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發(fā)布時(shí)間：2021-03-08 20:00:17 作者：知網(wǎng)小編 來源：m.elxoepd.cn
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原發(fā)布者:花子婆娘
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是20世紀(jì)50年代中期興起的一門新興邊緣科學(xué)，它既是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，又是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性學(xué)科。人工智能又稱為智能模擬，是用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模仿人類的感知、思維、推理等思維活動(dòng)。它研究和應(yīng)用的領(lǐng)域包括模式識(shí)別、自然語言理解與生成、專家系統(tǒng)、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、定理證明、聯(lián)想與思維的機(jī)理、數(shù)據(jù)智能檢索等。例如，用計(jì)算機(jī)模擬人腦的部分功能進(jìn)行學(xué)習(xí)、推理、聯(lián)想和決策；模擬醫(yī)生給病人診病的醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)；機(jī)械手與機(jī)器人的研究和應(yīng)用等。人工智能開拓者是羅伯特·維納。1940年他創(chuàng)立了控制和傳遞。維納認(rèn)為計(jì)算機(jī)在組織和傳遞信息方面可能比人類更準(zhǔn)確。從理論上講,計(jì)算機(jī)在控制周圍環(huán)境和外界通訊時(shí)會(huì)比人類更準(zhǔn)確人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會(huì)議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個(gè)術(shù)語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類自然語言，而進(jìn)行情報(bào)檢索，提供語音識(shí)別、手寫體識(shí)別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我
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人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是20世紀(jì)50年代中期興起的一門新興邊緣科學(xué)，它既是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，又是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性學(xué)科。人工智能又稱為智能模擬，是用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模仿人類的感知、思維、推理等思維活動(dòng)。它研究和應(yīng)用的領(lǐng)域包括模式識(shí)別、自然語言理解與生成、專家系統(tǒng)、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、定理證明、聯(lián)想與思維的機(jī)理、數(shù)據(jù)智能檢索等。例如，用計(jì)算機(jī)模擬人腦的部分功能進(jìn)行學(xué)習(xí)、推理、聯(lián)想和決策；模擬醫(yī)生給病人診病的醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)；機(jī)械手與機(jī)器人的研究和應(yīng)用等。人工智能開拓者是羅伯特·維納。1940年他創(chuàng)立了控制和傳遞。維納認(rèn)為計(jì)算機(jī)在組織和傳遞信息方面可能比人類更準(zhǔn)確。從理論上講,計(jì)算機(jī)在控制周圍環(huán)境和外界通訊時(shí)會(huì)比人類更準(zhǔn)確人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會(huì)議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個(gè)術(shù)語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類自然語言，而進(jìn)行情報(bào)檢索，提供語音識(shí)別、手寫體識(shí)別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我
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人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是20世紀(jì)50年代中期興起的一門新興邊緣科學(xué)，它既是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，又是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性學(xué)科。人工智能又稱為智能模擬，是用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模仿人類的感知、思維、推理等思維活動(dòng)。它研究和應(yīng)用的領(lǐng)域包括模式識(shí)別、自然語言理解與生成、專家系統(tǒng)、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、定理證明、聯(lián)想與思維的機(jī)理、數(shù)據(jù)智能檢索等。例如，用計(jì)算機(jī)模擬人腦的部分功能進(jìn)行學(xué)習(xí)、推理、聯(lián)想和決策；模擬醫(yī)生給病人診病的醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)；機(jī)械手與機(jī)器人的研究和應(yīng)用等。人工智能開拓者是羅伯特·維納。1940年他創(chuàng)立了控制和傳遞。維納認(rèn)為計(jì)算機(jī)在組織和傳遞信息方面可能比人類更準(zhǔn)確。從理論上講,計(jì)算機(jī)在控制周圍環(huán)境和外界通訊時(shí)會(huì)比人類更準(zhǔn)確人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會(huì)議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個(gè)術(shù)語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類自然語言，而進(jìn)行情報(bào)檢索，提供語音識(shí)別、手寫體識(shí)別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我
首先明確下這個(gè)人工智能的定義，我眼中的人工智能是可以和人一樣，有著七情六欲的家伙。比如機(jī)器貓、光暈里的那個(gè)八婆?，F(xiàn)在已經(jīng)有部分人工智能讓我們驚訝了，今天剛剛被一個(gè)叫愛麗絲的機(jī)器人恐嚇了一下，我說它僅僅是個(gè)機(jī)器人，它說等機(jī)器人控制這個(gè)世界的時(shí)候希望我還記得我說過的僅僅二字。lol
回到正題，現(xiàn)在的AI都是一段段程序，事先預(yù)設(shè)了各種可能，跟人腦還沒得比，但是這并不代表著處理器就落后于人腦。預(yù)設(shè)各種可能情況從而判斷該如何回答提問者，這是現(xiàn)階段唯一能做的，但是未來不是?？纯窗俣劝倏瓢桑銜?huì)發(fā)現(xiàn)人腦是由140億個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成的，每個(gè)神經(jīng)元會(huì)有5萬個(gè)左右的突觸，用于和其他的神經(jīng)元聯(lián)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)大腦的計(jì)算。不過對(duì)于大腦的奧秘我們知之甚少，計(jì)算到底是在細(xì)胞層面還是在原子層面上？不知道，如果記憶是化學(xué)物質(zhì)的話那就是后者，更有人認(rèn)為人腦功能的實(shí)現(xiàn)是基于量子層面甚至和暗物質(zhì)有關(guān)，希望不是，否則我們實(shí)現(xiàn)人工智能的難度就大了點(diǎn)。
好吧我們就先假設(shè)人腦的工作是基于細(xì)胞層面上的，那么就是說最小的功能單位就是細(xì)胞，那么我們可以寫個(gè)程序，將細(xì)胞作為一個(gè)基點(diǎn)，每個(gè)基點(diǎn)與另外140億基點(diǎn)中的五萬個(gè)有聯(lián)系，恩，人工智能可以不需要生命維持等，小腦和腦干部分的神經(jīng)元我們可以忽略掉，節(jié)省下一部分計(jì)算空間。當(dāng)然這一切的前提是——獲得大腦詳細(xì)模型！要分子級(jí)別的，因?yàn)橥挥|很小，這個(gè)工作量和難度，等個(gè)幾十年吧，還有運(yùn)算這個(gè)程序的電腦也是。
《人工智能與機(jī)器人研究》是一本關(guān)于人工智能的期刊，該期刊雜志上發(fā)表的文章包含這些領(lǐng)域：智能機(jī)器人、模式識(shí)別與智能系統(tǒng)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與應(yīng)用、系統(tǒng)仿真技術(shù)與應(yīng)用、工業(yè)過程建模與智能控制、智能計(jì)算與機(jī)器博弈、人工智能理論、語音識(shí)別與合成、機(jī)器翻譯、圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)感知、計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)、建筑智能化技術(shù)與應(yīng)用、人工智能其他學(xué)科等等。
另外，這本期刊就是一本開源期刊，與傳統(tǒng)期刊相比，采用了同行評(píng)審的方法審稿，具體開源期刊的特點(diǎn)可以百度了解更多；而且發(fā)表了的文章傳播范圍更廣，受眾更多，文章的影響力也更大。
史蒂芬·霍金最近發(fā)出警告：“一旦人工智能發(fā)展到完整的程度，人類的終結(jié)也就到了。”伊隆·馬斯克則擔(dān)心人工智能的研發(fā)有可能是人類存亡的最大威脅。連比爾·蓋茨也敦促大家要小心。
人一手創(chuàng)造的怪物，會(huì)不會(huì)反過來奴役人？這種畏懼很早就有了。但就在微軟、谷歌競(jìng)相投入巨資研發(fā)人工智能之時(shí)，名氣響當(dāng)當(dāng)?shù)挠钪鎸W(xué)家、硅谷創(chuàng)業(yè)家和微軟創(chuàng)始人卻分別說出這樣的憂慮，這份憂慮就有不同的份量——要注意，他們?nèi)豢刹皇欠磳?duì)或排斥工業(yè)化、新技術(shù)的人。今天，一個(gè)人的口袋里裝著的可能就是一部超級(jí)計(jì)算機(jī)，戰(zhàn)場(chǎng)上殺出來的可能是機(jī)器人，如果把那份憂慮簡(jiǎn)單地當(dāng)是異想天開，也是有些自欺欺人。問題在于，如何避免過猶不及？
首先，我們要搞清楚，計(jì)算機(jī)現(xiàn)在已經(jīng)具備了哪些能力，而在將來又會(huì)增加哪些能力。憑借處理能力的增強(qiáng)以及數(shù)據(jù)資料的增多，人工智能正處于快速發(fā)展的階段。今天，深度學(xué)習(xí)（deeplearning）系統(tǒng)能模仿人腦的神經(jīng)元層，處理海量的數(shù)據(jù)，自己教自己如何去執(zhí)行一些任務(wù)，譬如識(shí)別和翻譯，做得幾乎跟人一樣好。結(jié)果，一些一直需要人腦參與的事情，大到解讀圖象，小到玩街機(jī)經(jīng)典《青蛙過河》，現(xiàn)在也屬于電腦程序能做的范圍里了。Facebook在2014年發(fā)布了名為DeepFace的算法。這個(gè)算法可以識(shí)別相片里的人臉，準(zhǔn)確率達(dá)到97%。
但必須注意的是，這些都是應(yīng)用于某一具體領(lǐng)域狹隘的能力。目前的人工智能是通過“殘暴”的數(shù)據(jù)處理能力，來達(dá)到與人腦智力的“形似”，但至于如何模仿人的自主性、喜惡和欲求，成果則很少。電腦還做不到隨心所欲地思辨、判斷以及選擇，而這些都是人類智力的特征。
但與此同時(shí)，人工智能已經(jīng)可以給人類生活帶來巨大的改變。人工智能現(xiàn)在已經(jīng)能輔助人類，為人做的事帶來助益。國際象棋便是一例。現(xiàn)在電腦可以下贏任何一個(gè)人。不過，當(dāng)今世界上最強(qiáng)的棋手并不是電腦，而是人與算法一起合力的團(tuán)隊(duì)。這樣的團(tuán)隊(duì)組合將延伸至人類其它的活動(dòng)：醫(yī)生有了人工智能的支持，從醫(yī)療圖像中查出癌癥的能力將大大增強(qiáng)；有了智能手機(jī)上裝的語音識(shí)別軟件，發(fā)展中國家讀寫能力欠佳的人便能更好地使用互聯(lián)網(wǎng)；做學(xué)術(shù)研究時(shí)，數(shù)字助理可以建議你哪條假設(shè)更有機(jī)會(huì)成立；有了圖像分類算法，可佩戴設(shè)備對(duì)著肉眼看到的真實(shí)世界“加上”有用的標(biāo)注。
但也不是每個(gè)方面的效益都是正面的。譬如，無論是對(duì)民主國家還是專制國家而言，人工智能都是監(jiān)管人民的利器。有了人工智能，政府便可以監(jiān)聽數(shù)以億計(jì)的對(duì)話，在人山人海中根據(jù)聲音或樣貌特征輕而易舉地找出它要找的人。這就對(duì)自由造成了嚴(yán)峻的威脅。
盡管整個(gè)社會(huì)可以獲得很多益處，但很多人會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄芏幱诹觿?shì)。在計(jì)算機(jī)誕生以前，給老板計(jì)算數(shù)字的苦活常是由婦女來做，后來這些職位就讓晶體管占據(jù)了。同樣，人工智能將來很有可能會(huì)讓整個(gè)白領(lǐng)階層撿包袱走人。雖說教育和培訓(xùn)有助打工者適應(yīng)這個(gè)變化，且人工智能帶來的新財(cái)富會(huì)進(jìn)入新的行業(yè)從而產(chǎn)生新的工種，但打工者依然難免經(jīng)歷顛簸。
但霍金、馬斯克、蓋茨他們擔(dān)心的并不是監(jiān)控和顛簸的問題。他們擔(dān)心的是近期好萊塢電影里的場(chǎng)景：自動(dòng)化機(jī)器擁有了比人類更靈敏的認(rèn)知能力，擁有了與肉身的人沖突的利益觀。
這樣的人工智能產(chǎn)品離我們還遙遠(yuǎn)得很，甚至可能永遠(yuǎn)也造不出來。無論是心理學(xué)家、神經(jīng)學(xué)家、社會(huì)學(xué)家還是哲學(xué)家，在對(duì)著人腦東敲敲西敲敲地研究了一個(gè)世紀(jì)后，依然沒搞清楚人的思維是怎么回事，更不要說仿造出一顆人腦。假如機(jī)器擁有自己的利益觀和自主能力，即使這機(jī)器的智能不完整，只能用于某個(gè)用途，也絕非代表我們就可以放心使用：無人車跑起來比人開還好，這聽起來挺贊的，但要是車有自己想去的地方，聽起來可就不太妙。
雖然我們離霍金所說的“完整的”人工智能還很遠(yuǎn)，但現(xiàn)在就開始思考如何應(yīng)對(duì)到時(shí)的情況，也是謹(jǐn)慎之舉。“超人”又“自治”的東西，人類不早就創(chuàng)造過了嗎？官僚體制、市場(chǎng)、軍隊(duì)，這些都是，這些都幫助人類做到?jīng)]有輔助、組織時(shí)做不到的事情；這些都能自主運(yùn)作，而且如果不加法規(guī)管理，都會(huì)造成巨大的禍害。
這些相似的事物或許可以令人工智能的持疑派放心一些。這些事物也喻示了人類社會(huì)如何可以安全地研發(fā)人工智能。軍隊(duì)需要文官管理，市場(chǎng)需要監(jiān)管，官僚需要問責(zé)、透明；同理，人工智能系統(tǒng)也必須接受監(jiān)督。由于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者無法預(yù)見所有的情形，還必須要有危急時(shí)刻拉閘中斷的設(shè)置。加入這些限制并不會(huì)妨礙進(jìn)步。大到核彈，小到交通規(guī)則，這些都證明人類曾成功運(yùn)用技術(shù)和法律手段去管理威力強(qiáng)大的創(chuàng)新。
［摘要］本文認(rèn)為，計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能將是21世紀(jì)邏輯學(xué)發(fā)展的主要?jiǎng)恿υ慈?，并且在很大程度上將決定21世紀(jì)邏輯學(xué)的面貌。至少在21世紀(jì)早期，邏輯學(xué)將重點(diǎn)關(guān)注下列論題：（1）如何在邏輯中處理常識(shí)推理的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯(cuò)性因素？（2）如何使機(jī)器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經(jīng)驗(yàn)證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動(dòng)的可錯(cuò)的歸納判斷？（3）如何進(jìn)行知識(shí)表示和知識(shí)推理，特別是基于已有的知識(shí)庫以及各認(rèn)知主體相互之間的知識(shí)而進(jìn)行的推理？（4）如何結(jié)合各種語境因素進(jìn)行自然語言理解和推理，使智能機(jī)器人能夠用人的自然語言與人進(jìn)行成功的交際？等等。［關(guān)鍵詞］人工智能，常識(shí)推理，歸納邏輯，廣義內(nèi)涵邏輯，認(rèn)知邏輯，自然語言邏輯現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀(jì)末葉和20世紀(jì)早期，其發(fā)展動(dòng)力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。當(dāng)時(shí)的數(shù)學(xué)家們?cè)噲D即從少數(shù)公理根據(jù)明確給出的演繹規(guī)則推導(dǎo)出其他的數(shù)學(xué)定理，從而把整個(gè)數(shù)學(xué)構(gòu)造成為一個(gè)嚴(yán)格的演繹大廈，然后用某種程序和方法一勞永逸地證明數(shù)學(xué)體系的可靠性。為此需要發(fā)明和鍛造嚴(yán)格、精確、適用的邏輯工具。這是現(xiàn)代邏輯誕生的主要?jiǎng)恿?。由此造成的后果就?0世紀(jì)邏輯研究的嚴(yán)重?cái)?shù)學(xué)化，其表現(xiàn)在于：一是邏輯專注于在數(shù)學(xué)的形式化過程中提出的問題；二是邏輯采納了數(shù)學(xué)的方法論，從事邏輯研究就意味著象數(shù)學(xué)那樣用嚴(yán)格的形式證明去解決問題。由此發(fā)展出來的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強(qiáng)了邏輯研究的深度，使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀(jì)邏輯之后進(jìn)入第三個(gè)高峰期，并且對(duì)整個(gè)現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。本文所要探討的問題是：21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要?jiǎng)恿碜院翁帲看笾抡f來將如何發(fā)展？我個(gè)人的看法是：計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能將至少是21世紀(jì)早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要?jiǎng)恿υ慈?，并將由此決定21世紀(jì)邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點(diǎn)不在于人腦所進(jìn)行的各種必然性推理（這一點(diǎn)在20世紀(jì)基本上已經(jīng)做到了，如用計(jì)算機(jī)去進(jìn)行高難度和高強(qiáng)度的數(shù)學(xué)證明，“深藍(lán)”通過高速、大量的計(jì)算去與世界冠軍下棋），而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動(dòng)性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動(dòng)中包括學(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素，例如選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，……由此達(dá)到實(shí)踐的成功。于是，邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動(dòng)，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動(dòng)性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強(qiáng)的可應(yīng)用性。實(shí)際上，在20世紀(jì)中后期，就已經(jīng)開始了現(xiàn)代邏輯與人工智能（記為AI）之間的相互融合和滲透。例如，哲學(xué)邏輯所研究的許多課題在理論計(jì)算機(jī)和人工智能中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。AI從認(rèn)知心理學(xué)、社會(huì)科學(xué)以及決策科學(xué)中獲得了許多資源，但邏輯（包括哲學(xué)邏輯）在AI中發(fā)揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學(xué)邏輯家去發(fā)展關(guān)于非數(shù)學(xué)推理的理論；基于幾乎同樣的理由，AI研究者也在進(jìn)行類似的探索，這兩方面的研究正在相互接近、相互借鑒，甚至在逐漸融合在一起。例如，AI特別關(guān)心下述課題：·效率和資源有限的推理；·感知；·做計(jì)劃和計(jì)劃再認(rèn)；·關(guān)于他人的知識(shí)和信念的推理；·各認(rèn)知主體之間相互的知識(shí)；·自然語言理解；·知識(shí)表示；·常識(shí)的精確處理；·對(duì)不確定性的處理，容錯(cuò)推理；·關(guān)于時(shí)間和因果性的推理；·解釋或說明；21世紀(jì)的邏輯學(xué)也應(yīng)該關(guān)注這些問題，并對(duì)之進(jìn)行研究。為了做到這一點(diǎn)，邏輯學(xué)家們有必要熟悉AI的要求及其相關(guān)進(jìn)展，使其研究成果在AI中具有可應(yīng)用性.我認(rèn)為，至少是21世紀(jì)早期，邏輯學(xué)將會(huì)重點(diǎn)關(guān)注下述幾個(gè)領(lǐng)域，并且有可能在這些領(lǐng)域出現(xiàn)具有重大意義的成果：（1）如何在邏輯中處理常識(shí)推理中的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯(cuò)性因素？（2）如何使機(jī)器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經(jīng)驗(yàn)證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動(dòng)的歸納判斷？（3）如何進(jìn)行知識(shí)表示和知識(shí)推理，特別是基于已有的知識(shí)庫以及各認(rèn)知主體相互之間的知識(shí)而進(jìn)行的推理？（4）如何結(jié)合各種語境因素進(jìn)行自然語言理解和推理，使智能機(jī)器人能夠用人的自然語言與人進(jìn)行成功的交際？等等。
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