人工智能与智能化武器装备有何区别?
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一、人工智能的基本内涵从字面上看 , 人工智能(Artificial intelligence)一词可以分为“人工”和“智能” 。 对于“人工” , 在此语境下其基本释义为“人造的、人为的” , 以区别于“天然的、自然的” 。 对于“智能” , 汉语中的基本释义是“智慧和能力” 。 如从心理学学科来解读 , 从感觉、记忆、回忆到思维这一过程称为“智慧” , 智慧的结果就产生了行为和语言 , 将行为和语言的表达过程称为“能力” 。 韦伯字典在解释“智能”时使用了“学习、理解、行动”这3个基本词 , 这种释义更为简洁 。 由此可见 , 可以将“人工智能”理解为:使人造的系统具有“学习、理解、行动”的能力 。
人工智能概念 , 是在1956年举办的达特矛斯会议(Dartmouth Conference)上 , 由约翰·麦卡锡(John McCarthy|)首次提出的 。 麦卡锡认为 , 人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样 。 其要点是“机器的行为”“看起来像”“人所表现出的智能行为” 。 这是一个比较流行的定义 , 也是该领域较早的定义 。 虽然人工智能的发展已有60多年的历史 , 其间经历了多次高潮和低谷 , 但到目前为止 , 几乎所有学术研究都承认 , 还没有公认的定义 。
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兰德公司于2019年发表了一份《国防部人工智能态势》研究报告 , 在其附录中对人工智能的定义进行了一些说明 , 并列举了来自8个美国政府部门、学术机构与社会团体的多种定义或解读 , 可以看出它们各不相同 。 这其中的部分原因是 , 人工智能具有多学科综合、高度复杂等特点 , 且研究方法多种多样 。 从目前的学术研究来看 , 对人工智能的定义的关键词是 , 机器“像人一样思考”“像人一样行动”“理性地思考”和“理性地行动” 。 其中的关键词是“思考”“行动” , 这里的“思考”包括“感觉、记忆、回忆、思维”这一过程 , “行动”包括“语言、行为” , 可广义地理解为采取行动 , 或制定行动的决策 。 正是基于此 , 美国2019财年《国防授权法》(NDAA)中提供的人工智能的定义如下(可以说是5种情况):一是任何在变化和不可预测的情况下执行任务而没有重大的人为监督的人工系统 , 或在有数据集时可以从经验中学习并提高性能的人工系统;二是在计算机软件、物理硬件或其他环境中发展起来的一种人工系统 , 它解决需要人的感知、认知、计划、学习、交流或身体动作的任务;三是一种被设计成像人一样思考或行动的人工系统 , 包括认知结构和神经网络;四是一组技术 , 包括机器学习 , 用来完成近似认知任务;五是一种被设计用来合理行动的人工系统 , 包括一个智能软件代理或包含机器人 , 它通过感知、计划、推理、学习、交流、决策和行动来实现目标 。
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需要注意的是 , 目前人工智能的发展水平还只是使其“像”人类的智能 , 即所谓的“弱人工智能”(Narrow Artificial intelligence)阶段 。 这样的“弱”主要表现在:虽然在某些具体应用方面人工智能表现得比人类强 , 例如棋类游戏、图像识别等 , 但仅仅是局限于某个或某类特定的垂直应用领域 。 与之相应的概念还有“通用人工智能”(General Artificial intelligence)和“超级人工智能”(Super Artificial intelligence) , 前者是指能在所有认知任务中展现出与人类同等水平的智能水平 , 后者是指能在所有认知任务中展现出的智能水平超越人类 。 显然 , 通用人工智能还是一种想象中的未来人工智能形态 , 超级人工智能目前仅存在于科幻小说和影视作品之中 。
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