第314章 天仙AI研究所一（2/3）
维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
通常情况下，‘机器学习’的数学基础是‘统计学’、‘信息论’和‘控制论’。
还包括其他非数学学科。
这类‘机器学习’对‘经验’的依赖性很强。
计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。
我们可以将这样的学习方式称之为‘连续型学习’。
但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即‘跳跃型学习’。
这在某些情形下被称为‘灵感’或‘顿悟’。
一直以来，计算机最难学会的就是‘顿悟’。
或者再严格一些来说，计算机在学习和‘实践’方面难以学会‘不依赖于量变的质变’，很难从一种‘质’直接到另一种‘质’，或者从一个‘概念’直接到另一个‘概念’。
正因为如此，这里的‘实践’并非同人类一样的实践。
人类的实践过程同时包括经验和创造。
这是智能化研究者梦寐以求的东西。
下面说说人工智能的分类。
人工智能分为：一、弱人工智能，是擅长于单个方面的人工智能。
是指不能制造出真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
象机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，还包括语音识别、图像识别、文字识别等，都属于弱人工智能。
弱人工智能如今正不断地迅猛发展，尤其是美日欧等国家，希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。
二、强人工智能。
是不受领域、规则限制，只要是人能干的事情，它都能干。
也就是说，强人工智能，才是真正的人工智能，象：跳跃型学习、灵感、顿悟之类的，就属于强人工智能。
一直以来，计算机最难学会的就是‘顿悟’。
强人工智能目前暂时还处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。
三、超级人工智能呢？
就是远远超越人类的智能。
但是，由于才刚起步，无论是强人工智能，还是超级人工智能，都是太遥远的事。
所以，我们眼下最主要的研究方向是弱人工智能。
天仙其中一个重要作用，是办公。
那么，我们就在‘办公’这两个字上下功夫。
比如让听懂人说的话，也就是语音识别；能让按照我们的设定，帮我们写公文，甚至编小说、编剧本；让自动多国语言互译，也就是文字识别；能让看懂你给他的照片、图片，并能比对，也就是图像识别；比如让能识别人脸，能认清你是谁，他是谁，这个物品是什么，那把椅子是什么椅子，等等、等等。
这都是弱人工智能范畴，就是我们眼下的主攻研究方向。
有了这些基础的人
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