机器思维的数学原理

本研究以构建以人类可以理解的方式寻找解决实际问题的方法与步骤的机器思维机制为目的。数学是人类描述客观世界状态和运行规律的重要思维工具。数学也是机器类人自动求解问题答案、解释运行方法和生成中间步骤的重要工具。客观世界的描述语言表述形式多样、规模巨大且特征稀疏,其语义表示、语义积聚、语义分析、以及机器思维机制的实现方法都是基于用例积累渐进式明晰和完善的。在数学应用题类人自动求解领域,机器思维主要依靠的基本数学概念及其蕴含的计算理论包括集合、比例(分数)、不等关系、枚举和数据归纳与推导(趋势判别)等。从机器思维系统实现的角度,以集合对象及其比例计算的语义渐进积聚和识别为例,讨论了数学原理在机器思维系统中的应用技术路线。最后,用示例介绍了机器自动类人求解一道具体的初等数学应用题的完整过程和中间步骤,展望了机器思维应用不等关系、枚举、数轴、坐标系和数学归纳与推导等数学工具的方法和前景。

机器思维及一种新的思维方式分类法

机器思维问题是人工智能的基本问题之一⒚本文从思维方式这一层次上讨论了人（大脑）的思维与机器思维的关系及差别⒚提出了一种新的思维方式分类法。

“脑的设计”·“机器思维”·“人工主体”——人工智能提出的哲学问题

人工智能是本世纪后半期自然科学与社会科学所取得的重大成就之一。它的出现,可以提供一种“关于思维和社会的模型方法”,从而大大促进哲学社会科学的现代化,并帮助人们获得对精神的认识过程的精确理解,“对思维进行更加有力的思维”,因而具有重要的认识论意义。

机器思维的探讨

18世纪法国哲学家、医生拉·美特里说“人是机器”，强调人是有感觉、能思维的活机器。20世纪，英国著名数学家图灵则说“机器能思维”，意味着“机器是人”。如果说前者是对神的冲击，那么后者是对人的挑战。几个世纪以来，哲学家和科学家一直在思考“思维的机器”和“机器的思维”，乃至有控制论学者艾什比的“大脑设计”和维纳的“机器比人更聪明”。问题是：机器真的能思维吗？何时能造出会思维的机器，

论机器思维的限度问题

人类曾经比较平静地把过去由自己的手脚等器官执行的工作，逐步地交给了机器，使自己的四肢解放了出来，但当这些机器要接过过去由人的头脑执行工作的时候，却不免有点惶惶不安了。

人工生命、软件人、人工脑、机器思维与知识涌现

本文探讨了人工生命中的软件人问题，并建议对软件人配制人工脑，利用可拓学中菱形思维方法处理机器思维，最后用复杂学的方法讨论了人工脑的知识涌现。

关于人工智能技术应用发展中机器思维的思考

面对人工智能强势介入社会治理、经济运行和家庭生活的迅猛态势,大家对机器思维的智能化、拟人化隐忧也在日渐加重。由于机器思维具有"自主思维"的能力,可以自主进行"趋利避害"的行为选择。所以,我们无法设计它的"应然性",也无法控制它的"实然性"。那么,我们创造的这种人工智能将会"奴役"我们这些创造者,这是一种合乎逻辑的存在。为避免这种结果的出现,必须坚守AI领域中的"人类中心主义",必须有AI研究的禁区和红线,如非类人的人工智能、非逻辑的情感机器人和人机一体发展等,要保证这些红线不被突破,AI行业的自律约定和国际标准的他律建设势在必行。

创新思维和机器思维

阐述了创新思维和机器思维 ,讨论了在教学中如何强化创新意识、创造性思维 。

略论机器思维与人工智能

随着控制论研究的深入和智能机器的发展,出现了人与计算机的关系问题,包括机器能否思维,人工智能有无界限,机器会否超过人,统治人等。对这个通常称为“机器能思维吗”的有关人与计算机的关系问题,世界各国展开了长期激烈的争论。出现了两种对立的意见:一种认为机器能够思维,人工智能没有界限,有的还主张机器可以“超过人”,“统治人”。另一种意见认为,机器本身并不能思维,人工智能既有可能性,又有局限性。

关于“机器思维”的几点思考

关于“机器思维”的几点思考傅正华“机器思维”──向传统观念挑战本世纪４０年代以来，以现代科学革命为基础，在世界范围内发生了一场声势浩大的新技术革命。这场以原子能技术、空间技术、电子计算机技术为先导，以微电子技术、新材料技术、生物工程技术为主角的新技术...

关于机器人和机器思维

虽然机器人的发展长期以来是科幻小说和戏剧的一个主题,例如象《罗森万能机器人》(R.U.R.)那样的,但是,作为近年来计算机发展的结果,它也成为哲学家和科学家们越来越感兴趣的课题。一些理论家坚持说,计算机最终将发展到能够完成整个的人类理性过程。随着电子计算机化机器人的发展,我们将拥有能够做人类所能做的任何事情的机器。人们争辩说,这种机器实际上将成为显示人的特点的存在物。

聚焦“机器思维”的跨学科思维盛宴

机器真的会具有思维吗？或者说,至少能够成为具有思维的吗？他们能够效仿人类的思维吗？从笛卡尔、拉.梅特里时代到今天,这是一个被探究、拷问与争论了几个世纪的哲学与科学的双重难题。1997年,当国际象棋世界冠军G.卡斯帕罗夫被IBM开发的＂深蓝＂击败后,

一种机器人自主思维方法

类人智能一直是人工智能和机器人领域的研究重点,如何完善周边信息及对大数据的获取、处理、存储、信息挖掘更是当前研究热点。文中根据人体生物特征,利用多传感器综合对周边环境进行完整,利用数据降维与稀疏学习的技术完成大数据的处理及信息挖掘,并建立一种机器人自主思维模型。进一步提升了机器人的智能性,使之能对实时环境的空间大数据实行处理,并做出自主性反应,具有更强实用性。

机器思维问题不同研究进路的哲学分析

机器思维问题是讨论人工智能的关键所在,但围绕这个问题引起了众多争论,关键在于以何种态度对待以机器思维和人工智能为代表的最新科学发展成就。机器思维基于人类思维,但已经发展为不同于人类思维的另一种思维形式。如果可以把人类思维能力解释为推理和创造,机器思维完全能够实现这些能力。在机器思维与人类思维关系上的“不可取代论”和“不可超越论”都是站不住脚的。讨论机器思维和人工智能问题时,我们需要与科学家们齐心协力地寻找解决问题的可能途径和方法,而不是为解决问题设置各种有形无形的障碍。

机器创造性思维的哲学探讨和工程研究——读赵南元《认知科学与广义进化论》一书

机器思维的难点和核心是机器创造性思维。赵南元的《认知科学与广义进化论》一书将哲学工作者带入工程师的思考方式 ,反过来又将工程师带入哲学工作者的思考方式 。

人工智能将走向哪里:思维机器会出现吗?

图灵提出“机器可以具有智能”的观点受到了各种批判,其中有关“机器能否具有意识”的观点引起了学界讨论,塞尔通过“中文屋”思想实验与图灵测试进行类比,指出机器没有智能的原因在于缺少产生意向性的生物基础;德雷福斯把人工智能从技术领域延伸到哲学视角,分别从生物学、心理学、认识论和本体论4个角度批判人工智能建构的基础,重新审视建构思维机器的象征性方法,并指出抽象符号不能完全等同于现实世界。制造思维机器还面临默会限制、人为限制、伦理限制等现实挑战,按照珀尔的观点,奇点时代的到来还需要攻克计算机内部运行程序的准确性和透明性、找到获得自由意志的基础以及整合机器内部单一算法等难关。

思维机器

宾夕法尼亚大学神经工程研究实验室带头人克瓦伯·鲍恩对人类的大脑又爱又恨.他非常赞赏大脑设计的微妙,他说:"非常精致!其能力胜过我们能提及的任何东西."但是,作为工程师,仅仅赞赏是不够的,他和同事要弄懂大脑的机理并在实验室再现其功能.

人工智能和思维的关系初探

人工智能的研究提出了一个哲学问题:机器能否思维?H·A·西蒙在《普逻米修斯,还是潘朵拉》一文中说:“现在计算机正在向又一个根深蒂固的信念提出挑战,这就是只有人才具有思维能力”,“思维是人与其他物种包括可以用极为普遍的方式处理符号的计算机这样的人造物种在内,所共同具有的特性。”[1]国内有些同志进一步发挥了西蒙的观点,指出:“当人们为机器思维问题争论不休的时候,‘机器思维’已不知不觉地进入了人类的词库,它不是被当作一种比喻或引伸。

两种思维及其与社会、文化的联系

两种思维及其与社会、文化的联系刘薇琳尤然１这里所说的两种思维，指体现在计算机硬件软件构成中的“机器思维”和人的思维，前者又被称作机器智能或人工智能，参考计算机科学开山人物之一冯·诺意曼的论述，它集中代表着精确的算术和逻辑演算，也有同人脑神经系统的一定...

论机器智能的可能性问题——历史分析与展望

本文对机器高级智能(或机器思维)可能性问题的研究历史和现状进行了回顾和分析,指出了有关争论面临的一些困难;强调机器高级智能的定义是使该争论获得较大成效的关键之一,并指出国外不少著作中存在着对“图林测验”的严重歪曲或误解,认为在此基础上对“图林测验”的贬低是缺乏根据的;作者还提出了使该问题争论获得基本解决的三种不同的可能前提。