明不会完全颠覆了伦理的认知。人工智能技术正变得越来越强大，那些最早开发和部署机器学习、人工智能的企业现在也开始公开讨论其创造的智能机器给伦理道德带来的挑战。去年和今年两次的围棋“人机大战”都以人类失败告终，这让许多人质疑人类智慧不如机器，人类可能被人工智能所取代。随着技术的发展，人工智能在陪伴机器人领域中的应用已走入越来越多的家庭，机器承担着越来越多（来自人类）的决策任务，更多人担忧的是，有一天会不会真出现如美国大片里机器人失控追杀人类的场面？人工智能技术正变得越来越强大，那些最早开发和部署机器学习、人工智能的企业现在也开始公开讨论其创造的智能机器给伦理道德带来的挑战。

中国社会科学院哲学研究所研究员甘绍平：机器人与具有自由选择能力的人有根本的区别。前者的行为取决于原因，后者的自主决断取决于理由，而决定意味着对不同理由的思考和选择。原因从属于自然界的必然性，理由则起源于人际交往、社会关联的运行规则和对文化历史经验累积的反思与醒悟。道德选择的前提是自由意志。意志自由只属于能够对理由进行思考、判定、权衡与抉择的人。机器人不可能拥有自由意志，也不可能具备伦理决策的理解力。