展望智能科学

智能科学研究智能的基本理论和实现技术，是由脑科学、认知科学、人工智能等学科构成的交叉学科。脑科学从分子水年、细胞水平、行为水平研究人脑智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆，思维，意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿，延伸和扩展人的智能，实现机器智能。三门学     

人工智能对医学影像行业的影响及应对策略

人工智能作为研究和探索计算机模仿人类思考过程和智能行为的学科,主要涵盖研究计算机实现智能化的原理、制造类似于人脑的计算机,使计算机能实现超出基础的应用等方面。医学影像学作为通过使用人脑来进行图像识别和鉴定的学科。人工智能在图像识别技术方面的引入必然推动着医学影像学乃至整个医疗行业的变革。     

基于时滞网络的ANN系统辨识方法研究

人工神经网络(ANN)简称神经网络,属于模仿人类思考过程的一类普通的人工智能.人类大脑皮层包含的上亿个神经元互相连接构成了生物神经网络,而ANN就是通过电子电路或者计算机程序等有限的方法去模拟人脑的生物神经系统.它可以象人脑一样记忆和学习,通过对输入和输出样本数据的学习训练从而具备联想记忆能力,特别适用于解决传统的数字计算机难以处理的模式识别问题.其输入、输出映射关系是神经计算的核心.     

智能合成的新结构与思维科学的发展

人类在认识客观世界、改造客观世界的过程中,不断加深了对自身的认识,不断在提高和扩大自身的能力,以迎接客观世界的挑战,为自己设计更为美好的未来。黄梦平同志的文章从人类发展的一个方面,阐述了人和客观世界的相互关系及其发展变化。他的文章认为,人类为了适应现代科学技术爆炸性的发展形势,已经改变了旧有的智能结构,建立了新的智能结构。这种新的智能结构具有三个组成部分,即人脑的生理挖潜、人脑的训练挖潜和人脑的物化——人工智能。新结构的出现标志着人类为放大自身的智力所取得的成果,同时预示了现代年轻的思维科学的发展前景。     

思维语言学概论

一、何谓思维语言学思维语言学是研究人类思维语言规律及其应用范畴的科学。思维语言学是２１世纪人类社会科学和自然科学发展的必然结果，它是人类思维语言规律的真实反映。思维语言学是哲学、逻辑学、心理学、语言学、辞书学、计算语言学、翻译语言学、仿生学、人工智能、人脑模拟等多学科思想综合而成的一门边缘科学。思维语言学，是专门针对“语言障碍”（也包括人脑供电脑模拟、再现）而创立、发展起来的一门新兴科学。思维语言学是揭示和展现人类思维语言规律的科学。电脑是人脑的再现，电脑是人脑的杰作。凡电脑涉及的领域人脑已首先…     

人类能否创造意识呢？神经学家打造超级人脑

腾讯科学讯（Everett[编译）据国外媒体报道,人工智能是一个热门的研究领域,科学家试图通过模拟人脑的活动来研制出先进的机器人,其终极目标是创造意识。人类的大脑是否能建立起一个超级复制品呢？     

记忆信息流与回忆信息流

认为记忆是信息的积累过程，回忆是信息的提取过程，在人脑信息加工活动过程中形成了记忆信息流和回忆信息流，两种信息流在稳定性、连贯性、有序性以及伴随人的情感等方面存在差别，但二者也有着密切的联系；记忆信息流和回忆信息流的信息量和信息质量可以通过调节人脑信息加工活动的强度来加以控制。     

类脑智能与深度学习的几个问题与思考

得益于数据规模与机器算力的增长,深度学习技术正取得空前繁荣。然而,深度学习擅长在预设的封闭环境,为特定任务找到有用的数据表示,在结构、处理和功能上距离人类智能仍有较大差距。类脑智能旨在模拟人脑神经元的运行机制、感知模式与认知机理,借助机器强大的信息整合、搜索、计算等能力,以软硬件联合的智能新形态构造接近人类水平的智能机器,是未来人工智能的发展方向。基于第216期"双清论坛",本文将分析人工智能与深度学习发展现状与局限,并从认知建模、模块装配、意识先验、自主演化、协同学习几方面分析未来类脑智能的可能发展方向。     

人工智能：机器会比人聪明吗？

机器会不会比人更聪明,我们现在无法回答这一问题。事实上,很多大胆的设想都是可能的。比如,机器将可能与人体结合在一起,未来将微型超级计算机植入人脑也可能变成现实,那时人到底是机器,还是人,将是一个难以回答的问题。 为了实现人工智能,需要从生物学角度揭开人类思维之谜,为人工智能的研究提供参考;需要从材料学角度研制适合的材     

人类认知经济性初探——从词汇中探讨语言认知规律

语言不仅仅是人们描述世界的工具,还是人类认知世界的工具。现代快节奏生活中的人们甚至感到“信息爆炸”时代的到临。那么,是人脑中的什么机制使个体可以接受吸收这么多信息而没有造成混乱呢？作者认为人脑中的认知机制是具有经济性效益的,即用最小的努力认知最多的信息。本文从乔姆斯基的转化生成语法导致的心智认知革命入手,论述原型、范畴化以及隐喻等基本的认知方式,从词汇中探讨语言认知规律。     

2045年 人工智能将超越人类智慧

正随着科技的飞速发展,机器正在迅速地"拟人化",人工智能或许将很快超越人类智慧。到时候,科幻小说中见面先问"你是不是自然人"的对白,也许将成为现实。发表在新一期《自然生物科技》上的一篇学术论文称,麻省理工大学的科学家,用一根人造纤维"接通"了人脑和电脑,可以将光学信号和药物直接传到大脑,并用电脑记录大脑神经行为。此举在科技界引发讨论,随着人脑和电脑的联通,人体是否也将成为"机器思想"或"人工智能"的外部设备?     

人类能否创造意识呢？神经学家打造超级人脑

腾讯科学讯（Everett／编译）据国外媒体报道,人工智能是一个热门的研究领域,科学家试图通过模拟人脑的活动来研制出先进的机器人,其终极目标是创造意识。人类的大脑是否能建立起一个超级复制品呢？在TED大会上,洛桑联邦理工学院蓝脑计划负责人亨利·马克拉姆宣布了一项超级蓝图,如果该计划获得成功,那么十年之内或诞生可创造意识形态的全息技术,其有助于创造一个拥有自我意思的人工智能。这位出生于南非的神经学家目前正在试图建立一个完整的人脑模型,从微小的突触到整个脑部半球,并通过一台超级计算机进行模拟。     

人脑地图计划与远程控制人脑

美国提出人脑地图计划 美国奥巴马政府正在规划一项为期10年的科学研究,检查人脑的活动,并绘制一张全面的人脑活动图,希望能在大脑研究领域做出类似人类基因组计划对遗传学所做的贡献。该计划的参与者包括联邦机构、私人基金会以及神经科学家和纳米科学家组成的团队。他们将共同努力,增进人类对人脑中近干亿个神经元的认识,更好地了解人类的知觉、行为,并最终了解人类意识。     

造脑难题

从人工智能这个词还没诞生的时候,人们就尝试用电路模拟人脑。近60年过去了,对人脑的工作模式我们仍然知之甚少。所以,模拟人脑这事,前途是光明的,很光明,道路依旧是曲折的,很曲折。     

试论信息的吸收

信息是无限丰富和无限复杂的.大体上讲,信息可分为自然信息、社会信息、主观信息(即存在于人脑中的信息)和知识(即人类创造出来的被记录下来的信息,也就是波普尔所谓的世界三).但我们最为关注的恐怕还是能为人所利用的信息.而信息能为我们所利用,首先需要我们能吸收信息.本文试图通过对信息吸收过程的分析来给出一个初步的解答.     

模拟人类成长过程的智能机器人研究和讨论

就人类从婴儿到成年的成长过程为线索来展开对智能机器人另一种开发的讨论。它结合生物学，从人类学会思考的过程来开发智能机器人，使其像婴儿一样慢慢学会思考，拥有智慧。根据人脑来开发类似人脑的机器脑，并且学会用人类的思考方式思考。     

信息技术组

信息技术(IT)是电子学、电信和信息学这些术语以及他们的软件扩充(人工智能、专家系统等等)所描述的各种技术的总合。人们总倾向于将信息信号说成是“知识”。历史地看,信息技术半个世纪中的巨大进步是与口头语言、书写、打印的研究成就同步的。但是信息技术对人脑的帮助和提供的通信能力大大改变了可供处理信息的手段。因此,文明正在经历一场深远的变革,而这种变革只能认为是向更大的复杂性和更深的意识层次跨出的一大步。     

用大脑控制电脑

<正>当计算机和网络技术发展到一定阶段,科学家们就希望人脑和计算机更紧密地联接起来,为人类更好地服务。在这种情况下,脑机接口技术诞生了。它的诞生就像人工智能、基因科技和外太空旅行探索等一样,成为全球科技产业发展的趋势以及最值得期待的前沿创新项目,成为了科学家下一步的研究对象。     

语义Web运作机制的认知语义学基础

人工智能与人类智能本质上的不同在于对语义的理解上。人工智能尚不完全具备人类智能对语义理解的意向性或语义性,更欠缺人类理解语义时的思维推理能力。本文从讨论语义Web的运作机制入手,探讨其运作机制的认知语义学基础,旨在阐释人类对语义理解的认知过程,以期能将此认知过程应用到人工智能语义Web的运作设计中,最终使其更加具有人类的意向性。     

人工智能对专利制度的影响初探

随着人工智能技术的发展和深入应用,生产力水平和自动化程度均得到提高,发明创造领域也迎来新面貌。以遗传编程、神经网络和机器人技术为代表的人工智能技术的发展,引导人脑和计算机的紧密耦合,不仅大大提高一般发明人的有限技术水平,为发明创造增速降本,甚至可以创造出具有可专利性的发明(采用和人类发明创造同等的判别标准)。在专利法领域,人工智能对专利制度的影响不仅体现在专利审查和专利检索等业务,还体现在对可专利性和专利侵权认定等传统理论带来的挑战。对此,本文旨在简要阐述人工智能对专利制度的潜在影响,以期为相关问题的深入研究抛砖引玉。