一、引言-智能科学.doc

展望智能科学* 史忠植 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。脑科学从分子水平、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。三门学科共同研究，探索智能科学的新概念、新理论、新方法，必将在21世纪共创辉煌[19]。 引言 20世纪生物与信息结合，导致生物信息学的形成和发展。生物信息学对有关基因的研究结果不仅具有重要的理论价值，也可直接应用到工农业生产和医疗实践当中去。21世纪生物与信息结合，将会推动智能科学的发展。人脑只有1.5公斤、但却由140亿个神经细胞组成的大脑是人体中最复杂的部分，也是ajal染色法的发明在技术上为Cajal的神经元学说发展准备了前提条件。20世纪40年代末期微电极的发明，开创了神经生理研究的新时代，对神经活动的认识因此出现了重大的飞跃。20世纪60年代后期，神经科学概念的出现是人类认识脑的历程中又一个里程碑。1967年美国心理学家Neisser提出认知心理学。1979年正式确立认知科学这门新学科[9]。认知科学的兴起和发展标志着对以人类为中心的认知和智能活动的研究已进入到新的阶段。功能磁共振成像(fMRI)、正电子发射射线断层成像(PET)、高分辨率脑磁图(MEG)和高分辨率的脑电图(EEG)等设备出现，为脑认知成像研究提供了条件，对于大脑和认知的关系的认识产生划时代的作用和影响，推动智能科学发展。 美国政府命名20世纪90年代为“脑的10年”，支持发展神经科学，促进脑的研究。日本继1986年制定并实施将脑研究放在重要位置的《人类前沿科学计划》之后，又于1996年推出了“脑科学时代”的为期20年的脑科学计划纲要。科学家们预言，脑科学将在21世纪自然科学中占据特别重要的地位。21世纪2001年5月8日，美国加利福尼亚旧金山大学神经学家布鲁斯·米勒说，他们在治疗患有一种罕见的脑叶萎缩症的病人时，发现了控制人的“自我”意识的脑部区域。21世纪科学的进展将进一步揭示人类的本质，人类将在认识自身起源与演化、脑与神经的结构发育、功能等方面取得重大进展传统的研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人人脑的思维活动可以通过一些公式和规则来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论了早期人工智能的研究。 图1. 思维的层次模型 三、学习提升智能 学习是基本的认知活动,是经验与知识的积累过程，也是对外部事物前后关联地把握和理解的过程，以便改善系统行为的性能。 学习的神经生物学基础是神经细胞之间的联系结构突触的可塑性变化可塑性条件即在突触前纤维与相联的突后细胞同时兴奋时, 突触的接加强Hebb提出了Hebb学习规则，他设想在学习过程中有关的突触突触Hebb学习规则成为连接学习的基础。神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络。Kohonen提出自组织映射网络。Haken根据协同形成结构，竞争促进发展的规律，将协同的非线性动力理论与神经网络有机结合，提出了协同联想记忆网络[5]。Amari提出用微分流形和统计推理来研究神经网络[1]。在Amari理论的基础上我们提出了一种神经场模型（图2），由场组织模型和场效应模型构成[14]。 图2 神经场模型 感知学习是发生在感知水平上的学习,主要研究如何从低级的传感器输入的原始数据获取相关的抽象数据[3]。感知学习主要考虑通过视觉和听觉的学习，研究从非结构与半结构信息到结构信息变换方法，研究图像的语义描述及其快速提取技术，研究感知学习中的注意机制与元认知等。 认知学习理论认为在人的行为背后都有一个相应的思维过程，行为的变化是可观察的，并且通过行为的变化也可以推断出学习者内心的活动。在认知学习理论中，如Ausubel提出的有意义学习理论（又称同化理论），其核心思想是获得新信息主要取决于认知结构中已有的有关观念；意义学习是通过新信息与学习者认知结构中已有的概念相互作用才得以发生；由于这种相互作用的结果，导致了新旧知识意义的同化。Gagne提出的信息加工学习理论则将学习过程类比成计算机的信息加工过程，学习结构由感受登记器、短时记忆、长时记忆、控制器、输出系统组成，认知过程可分为选择性接收、监控、调节、复述、重构。在这个信息加工过程中，非常关键部分是执行控制和期望。执行控制是指已有的学习经验对当前学习过程的影响，期望是指动机系统对学习过程的影响，整个学习过程都是在这两个部分的作用下进行的。 内省学习是一种自我反思、自我观察、自我认识的