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浅谈情绪智力与人工智能中的感情计算 被引量:8
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作者 许远理 郭德俊 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2004年第2期209-214,共6页
基于情绪智力是加工、处理情绪及情绪信息的能力,而人工智能中的感情计算是要赋予计算机与人互动过程中情感信息的加工能力,人脑处理情绪信息的能力与电脑处理情绪信息的能力可以进行类比。近几年来,人工智能专家已经认识到情绪智力在... 基于情绪智力是加工、处理情绪及情绪信息的能力,而人工智能中的感情计算是要赋予计算机与人互动过程中情感信息的加工能力,人脑处理情绪信息的能力与电脑处理情绪信息的能力可以进行类比。近几年来,人工智能专家已经认识到情绪智力在感情计算中的重要作用和意义,把人类识别和表达情感的能力赋予计算机,开发了具有部分感情能力的计算机。新一代感情计算机的研发和应用依赖于人工智能专家与心理学家之间的密切合作,两者的研究成果可以相互借鉴和互补。 展开更多
关键词 情绪智力 感情计算 人工智力 关系
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人工智能智力成果的著作权保护
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作者 吴桐 《争议解决》 2023年第3期1140-1147,共8页
人工智能随着现代科技的发展愈来愈发达,其智力成果在文学、艺术和科学领域的应用也越来越广泛,但是对知识产权保护也提出了呼唤。根据著作权法的应有价值和政策保护的需要,亟需加强对人工智能智力成果的保护。因为现代对作品的“独创... 人工智能随着现代科技的发展愈来愈发达,其智力成果在文学、艺术和科学领域的应用也越来越广泛,但是对知识产权保护也提出了呼唤。根据著作权法的应有价值和政策保护的需要,亟需加强对人工智能智力成果的保护。因为现代对作品的“独创性”已经向“客观标准”和“最低限度创造力”的方向倾斜,人工智能智力成果在表达形式上当然可以被划定为“作品”,同时纳入到著作权法的保护范围。但是对于其权利归属应当建立起“以所有者和使用者为中心,鼓励投资者”的权利架构,并实现著作权法的特殊保护。 展开更多
关键词 人工智能智力成果 独创性 权利归属 保护模式
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隐蔽网络及其检索策略研究 被引量:11
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作者 梁焕平 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2004年第7期86-87,90,共3页
常规搜索引擎能够检索的仅仅是WorldWideWeb提供的小部分称为可索引的Web信息 ,大量的信息对这些搜索引擎是不可见的。该文对隐蔽网络形成原因进行了分析 ,提出了一套检索隐蔽网络信息的方法。
关键词 隐蔽网络 网络信息检索 搜索引擎 网络导航器 个人收藏夹 人工智力网络
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戈夫曼词现过渡与自动标引
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作者 王知津 《现代图书情报技术》 1983年第2期32-34,共3页
关键词 戈夫曼 自动标引 文本词 人工标引 高频词 词数 过渡点 人工智力 词频分布 低频词
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面向21世纪的智能化住宅
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作者 胡一蓉 彭伟川 念桂 《深圳特区科技》 1999年第4期10-12,共3页
国家科技部部长朱丽兰最近说过:“把人的智能变成机器的智能,然后以此为手段,实现生产的智能化,同时把人的自然智力和机器的人工智力两方面的潜能都充分释放出来,以实现智力的人工进化和脑——机的共生体,这将是21世纪高技术的核心,并... 国家科技部部长朱丽兰最近说过:“把人的智能变成机器的智能,然后以此为手段,实现生产的智能化,同时把人的自然智力和机器的人工智力两方面的潜能都充分释放出来,以实现智力的人工进化和脑——机的共生体,这将是21世纪高技术的核心,并导致社会的智能化”。 显然,21世纪演化的趋势,就是智能革命。但是,一切科研成果的终极目的,正是为人类自身服务。那么,作为人类在生活中度过时间最长的场所——栖身的住宅,也就必然随之同步智能化,在这方面,经济较发达的一些西方国家已经起步,在美国、日本、法国等国的一些市郊,别致。 展开更多
关键词 智能化住宅 面向21世纪 挖制 环境监控装置 智能信息家电 审美性趣 家庭管理系统 人工智力 指令遥控 多媒体处理技术
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挑战与希望:AI 2.0时代从大数据到知识(英文) 被引量:12
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作者 Yue-ting ZHUANG Fei WU +1 位作者 Chun CHEN Yun-he PAN 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2017年第1期3-14,共12页
本文对大数据时代人工智能领域近期出现的若干理论和技术进展进行了综述。我们认为,将数据驱动机器学习方法与人类的常识先验与隐式直觉有效结合起来,可实现可解释、更鲁棒和更通用的人工智能。AI 2.0时代大数据人工智能具体表现为:从... 本文对大数据时代人工智能领域近期出现的若干理论和技术进展进行了综述。我们认为,将数据驱动机器学习方法与人类的常识先验与隐式直觉有效结合起来,可实现可解释、更鲁棒和更通用的人工智能。AI 2.0时代大数据人工智能具体表现为:从浅层计算到深度神经推理;从单纯依赖于数据驱动的模型到数据驱动与知识引导相结合学习;从领域任务驱动智能到更为通用条件下的强人工智能(从经验中学习)。下一代人工智能(AI 2.0)将改变计算本身,将大数据转变为知识以支持人类社会作出更好决策。 展开更多
关键词 深推理 知识库人口 人工的一般智力 大数据 穿过媒介 TP391.4
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