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人工智能交叉研究方向（人工智能交叉研究方向是什么）

发布时间：2023-03-12 12:12:48 稿源：创意岭阅读： 51 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能交叉研究方向的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、人工智能的研究范围有哪些？
2、“为什么人工智能需要多学科交叉研究”？
3、人工智能这个专业怎么样，以后就业方向？
4、人工智能的科学研究方向？

人工智能交叉研究方向（人工智能交叉研究方向是什么）

一、人工智能的研究范围有哪些？

智能模拟

机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。

学科范畴

人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。

涉及学科

哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。

研究范畴

语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。

应用领域

机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。

二、“为什么人工智能需要多学科交叉研究”？

人工智能可以和金融、医疗、物流等众多领域相结合，每个领域有其独特的特点。为了清楚地认识这些特点，研究人工智能时多学科交叉研究是必须的。

人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。人工智能运用极大地促进了机器人的发展。条

人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，也称作机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。

人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。

三、人工智能这个专业怎么样，以后就业方向？

前景可以的。

人工智能工程技术人员是指从事与人工智能相关算法、深度学习等相关的多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。

人工智能是国家战略的核心方向，影响着国民经济的很多领域，已成为一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志。

四、人工智能的科学研究方向？

利用计算机模拟大脑的方向，计算神经科学注重神经元层面的模拟，但智能并不产生于神经元层面。多数生物的神经元都类似，但智能却天差地别，原因可能在于神经网络的差异，如智力较高的灵长类生物的细胞要比啮齿类动物的神经网络更加复杂。

研究大脑有不同的学科，心理学，认知科学，认知神经科学，神经生物学，甚至分子生物学等，不同的学科在不同的尺度下研究大脑，就像我们在不同的倍数的显微镜下观察一个物体，更大的尺度意味着我们能看到更宏观的东西，但可能忽略了某些细节，相反，更小的尺度意味着我们能够观察到更多的细节，但忽略了宏观的整体性。利用计算机模拟大脑需要一个合适的尺度，现有的计算神经科学尺度略小。

利用计算机模拟大脑涉及两个方面的学科，第一是计算机科学，第二是脑科学，目前二者结合的发展显然不能让人满意，问题出在哪里？原因不在计算机科学，而在神经科学或者是脑科学。现在多数的神经科学文献研究发现的都是相关而非因果关系，例如杨扬、蒲慕明等人发现恐惧经典条件反射的学习可以引发听觉至杏仁核神经通路中突触的形成和增长[7]，这是一种相关关系，但为什么突触的形成会导致经典条件反射是不清楚的。神经科学或者脑科学需要一个像牛顿那样的仁波切，能够整合现有零散的脑科学的实验证据，形成理论框架，提出合适的模型。就像杰夫·霍金斯[8]认为的那样，神经科学需要一个自上而下的理论框架，哪怕是错的。一旦模型提出来之后，相信计算机人员可以很快的在计算机上模拟出来。

所以合理的人工智能实验者应由神经科学和计算机人员组成，其中神经科学尤为重要，因为他们需要综合现有神经科学的实验证据来提出模型，同时，在计算机模拟的过程中发现问题后，还需要修改自己的模型。这个模型不应该拘泥于其形式是否与大脑内的神经元相同，而更应该关注够其是否能说明生物学习行为的产生和其原理。因此这是一种自上而下的模拟，从学习行为出发，至原理至模型。错误的做法是自下而上的模拟——从单个神经元出发的模拟，这会让这个方向产生极大的困难和挫败感，毕竟人类大脑的神经元有近千亿个，突触的数量更要高上2-3个数量级，可惜的是，这便是目前计算神经科学做的。

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