本文選題：腦科學(xué)　切入點：感知　出處：《江蘇大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：針對傳統(tǒng)人工智能范式存在的知識獲取成本高、質(zhì)量差、只能模擬低級智能等弊端,受大數(shù)據(jù)全樣本統(tǒng)計、近似搜索和相關(guān)推理的啟發(fā),提出了4種AI范式,分別以感知、數(shù)據(jù)、腦科學(xué)、認(rèn)知為中心.以感知為中心的AI范式主要研究一組分布的、松散耦合的主體如何協(xié)同運用它們的知識、技能、信息,為盡可能好地實現(xiàn)各自的或全局的目標(biāo)或規(guī)劃;以數(shù)據(jù)為中心的AI范式的形成是數(shù)據(jù)從量變到質(zhì)變的過程,其核心是讓數(shù)據(jù)說話;以腦科學(xué)為中心的AI范式旨在打造基于信息通信技術(shù)的綜合性研究平臺;以認(rèn)知為中心的AI范式研究的目的是用大數(shù)據(jù)來解決"心智"問題.范式?jīng)Q定了AI的實現(xiàn)途徑,不同的范式各有特點、相互補充,無法用一種范式統(tǒng)一全部,最后把AI的各種范式歸結(jié)為科學(xué)研究4大范式.
[Abstract]:Aiming at the disadvantages of the traditional artificial intelligence paradigm, such as high cost of knowledge acquisition, poor quality, and only simulating low-level intelligence, and inspired by big data's total sample statistics, approximate search and related reasoning, four AI paradigms are proposed to perceive, respectively. Data, brain Science, Cognitive Center. The AI paradigm centered on perception focuses on how a group of distributed, loosely coupled agents can work together to use their knowledge, skills, and information. The formation of data-centric AI paradigm is the process of data changing from quantity to quality, the core of which is to let data speak. The AI paradigm centered on brain science aims to create a comprehensive research platform based on information and communication technology, while the cognitive paradigm aims to solve "mental" problems with big data. Different paradigms have their own characteristics and complement each other, so they cannot be unified with one paradigm. Finally, the AI paradigms are reduced to four paradigms of scientific research.
【作者單位】： 南通大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;南通先進通信技術(shù)研究院;中拓聯(lián)興信息技術(shù)有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61340037,61171132) 南通大學(xué)自然科學(xué)基金資助項目(14Z008) 南通大學(xué)-南通智能信息技術(shù)聯(lián)合研究中心科研項目(KFKT2016B06)
【分類號】：TP18

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本文編號：1671374