脑与智能

智能的核心是思维，思维是大脑活动，怎么来刻画这个思维过程，就来定义什么是智能。

智能定义

在给定的任务或目的下，能根据环境条件能制定正确的策略和角色，并能有效地实现其目的的过程或能力。要有一个目标，而不是泛泛的，能够达到一个准确的决策。但是怎么来细化这个目的是需要研究的。

智能的概念

  • 什么是生物智能（Biological Intelligence - BI）？研究自然生物体的智能
  • 什么是人工智能（Artificial Intelligence - AI）？模拟生物体智能来发展人工的系统，通过这种方式拓宽生物智能
  • 什么是计算智能（Computational Intelligence - CI）？

所谓的智能ABC

  • Bczdek观点：CI $\rightarrow$ AI $\rightarrow$ BI（1992）
  • Jacek M. Zurada的观点：CI不完全包含于AI

智能的深层定义

智能：有效地获取、传递、处理、再生和利用信息，使其任意环境下成功地达到预定目标的能力。对于同样的环境和目标下，具有更强的信息“获取、处理、再生和利用”的能力，就更容易有效的实现目标，从而表现出具有更强的智能水平。

信息和知识

  • 信息：认识主体所感受到的失误状态及其变化的方式
  • 知识：是人类经验的总结和提炼，具有抽象性和普遍性，属于认识论范畴的概念，知识是加工后的信息，是抽象化/广义化的信息。

人工智能的三个学派

  • 符号主义学派：Rule，if A and B
  • 联接主义学派：模拟神经网状结构
  • 行为主义学派：感知$\rightarrow$行为，控制论

人工智能理论

  • 传统人工智能
  • 现代人工智能
  • 计算智能：以数据为基础，以计算为手段建立功能模型，从而进行问题求解，以实现对智能的模拟和认识

计算智能的主要研究方法

  • 模型
  • 算法
  • 实验

智能信息的意义与作用

  • 意义：
    • 通过模拟人脑的信息处理过程，实现人脑的智能处理能力
    • 提高我们解决实际工程和科学研究问题的能力
    • 极大地提高我们认识自然界奥秘的能力
  • 作用：
    • 通过智能信息处理的研究，可以对我们目前无法解决的难题找到更加有效的高效处理方法和途径
    • 对直接用计算机过程程序无法有效解决的难题，采用智能处理方法将事半功倍
    • 等等

有关智能信息处理的概念

  • 智能信息处理的定义
    • 智能信息处理是利用各种智能手段进行信息变换的过程，这里的智能手段，包括各种人工之能、机器智能和计算智能
  • 分类
    • 基于传统计算机技术的智能信息处理
      • 基于逻辑符号推理实现的智能
      • 包括：智能仪器、自动跟踪系统、自动故障诊断等
    • 基于计算机技术的智能信息处理
      • 基于结构和功能的计算来模拟和实现的智能
      • 包括：模拟人的形象思维、联想记忆

发展过程

  • 伴随着人工智能的技术发展的工程而发展
  • 神经网络研究的兴起
  • 计算智能技术
  • 多种计算方法的综合继承-现在

智能信息处理的主要技术

  • 模糊逻辑技术
  • 神经网络技术
    • 前馈神经网络计算模型
      • BP网络、RPF网络等
    • 反馈神经网络计算模型
      • Hopfield网络、回馈网络
    • 自组织网络计算模型
      • Hebb学习、竞争学习、ART和基于信息论模型等
    • 联想记忆网络模型
      • 单项和双向联想记忆
    • 细胞神经网络模型
    • 小波神经网络
    • 等等
  • 进化演化技术
  • 自然计算技术
    • 粒子群优化
    • 蚁群算法（Ant Colony Algorithm）
    • DNA计算
    • 文化算法
    • 免疫算法
    • 内分泌算法
    • 等等
  • 量子计算技术
  • 混沌计算技术
  • 分形计算技术
  • 专家系统技术
  • 多种智能技术的综合集成