《人工智能基础与应用》教学课件-认知人工智能的基础支撑.pptxVIP

认知人工智能的基础支撑认知人工智能是人工智能研究的热点领域之一。它旨在使机器能够像人类一样理解和学习。hdbyhd

什么是认知人工智能？模拟人类认知认知人工智能旨在模拟人类的认知能力，包括感知、记忆、学习、推理和决策等方面。理解和解释通过理解和解释外部世界的信息，认知人工智能可以进行更深入的分析，并做出更加合理的决策。应用领域广泛认知人工智能的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器视觉、智能机器人、自动驾驶等领域。

认知人工智能的发展历程早期萌芽(1950s-1960s)最初的认知人工智能研究主要集中于模仿人类的思维过程，如符号逻辑和推理。但受到当时计算能力的限制，进展缓慢。知识驱动时代(1970s-1980s)专家系统等基于知识库的系统出现，能够在特定领域解决复杂问题，推动了认知人工智能的发展。数据驱动时代(1990s-2000s)随着大数据和机器学习技术的兴起，认知人工智能开始转向数据驱动的方法，例如神经网络和深度学习。认知革命(2010s-至今)认知人工智能取得了突破性进展，在自然语言处理、图像识别、语音合成等领域取得了巨大成功，并将继续推动人工智能的发展。

认知架构的基本要素感知系统接收外部信息，例如视觉、听觉和触觉。注意系统选择和集中在特定信息上，过滤掉无关信息。记忆系统存储和检索信息，包括长期记忆和短期记忆。学习系统从经验中获取知识，并调整行为以适应环境变化。

感知感觉系统的功能接收外界信息感觉系统是认知人工智能的核心模块之一，负责接收来自外部环境的信息，例如视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉信息。转换信息格式感觉系统将接收到的原始信息转换为大脑可以处理的格式，例如将光波转化为电信号。传递信息到大脑感觉系统将转换后的信息传递到大脑的不同区域，以便进行进一步的处理和分析。

注意系统的作用选择性注意注意系统能选择性地关注特定信息，忽略无关信息，提高认知效率。例如，在嘈杂的环境中，我们能集中注意力倾听某人的谈话，而忽略其他声音。维持注意注意系统能持续关注特定信息，保持认知专注，完成复杂任务。例如，在阅读一篇文章时，我们能保持注意力集中，理解文章内容，并记住关键信息。

知觉系统的运作机制知觉系统是指接收和处理感觉信息的过程，它允许我们感知周围的世界。它包括将感觉信息转化为有意义的知觉，并进行解释。1感觉输入从感官接收信息，例如视觉、听觉、触觉等。2模式识别将感觉信息与已知的模式进行匹配，例如识别物体、声音或气味。3知觉解释根据经验和上下文，对识别出的模式进行解释，形成有意义的知觉。知觉系统是一个复杂的过程，涉及多个步骤，包括感觉输入、模式识别和知觉解释。这使我们能够感知和理解周围的世界。

记忆系统的类型与功能11.感官记忆短暂的记忆，储存刚刚感知到的信息。22.短期记忆容量有限，保持信息约15-30秒。33.长期记忆容量无限，储存信息可持续数年甚至终生。44.工作记忆短期记忆的延伸，用于处理信息和决策。

学习系统的基本特征知识积累学习系统通过经验和知识的积累不断完善自身，从而提升认知能力。模式识别学习系统可以识别和提取信息中的模式，进而进行归纳和演绎推理。泛化能力学习系统能够将从特定经验中获得的知识应用到新的情境中，并做出预测和决策。适应性学习系统能够不断适应不断变化的环境，并根据新信息调整自身的行为模式。

决策系统的决策过程1问题识别决策系统首先需要识别出需要解决的问题，明确决策目标。2信息收集系统会根据问题，收集相关的信息，包括数据、知识和经验。3方案评估系统会根据收集到的信息，评估不同的解决问题的方案，并选择最优方案。4执行决策系统会执行决策，并将结果反馈给用户，并不断优化决策过程。

语言系统的特点与作用语言系统特点符号性结构性抽象性创造性语言系统作用交流信息表达思想组织行为传承文化

推理系统的基本原理逻辑推理推理系统利用逻辑规则从已知信息推导出新知识。逻辑推理是人类思维的核心，也是认知人工智能的关键要素。推理过程推理系统通过匹配规则和事实，进行推理和结论推断。推理过程通常涉及证据收集、规则应用和结论生成。知识表示推理系统需要将知识表示成计算机能够理解的格式。知识表示方式包括符号表示、语义网络和框架等。

情感系统对认知的影响11.影响决策情感可以影响个体对信息的处理方式，进而影响决策。22.影响记忆与情感相关的事件更容易被记住，情感强烈事件更容易被回忆。33.影响学习积极情绪可以促进学习，而消极情绪会阻碍学习效果。44.影响社交情感是人际交往的重要组成部分，它可以帮助我们理解和表达情感。

意识系统的本质与功能主观体验意识是指个体对自身及其周围环境的主观体验，包含感觉、知觉、思想、情绪和自我意识等。认知控制意识能够调节和控制认知过程，例如注意力、记忆、决策等，帮助个体有效地处理信息和做出行动。行