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为什么说知识和推理是人工智能的核心,而学习是人工智能的关键?

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解决时间 2021-02-19 11:55
为什么说知识和推理是人工智能的核心,而学习是人工智能的关键?
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知识和推理并非人工智能的核心,推理只是形式逻辑的一种,而现实世界有更多的是属于非形式逻辑体系的,比如我们人的“灵光一现”并没有用到任何推理,“豁然开朗”也不是经过推理推出来的;推理很重要,但并不是全部。知识也一样,关键的不是知识本身,而是如何获取知识,就是所谓的学习。但学习也只是人工智能的一个方面。人工智能要具有感知、思维、意识、记忆、欲望等多种要素,单一的要素并不能成为真正意义上的人工智能。现代人们把人工智能分为强人工智能和弱人工智能。弱人工智能就是人们现在进行的图象识别、语音识别等一些技术上的问题,而强人工智能才是真正的人工智能。关于人工智能的详细讨论,你可以到百度的“人工智能”吧去看看,那里有对人工智能详细并富有哲理的讨论。
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通俗讲:1+1=2是确定性推理 不等于2的时候就是不确定性推理。 不确定推理的概念 所谓推理就是从已知事实出发,运用相关知识(或规则)逐步推出结论或证明某个假设成立或不成立的思维过程。其中已知事实和知识(规则)是构成推理的两个基本要素。已知事实是推理过程的出发点,把它称为证据。 4.1.2 不确定性推理方法的分类 可信度方法、主观bayes方法、证据理论 都是在概率论的基础上发展起来的不确定性推理方法。 4.1.3 不确定性推理 知识库是人工智能的核心,而知识库中的知识既有规律性的一般原理,又有大量的不完全的专家知识,即知识带有模糊性、随机性、不可靠或不知道不确定因素。世界上几乎没有什么事情是完全确定的。不确定性推理即是通过某种推理得到问题的精确判断。
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